人工智能导向光板显微镜的前沿,用于发现生物现象和多器官成像
Enbo Zhu1,2,3,4, Yan-Ruide Li4, Samuel Margolis2
1Department of Bioengineering, UCLA, California, 90095, USA.
View (Beijing, China)
|October 31, 2024
概括
光板光显微镜 (LSFM) 提供快速,深度和低毒性的3D/4D生物成像. 人工智能/ML集成增强了LSFM,用于高级数据分析和多器官成像,推动研究向前发展.
科学领域:
- 生物医学成像技术 生物医学成像技术
- 显微镜技术 显微镜技术
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 光片光显微镜 (LSFM) 能够快速,深层组织3D/4D成像,减少光毒性.
- LSFM产生大型数据集,需要先进的计算方法来获取和分析.
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在处理LSFM数据方面越来越重要.
研究的目的:
- 审查LSFM用于多尺度成像的开发和配置.
- 为了比较最佳深层组织成像的光学清除技术.
- 突出AI/ML在LSFM中的应用,用于重建和数据分析.
主要方法:
- 审查LSFM原则,设计和配置.
- 对生物组织的光学清除方法的比较.
- 探索AI/ML算法,包括CNN和GAN,用于LSFM数据重建.
主要成果:
- LSFM为成像大型生物组织和活生物体提供了显著的优势.
- 人工智能/ML集成简化了LSFM数据采集,重建和分析.
- 各种LSFM应用范围从基础研究到翻译诊断,包括瘤成像.
结论:
- LSFM的进步促进了复杂生物系统的高效3D/4D成像和分析.
- 由AI/ML指导的LSFM对于多器官成像和诊断至关重要.
- 这项技术对基础和翻译科学研究都有重大贡献.
