傳統(tǒng)拉曼光譜細(xì)胞成像觀測結(jié)果與團(tuán)隊所提出的拉曼光譜細(xì)胞成像觀測結(jié)果

拉曼高光譜成像被譽(yù)為識別分子“指紋”的超級顯微鏡，在精準(zhǔn)醫(yī)療、生物檢測、藥品質(zhì)量控制和新材料研發(fā)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。傳統(tǒng)成像方式為獲取清晰圖像，通常需要提高激光功率或延長掃描時間，但高功率激光容易對樣品造成熱損傷，而過長的采集時間則難以滿足快速檢測和實時診斷的需求。鑒于拉曼信號天然極其微弱，如何在低能量、短時間條件下獲得高質(zhì)量圖像，一直是拉曼高光譜技術(shù)邁向廣泛應(yīng)用的核心瓶頸。

近日，湖南大學(xué)科研團(tuán)隊在這一領(lǐng)域取得重要突破。研究發(fā)現(xiàn)，即便在極低激光功率、極短曝光時間采集到的數(shù)據(jù)中，仍然隱藏著可被智能算法挖掘的有效分子信息?；谶@一發(fā)現(xiàn)，團(tuán)隊創(chuàng)新地將人工智能計算方法與拉曼光學(xué)成像系統(tǒng)相結(jié)合，提出了一種自優(yōu)化學(xué)習(xí)的成像新方法。該方法能夠在信號極其微弱的情況下，通過算法自動恢復(fù)出清晰、準(zhǔn)確的分子指紋譜信息，從而在不損傷樣本的前提下，大幅提升成像效率和質(zhì)量。

這一突破為拉曼技術(shù)的廣泛應(yīng)用打開了新空間。未來，該技術(shù)有望在藥物生產(chǎn)質(zhì)量監(jiān)控、早期疾病檢測、微創(chuàng)醫(yī)學(xué)診斷、食品與環(huán)境安全檢測以及智能制造過程監(jiān)測等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

團(tuán)隊相關(guān)成果以“Self-optimized Spectral Distance for Low-Light High-Throughput Raman Hyperspectral Imaging”為題，發(fā)表在國際頂尖期刊 Nature Computational Science《自然·計算科學(xué)》上。論文通訊作者為湖南大學(xué)王耀南院士、陳卓教授和張輝教授，湖南大學(xué)為唯一通訊單位;人工智能與機(jī)器人學(xué)院博士后陳煜嶸、化學(xué)化工學(xué)院博士后王昚為共同第一作者。該研究得到國家自然科學(xué)基金、科技部及湖南省科技廳等項目資助支持。

審核編輯 黃宇