AI生成影像在電子顯微鏡之運用，可大幅改善顯像技術和品質

李啟榮
2024-04-17

人工智慧
人工智慧；生成式AI
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電子顯微鏡問世之後，除了讓人類能夠看見光學顯微鏡看不到的細小物體外，也能進一步觀察微生物、原子和分子的真實面貌，了解萬物運作之奧妙；而後隨著生成式人工智慧（Generative AI）的發展，以及AI算圖、繪圖和合成技術的不斷演進，生成式AI能夠與電子顯微鏡加以整合，利用AI解析、算圖和繪圖能力，讓電子顯微鏡的顯像技術提升到全新的境界。

【案例服務說明】

電子顯微鏡本身就是人類高科技顯像技術的結晶，藉由不斷地掃描、放大倍率，同時自動消除雜訊讓畫面更為清晰，讓人們能夠藉由電子顯微鏡，看見奈米等級的微小物體，並對生物、化學、物理學、電子學等科學領域的發明與發現，帶來莫大貢獻。

以德國知名光學大廠蔡司（Zeiss）為例，蔡司公司的團隊利用電子顯微鏡，結合AI解析和算圖技術，來描繪細胞的3D影像；接著利用細胞切片掃描的技術，配合預先以深度學習產生的資料集，以及自動鑑別和上色，來繪製細胞內部各種分子、分析細胞各種成分。

圖1：蔡司團隊以電子顯微鏡結合生成式AI運算和繪圖，分析和描繪細胞成分與外觀。

資料來源：Bergen, 2022

另外，日本知名大廠富士通（Fujitsu）與日本文部科學省旗下研究機構「理化學研究所（理研，Riken）」合作，以電子顯微鏡結合AI分析和繪圖技術，來觀察和預測細胞蛋白質變質的程度與趨勢，藉此找出可控制蛋白質變異的藥方，預計應用於免疫學的領域上，來抑制病毒變異、控制病情。

圖2：富士通及理研團隊以電子顯微鏡結合生成式AI運算，分析細胞蛋白質變異程度與趨勢。

資料來源：Fujitsu & Riken, 2023

【應用效益與成果】

蔡司、富士通兩家大廠以電子顯微鏡為基礎，導入生成式AI解析和繪圖技術後，除了能描繪細胞外觀、分析細胞組成和架構之外，也能藉由訓練過的AI資料集，加速判讀的效率和準確率，有助於鑑別細胞是否發生異常，並預測細胞是否會因為發生變異造成病變，在AI的輔助下，擬定對症下藥的策略，發揮生成式AI進行大數據分析和資料產出的效益。

【FIND觀點】

生成式AI現今廣泛應用在醫療領域中，包含影像生成、影像分析、藥物分析等；而電子顯微鏡整合生成式AI，除了為電子顯微鏡帶來諸多附加效益外，也能提升醫療方面的應用價值。

除了醫療領域外，物理學、電子學、化學也會用到電子顯微鏡，並藉由整合不同領域專精化的生成式AI引擎和對應的大數據基底，用AI層層解開微小物質的奧秘，讓生成式AI在科學領域佔有一席之地。