現在有各種附件可以讓您使用智慧型手機拍攝顯微鏡級別的圖像。不幸的是，手機的鏡頭和圖像傳感器的局限性意味著這些圖像仍然不如實驗室顯微鏡獲得的圖像那麼好。然而，歸功於最近人工智慧的進步，這種情況可能會發生改變。
由加州大學洛杉磯分校Aydogan Ozcan教授帶領的一個團隊開始拍攝肺組織樣本，血液和巴氏塗片的顯微照片。他們這樣嘗試了兩次，首先使用標準的實驗室級顯微鏡，然後使用帶有顯微鏡附件的智慧型手機，使用3D印表機製作的顯微鏡附件價格低於100美元。
然後將這兩組圖像上傳到筆記本電腦，筆記本電腦運行著由科學家創建的深度學習算法。使用實驗室顯微鏡照片作為參考，該算法學會了如何快速提升智慧型手機照片的質量，使其與參考照片相似，具有實驗室分析所需的解析度和色彩細節等級。
從那時起，該系統已被證明能夠準確地提升其他低質量圖像的質量，即使它沒有相應的高質量圖像作為指導。現在研究人員希望這種技術能夠在顯微鏡供應不足的資源匱乏地區使用。
「使用深度學習，我們著手彌補廉價的基於手機的顯微鏡與使用高端鏡頭的黃金標準臺式顯微鏡之間的圖像質量差距，」Ozcan表示。「我們相信我們的方法廣泛適用於其他低成本顯微系統，例如使用便宜的鏡頭或相機，並且可以幫助用高性價比的移動替代品替代高端臺式顯微鏡。」
關於這項研究的論文最近發表在《ACS Photonics》雜誌上。