AI 可以解决哪些激光共聚焦显微镜成像痛点？降噪与图像分割如何解放科研分析？

完成显微镜图像采集只是科研工作的一半，后期图像处理、定量分割往往耗费大量时间。高速共振扫描成像速度快光毒低，但会伴随图像噪声上升；微弱荧光标记的组织样本，依靠传统阈值分割，很难精准区分目标结构与背景，手动勾勒 ROI 感兴趣区域，一张组织切片图像就要花费几十分钟。不少科研人员会思考，AI 技术究竟可以解决哪些显微成像真实痛点，是单纯美化图片，还是真正助力定量科研分析。

传统图像处理方式存在哪些短板

共振扫描模式是活细胞动态成像利器，采集速度快，降低样品光损伤。但是高速采集下每个像素接收光子有限，图像信噪比下降，噪声变多。传统处理手段，使用高斯模糊降噪，会在抑制噪声同时抹除细小结构，细胞器、细微神经突起这类微弱精细信号直接被平滑丢失；多次帧平均降噪，又要增加采样次数，延长曝光时间，抵消高速扫描低光毒优势。

图像分割是定量分析的重要环节。传统阈值分割依靠像素灰度值区分目标和背景，在组织样本中经常失效。组织存在自发荧光、染色不均匀，同一目标结构内部荧光强度参差不齐，一部分结构灰度高于阈值被识别，另一部分信号偏弱就会被当成背景丢弃。手动勾画 ROI，不仅耗时巨大，还会引入人为主观偏差，不同人勾画结果存在出入，统计结果稳定性下降。对于大批量图像数据集，手动处理几乎难以完成。

很多科研人员担心 AI 处理会篡改原始图像真实信号，为了图片好看过度修饰，改变荧光信号真实分布，造成虚假实验结论。因此显微领域 AI，必须建立在硬件原始信号基础上，不能脱离探测器真实信号做无依据美化。

TruAI 技术如何服务显微成像采集与分析

TruAI 包含降噪与图像分割两大功能模块，神经网络基于设备探测器实际噪声模式预训练，适配这套成像系统真实信号特征，分为实时在线处理和后期离线处理两种模式。

AI 降噪专门针对共振扫描高速图像。共振扫描得到的含噪图像，经过神经网络运算，抑制随机噪声，同时保留细胞器、细小突起等细微生物结构，不会把真实微弱信号平滑消除。关键优势是不需要增加帧平均次数，不增加样品曝光时长，保留原始时间分辨率。活细胞高速延时序列，不用牺牲采集帧率，就拿到信噪比更好的图像，既保住低光毒优势，又改善图像质量。

AI 图像分割依靠深度学习模型，摆脱单纯依靠灰度阈值的限制。面对染色不均、信号微弱的组织切片，依旧可以识别目标生物结构，例如肾小球、神经元、细胞器等结构。模型可以提前针对对应样本类型训练，完成自动分割，输出分割掩码，直接用于后续面积、数量、荧光强度统计，省去大量手动勾画时间。对于大批量批量图像，能够实现批量自动处理，显著提升分析效率。

AI 处理不会替代原始数据保存。原始采集图像完整留存，AI 处理生成衍生图像，原始数据可随时回溯核对，避免过度修饰带来的数据失真，符合科研论文数据规范。

AI 显微分析使用的实操建议

AI 降噪优先用于共振扫描高速成像序列；普通低噪检流计扫描图像，不一定需要开启降噪，避免不必要信号改变。AI 分割模型，需要用和实验样本类型接近的数据完成预训练，样本差异过大分割效果会下降，需要做少量微调。完成 AI 自动分割后，依旧需要抽样核对分割结果，排除识别错误区域，再开展统计，不能完全不经校验直接采信 AI 输出。

要分清 AI 降噪分割和图像美化的边界，论文投稿时需要明确标注图像是否经过 AI 算法处理，遵守期刊图像规范。AI 是辅助工具，它建立在高质量硬件原始图像基础之上，如果原始采集图像信号完全丢失，AI 也无法凭空还原不存在的生物信息。

激光共聚焦显微镜结合 AI 能力，把算力引入成像全流程，从采集降噪到后期定量分割，减少人力重复劳动，但依旧要求科研人员把控原始数据，审慎校验 AI 输出结果，把人工智能真正作为科研助力，而不是单纯图片修饰工具。

Evident-原奥林巴斯显微镜：https://lifescience.evidentscientific.com.cn/zh/

激光共聚焦显微镜-fv4000：https://lifescience.evidentscientific.com.cn/zh/laser-scanning/fv4000/