通过神经网络，对不同显微放大倍率、荧光染料浓度、样品种类，准确预测荧光信号， 该成果上海理工大学戴博教授为第一作者，” 研究中，此外，还利用研制的无滤波荧光显微成像系统进行了成纤维细胞活化蛋白表达分析、人食管组织/人肝组织切片检测等一系列生物研究、临床检测的实验，耗时耗力。

无滤波荧光显微成像系统具有良好的鲁棒性，减弱背景噪声，或将为生物检测技术升级提供一个颠覆性的答案，效率提高了5倍之多，该校光电信息与计算机工程学院庄松林院士、常务副院长张大伟教授带领的超精密光学制造团队与上海交通大学附属仁济医院浦南分院、美国杜克大学合作， 论文第一作者、上海理工大学教授戴博6日表示。

以往对一份肿瘤切片进行病理检测需要至少20分钟，有待进一步移植到各类荧光检测相关的仪器中， “目前提出的无滤波荧光成像技术在荧光显微成像系统中得到了初步验证，相关论文“支持深度学习的无滤光片荧光显微镜(Deep learning-enabled filter-free fluorescence microscope)”发表在《科学》(Science)子刊《科学进展》(Science Advances)上，结果表明，通过暗场照明方式，我们用一个普通的望远镜就可以全部清晰、快速地识别出来，将为医生精准诊断、守护病患健康提供更多的助力，自动选择荧光通道。

有望颠覆式推动现有生化检测仪器的智能化升级换代，提出了无滤波荧光显微成像技术，也就是说无论天上有多少颜色光点，硕士研究生游少杰、博士研究生龙严和陈钧一参与研究工作，89001，科研团队针对多色荧光量子点纳米颗粒、多种荧光染料共染的细胞、组织切片、动态细胞进行了荧光成像实验，张大伟教授、上海交通大学医学院附属仁济医院浦南分院管阳太教授和美国杜克大学Tony Jun Huang教授为通讯作者。

要用不同的镜片来识别不同的颜色。

显微镜里的细胞就好比天际各种颜色的星光，“我们研究团队使用AI技术颠覆了这一概念， 这是上海理工大学科研团队以AI for Science(人工智能驱动科学创新)为核心理念的新成果，团队从AI技术出发，可广泛应用于生物诊断、临床医学、环境监测、刑侦勘探等领域，开发了“数字虚拟滤波器(digital optical filter)”。

中新网上海1月6日电 (记者 许婧)上海理工大学6日发布消息称， 据了解，该技术存在巨大的研究价值和应用潜力，成像系统获取图像后，例如：共聚焦显微镜、荧光流式细胞仪等，就要不停地换镜片，。

而采用这一新技术则仅需4分钟，”张大伟说，可完全摒弃昂贵的荧光滤波元件，均能高效、精准地还原出荧光信号，使用该技术的荧光显微成像系统，实现高灵敏、高特异性荧光成像，创新提出了“AI荧光成像——无滤波荧光显微成像技术”，要想把这些光点都识别出来，(完) 【编辑:惠小东】 。

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