港大研究團隊成功開發人工智能驅動的影像處理技術，提高電子顯微鏡影像的品質和實用性，有望進一步研究到以前未被發現的生物機制及納米級超結構。
電子顯微鏡與3D電子顯微鏡的日常應用，需在成像的速度、質素和樣本大小三者間，作權衡取捨，因而限制可捕捉影像的面積和體積。
港大理學院化學系教授蔣海波和工程學院電機電子工程系教授齊曉娟領導的研究團隊，受到深度神經網絡圖像生成模型，尤其是擴散模型（diffusion model）的啓發，開發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，並解決電子顯微鏡與3D電子顯微鏡在應用上的限制。
EMDiffuse應用於傳統的2D電子顯微鏡時，能夠從雜訊或低解析度的影像中，恢復出逼真且高品質的影像，同時保留高解析度的超微結構。
港大稱，擴散模型有效防止影像變得過於模糊，亦能保持足夠的分辨率，維持影像與真實狀況相近，這對進行超微結構分析的研究至關重要。此外，EMDiffuse具有超強通用性和適應力，能直接應用到各種資料庫，或在少至一對的訓練樣本下快速微調，適應新的應用場景。
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，例如能清晰地觀察粒線體嵴（mitochondrial cristae），和粒線體（mitochondria）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。
蔣海波表示，可展望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。
齊曉娟稱，隨着這種由人工智能驅動的成像技術日益成熟，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。
上述研究成果已在學術期刊《自然通訊（Nature Communications）》發表。@
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