電子顯微鏡（EM）徹底改變了我們觀察細胞內部複雜細節的方式。而3D電子顯微鏡（volume EM，vEM）的發展，更進一步把三維納米級成像能力提升。然而，電子顯微鏡的日常應用，仍需在成像的速度、質素和樣本大小等三者間作權衡取捨，因而限制了可捕捉影像的面積和體積。與此同時，人工智能在各個科學領域取得突破，已成為科學研究的重要工具。
由香港大學（港大）理學院化學系蔣海波教授和工程學院電機電子工程系齊曉娟教授領導的研究團隊，受到深度神經網絡圖像生成模型，尤其是擴散模型（diffusion model）的啟發，開發了一種基於擴散模型的演算法、名為EMDiffuse的影像處理技術，目標是加強成像能力，並解決EM和vEM在應用上的限制。研究成果已在學術期刊《自然通訊（Nature Communications）》發表。
據介紹，經過EMDiffuse處理的3D影像在研究超微結構細節方面展現出卓越的準確性。例如，它能清晰地觀察粒線體嵴和粒線體與內質網之間的相互作用，這些在傳統方法中都較難觀察到。EMDiffuse可直接應用於任何軸向的3D影像，從而提高其軸向解析度。論文通訊作者、港大化學系蔣海波教授表示：「有了這個基礎，我們可以展望EMDiffuse演算法的進一步發展和加速，最終能夠深入研究大型生物系統中的複雜亞細胞納米級超結構。」
論文的另一位通訊作者齊曉娟教授補充道：「隨着這種由人工智能驅動的成像技術日益成熟，我們期待看到它如何幫助研究人員在生物系統中揭示以前未被發現的生物機制。」
（點新聞記者馮珊珊整理報道）
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