20、机器学习助力高级生物医学成像与数据分析

机器学习助力高级生物医学成像与数据分析

1. 机器学习与散斑模式分析

机器学习融入散斑模式分析是医学创新领域的一个令人兴奋的进展。随着该领域的不断成熟，一系列创新成果有望重新定义诊断领域的格局，推动医疗保健朝着精准、便捷和洞察兼备的方向发展，将医疗水平提升到前所未有的高度。

2. 双光子荧光与机器学习的融合

双光子荧光激发显微镜与机器学习（ML）的结合，为生物医学研究开启了一个新时代，使科学家能够以前所未有的精度解决复杂的生物学问题。这种集成方法在多个领域具有变革性潜力，尤其在癌症生物学、干细胞研究和脑科学方面。

2.1 双光子激发过程简介

双光子激发（TPE）是一种非线性过程，分子通过吸收两个光子而非一个来被激发。当两个低能量光子同时与一个分子相互作用，产生电子跃迁到更高能量状态时，就会发生这种现象。TPE需要高强度光源，如脉冲激光器，常用于荧光显微镜和多光子成像技术。TPE的概率由入射光的强度决定，强度越高，两个光子同时被分子吸收的可能性就越大。但TPE是一个非线性过程，其激发概率与入射光强度的平方成正比。与单光子激发相比，TPE的优势在于它能对生物组织进行更深层次的成像，同时减少光损伤，因为激发只发生在激光束的焦平面上。

激发类型	激发方式	激发概率与光强关系	优势
单光子激发	吸收一个足够能量的光子	与光强成正比 </