作者:赖斯大学的杰德·博伊德 一种名为DeepDOF的新显微镜使用人工智能，以最少的准备，以高分辨率快速、廉价地对大组织切片中的所有细胞进行成像(左)，消除了在载玻片上安装薄组织切片的昂贵而耗时的过程(右)
学分:布兰登·马丁/莱斯大学 当外科医生移除癌症时，第一个问题是，“他们得到了一切吗？”莱斯大学和德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心的研究人员创造了一种新的显微镜，可以快速廉价地对大组织切片成像，有可能在手术过程中找到答案
这种显微镜可以以细胞分辨率快速成像相对较厚的组织，并允许外科医生在切除肿瘤后几分钟内检查肿瘤的边缘
它是由莱斯大学的工程师和应用物理学家创造的，并在本周出版的《美国国家科学院院刊》的一项研究中进行了描述
莱斯大学的玛丽·金博士说:“手术的主要目的是去除所有的癌细胞，但是要想知道你是否得到了所有的信息，唯一的办法就是在显微镜下观察肿瘤。”
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电气和计算机工程专业的学生，也是这项研究的主要作者之一
“如今，你只能通过首先将组织切成极薄的切片，然后对这些切片分别成像来实现
这种切片过程需要昂贵的设备，并且随后对多个切片进行成像是耗时的
我们的项目主要是直接对大块组织成像，不需要任何切片
" 莱斯的深度学习扩展景深显微镜(DeepDOF)利用一种被称为深度学习的人工智能技术来训练计算机算法，以优化图像采集和图像后处理。
对于典型的显微镜来说，空间分辨率和景深之间存在权衡，这意味着只有离镜头相同距离的东西才能清晰聚焦
离显微镜物镜近几百万分之一米或更远的特征会显得模糊
因此，显微镜样品通常很薄，并安装在载玻片之间
如今，载玻片被用来检查肿瘤边缘，而且不容易准备
切除的组织通常会被送到医院的实验室，在那里，专家们要么冷冻它，要么用化学药品准备它，然后制成极薄的切片，并把它们放在载玻片上
这一过程非常耗时，需要专门的设备和经过熟练培训的工人
医院很少有能力在手术过程中检查载玻片的肿瘤边缘，世界上许多地方的医院缺乏必要的设备和专业知识
学分:莱斯大学 该研究的合著者安·吉伦沃特说:“自100多年前首次引入以来，目前用于手术过程中边缘状态评估的组织制备方法并没有显著改变。”
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安德森医学院头颈外科教授
“通过将精确评估边缘状态的能力带到更多的治疗部位，深度自由度有可能改善接受手术治疗的癌症患者的预后
" 金博士
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顾问，该项研究的合著者Ashok Veeraraghavan说，DeepDOF使用标准光学显微镜和价格不到10美元的廉价光学相位掩模来成像整张照片，提供的景深比当今最先进的显微镜大五倍
“传统上，像照相机和显微镜这样的成像设备是与成像处理软件和算法分开设计的，”这项研究的合著者汤玉波说，他是合著者丽贝卡·理查兹-科尔图姆实验室的博士后研究助理
“DeepDOF是第一批考虑到后处理算法而设计的显微镜之一
" 相位掩模被放置在显微镜的物镜上，以对进入显微镜的光进行模制
“这种调制可以更好地控制显微镜拍摄的图像中与深度相关的模糊，”成像专家、莱斯大学电子和计算机工程副教授维拉哈万说
这种控制有助于确保应用于捕获图像的去模糊算法在比传统显微镜更宽的深度范围内忠实地恢复高频纹理信息
" 他说，DeepDOF在不牺牲空间分辨率的情况下做到了这一点
在用莱斯的“深度学习扩展景深显微镜”成像时，猪组织的一部分
学分:布兰登·马丁/莱斯大学 “事实上，相位掩模模式和去模糊算法的参数都是使用深度神经网络一起学习的，这使我们能够进一步提高性能，”维拉哈万说
DeepDOF使用深度学习神经网络，这是一个专家系统，可以通过研究大量数据来学习做出类似人类的决策
为了训练DeepDOF，研究人员向它展示了来自组织切片数据库的1200张图像
从那以后，DeepDOF学会了如何选择最佳相位掩模来对特定样品成像，还学会了如何消除从样品拍摄的图像中的模糊，将不同深度的细胞聚焦
“一旦选定的相位掩模被打印出来并集成到显微镜中，系统就可以一次捕获图像，而最大似然(机器学习)算法可以消除模糊，”维拉哈万说
莱斯大学的马尔科姆·吉利斯教授、生物工程学教授、莱斯360全球健康研究所所长理查兹-科尔图姆说，DeepDOF可以在两分钟内捕捉并处理图像
理查兹-科尔图姆说:“我们已经验证了这项技术，并展示了原理的证明。”
“需要进行一项临床研究，以确定DeepDOF是否可用于手术期间的边缘评估
我们希望在来年开始临床验证
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