人工智能计算技术实现更清晰的深层脑部成像,无需昂贵设备
韩国科学技术院(KAIST)与加州大学伯克利分校的研究团队合作开发了一种基于神经场(Neural Fields)的新型成像技术,该技术利用人工智能算法校正光学像差,无需昂贵硬件即可获得深层脑部高分辨率图像。这项发表在《自然·方法》上的突破性研究通过软件方法解决了传统显微镜成像的限制,能够同时补偿生物组织引起的光学像差、活体样本的微观运动和显微镜本身的对准误差,有望降低研究设备成本负担,让更多研究人员能够进行精确的脑部观察,对神经科学和医学成像领域具有重要意义,为活体内部的准确观察开辟了新途径。

