光學顯微鏡是一種能將微小物體放大到人體肉眼能見的儀器，稱為人類進入原子時代的標志。顯微鏡的出現，為醫學、物理學、生物學、細菌學、組織學等學科發展提供了更多可能。
 
　　隨著光學顯微鏡研發技術的不斷發展，如今顯微鏡的種類已經非常豐富，性能也在不斷提升。進入21世紀以來，顯微鏡的種類、技術快速革新，為諸多行業的發展帶去了助力。但是，人類對未知的探索是永無止境的，看的更“細微”，成像更快，依舊是顯微技術發展的目標。
 
　　近日，顯微技術研發領域又有了新進展，瑞典哥德堡大學開發的人工智能工具為分析顯微鏡圖像提供了新的途徑。一項研究表明，這種工具可以從根本上改變顯微鏡術，并為研究和工業領域的新發現和應用鋪平道路。
 
　　據了解，該人工智能工具涉及神經網絡學習，通過瀏覽大量圖像，準確地從圖像中檢索研究人員想要的信息，這些圖像被稱為訓練數據。與手動生成相比，該工具簡化了生成訓練數據的過程，因此一個小時可以生成數萬幅圖像。
 
　　研究人員表示，該工具無需操作人員使用傳統方法進行復雜的分析，就能從光學顯微鏡圖像中快速提取更多細節，并且這些結果還可再現，并且能為特定目的檢索定制的特定信息。例如，該工具可使用戶決定非常小的顆粒的尺寸和材料特性，并很容易地對細胞進行計數和分類。
 
　　實踐證明，在一些需要對排放物進行凈化處理的行業可以使用該工具：該工具可以實時檢測所有廢棄顆粒是否被有效過濾。
 
　　研究人員表示，希望在未來該工具可以用于跟蹤細胞內的感染，并繪制細胞防御機制。若是這一應用成為現實，將為新藥物和治療開辟巨大的可能性。