光學顯微鏡是一種能將微小物體放大到人體肉眼能見的儀器，稱為人類進入原子時代的標志。顯微鏡的出現，為醫(yī)學、物理學、生物學、細菌學、組織學等學科發(fā)展提供了更多可能。
 
　　隨著光學顯微鏡研發(fā)技術的不斷發(fā)展，如今顯微鏡的種類已經非常豐富，性能也在不斷提升。進入21世紀以來，顯微鏡的種類、技術快速革新，為諸多行業(yè)的發(fā)展帶去了助力。但是，人類對未知的探索是永無止境的，看的更“細微”，成像更快，依舊是顯微技術發(fā)展的目標。
 
　　近日，顯微技術研發(fā)領域又有了新進展，瑞典哥德堡大學開發(fā)的人工智能工具為分析顯微鏡圖像提供了新的途徑。一項研究表明，這種工具可以從根本上改變顯微鏡術，并為研究和工業(yè)領域的新發(fā)現和應用鋪平道路。
 
　　據了解，該人工智能工具涉及神經網絡學習，通過瀏覽大量圖像，準確地從圖像中檢索研究人員想要的信息，這些圖像被稱為訓練數據。與手動生成相比，該工具簡化了生成訓練數據的過程，因此一個小時可以生成數萬幅圖像。
 
　　研究人員表示，該工具無需操作人員使用傳統方法進行復雜的分析，就能從光學顯微鏡圖像中快速提取更多細節(jié)，并且這些結果還可再現，并且能為特定目的檢索定制的特定信息。例如，該工具可使用戶決定非常小的顆粒的尺寸和材料特性，并很容易地對細胞進行計數和分類。
 
　　實踐證明，在一些需要對排放物進行凈化處理的行業(yè)可以使用該工具：該工具可以實時檢測所有廢棄顆粒是否被有效過濾。
 
　　研究人員表示，希望在未來該工具可以用于跟蹤細胞內的感染，并繪制細胞防御機制。若是這一應用成為現實，將為新藥物和治療開辟巨大的可能性。