«Исправляющие очки» для микроскопа: как нейросети повышают четкость без замены оптики
Учёные Санкт-Петербургского политехнического университета (СПбПУ) разработали метод, который позволяет программно улучшать разрешение оптического микроскопа посредством нейросетей, устраняя искажения и шумовые артефакты.
Практическая польза без лишних затрат
Представленный инновационный метод в разы улучшает качество изображения оптического микроскопа с помощью искусственного интеллекта. Новая технология работает как «управляющие очки» для микроскопа: она не требует дорогостоящей современной оптики, корректирует настройки и пользуется исключительно программными средствами.
Основой метода стала точная функция рассеяния точки (ФРТ) — ключевого параметра, описывающего, как микроскоп «видит» идеальную точку. На основе этой информации нейросеть восстанавливает истинную природу данного состояния, используя информацию о ФРТ или данные обучающей выборки и повышая эффективное разрешение.
Разработка особенно актуальна для биологических и медицинских лабораторий, где высокоточная визуализация клеточных структур имеет важное значение. Традиционно для получения сверхразрешающих изображений требуются сложные и дорогие системы — например, STED- или PALM-микроскопы, стоимость которых исчисляется сотнями тысяч долларов. Метод СПбПУ обеспечивает достижение превосходного качества на обычном оборудовании, что значительно снижает порог входа для наблюдения.
Это особенно ценно для России и преподавателей научных центров, где бюджеты ограничены. Авторитетный Международный журнал молекулярных наук уже подтвердил научную оригинальность технологии.
Место в мире
Новая разработка соответствует глобальной тенденции применения глубокого обучения в микроскопии. Так, еще в 2020 году в Nature описывался метод DPA-TISR, позволяющий повысить разрешение временных рядов микроскопических кадров. В обзоре на платформе PMC детально проанализированы различные конструкции нейросетей для биологической сверхразрешающей микроскопии - проекты типа Deep-STORM (arXiv) и гибридные подходы с использованием оптических решёток (AIP Publishing), а также реализация потенциала ИИ.
Системный обзор ResearchGate подчёркивает: более глубокое обучение становится стандартом в обработке микроскопических изображений.
В своем методе СПбПУ ориентируется на простоту и массовое применение без аппаратных изменений.
Перспективы: от лабораторий к клиникам
Авторы проекта планируют усовершенствовать алгоритм адаптации под различные виды микроскопов — от конфокальных до флуоресцентных. В будущем он может стать частью стандартного программного обеспечения, поставляемого вместе с оборудованием. Возможна и коммерциализация: разработка лицензионных плагинов для популярных брендов микроскопов. Особое преимущество в том, что улучшить качество и разрешение микроскопа можно исключительно программным способом, без особых затрат. Это открывает путь к использованию технологий не только в фундаментальных исследованиях, но и в клинической диагностике, материаловедении и нанотехнологиях.
Вызовы и путь к стандарту
Однако перед массовым внедрением необходимо решить задачи по обеспечению надежности. Метод должен устойчиво работать с различными образцами, уровнями шума и даже при неполной калибровке оборудования. Не менее важна стандартизация — нужно интегрировать такой подход в протоколы экспериментов и научные публикации, чтобы результаты были очень точными.
Умная оптика будущего
Разработка учёных СПбПУ — яркий пример «умного» обращения с современными инструментами: вместо замены «железа» — интеллектуальная обработка данных. В последние годы мировые лаборатории могут начать тестировать аналогичные решения, а в среднесрочной перспективе программные модули возьмут на себя часть работы микроскопа. В то же время такие технологии могут изменить саму парадигму микроскопической визуализации, проводимой высокоточными исследованиями, сделать их доступнее, быстрее и точнее.
