告别「滤镜」：上理工、上交大团队发布AI赋能的新一代荧光显微镜

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AI赋能显微镜：无滤光片荧光显微镜DL-F³M实现高效生物成像

突破传统局限

传统荧光显微镜依赖复杂的滤光片组来分离激发光和荧光发射光，导致成本高、体积大、效率低。上海理工大学、上海交通大学和杜克大学的研究人员开发了一种基于深度学习的无滤光片荧光显微镜DL-F³M，有效解决了这一难题。这项研究成果发表于2025年1月1日的《Science Advances》期刊。

核心技术

DL-F³M采用简化的光路设计，利用可调LED光源和彩色相机，并通过深度学习算法实现荧光信号的精准提取。其核心是一个两阶段深度学习框架：轻量级NetFCS网络用于自动识别荧光通道，数字光谱滤波网络库则负责重建荧光图像。

该系统利用条件生成对抗网络（GAN）进行训练，结合像素级损失和对抗性损失，优化网络性能，最终实现高精度荧光图像重建。

实验验证与应用前景

研究人员使用HEK293T细胞、4T1小鼠乳腺癌细胞和BALB/3T3成纤维细胞进行实验验证，结果表明DL-F³M能够准确识别并重建荧光信号，其图像质量与传统显微镜结果高度一致。 DL-F³M在不同放大倍数的物镜下均表现出色，并成功应用于免疫荧光实验。 实验数据显示，DL-F³M生成的图像具有高结构相似性指数（SSIM>0.87）和高信噪比（SNR>31.7）。

DL-F³M的出现为生物医学成像领域带来了革命性的变革，其高效、低成本、易操作的特点将广泛应用于生物科学和医学研究。未来研究将致力于扩展荧光通道、提升实时成像性能以及拓展在其他生物医学仪器上的应用。 这项技术展现了人工智能与光学显微镜技术深度融合的巨大潜力，也为跨学科研究提供了新的范例。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adq2494

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