【首次实现活体细胞内纳米结构无标记化学成像，科学家用AI开发受激拉曼纳米成像技术，分辨率可达86纳米】
近期， #美国波士顿大学# 程继新教授团队基于 #人工智能# 和先进仪器技术，提出了一种新型振动纳米成像技术——超灵敏加权受激拉曼散射（URV-SRS，ultrasensitive reweighted visible stimulated Raman scattering）。
值得关注的是，研究人员在不引入伪影的情况下，使用傅里叶重加权（Fourier Reweighting）算法放大了原本微弱的高分辨率信号，前所未有地将分辨率提升至 86 纳米，首次实现了针对活体细胞内纳米结构的无标记 #化学成像# 。
URV-SRS 通过先进光学硬件开发与人工智能算法的协同创新，通过“软硬结合”的思路，在提高信号强度的同时降低了探测噪声，实现了同时提升分辨率与灵敏度，比近红外 SRS 提高了 50 倍。
该研究展示了在纳米尺度空间代谢组学方面的能力，使科学家能够以前所未有的清晰度观察到细胞内的代谢活动，包括提供包括蛋白质、脂质、碳水化合物、核酸等主要代谢物的纳米尺度图像。
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近期， #美国波士顿大学# 程继新教授团队基于 #人工智能# 和先进仪器技术，提出了一种新型振动纳米成像技术——超灵敏加权受激拉曼散射（URV-SRS，ultrasensitive reweighted visible stimulated Raman scattering）。
值得关注的是，研究人员在不引入伪影的情况下，使用傅里叶重加权（Fourier Reweighting）算法放大了原本微弱的高分辨率信号，前所未有地将分辨率提升至 86 纳米，首次实现了针对活体细胞内纳米结构的无标记 #化学成像# 。
URV-SRS 通过先进光学硬件开发与人工智能算法的协同创新，通过“软硬结合”的思路，在提高信号强度的同时降低了探测噪声，实现了同时提升分辨率与灵敏度，比近红外 SRS 提高了 50 倍。
该研究展示了在纳米尺度空间代谢组学方面的能力，使科学家能够以前所未有的清晰度观察到细胞内的代谢活动，包括提供包括蛋白质、脂质、碳水化合物、核酸等主要代谢物的纳米尺度图像。
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