一种将快速成像与人工智能相结合的新兴系统可以帮助科学家通过快速准确地分析花粉来全面了解当前和历史的环境变化。

来自不同植物物种的花粉粒是独特的，并且可以根据其形状进行识别。分析从湖泊沉积岩芯等样本中捕获的花粉粒有助于科学家了解哪些植物在历史上的任何特定时间点上繁衍生息，可能可以追溯到数千到数百万年前。

到目前为止，科学家们已经使用光学显微镜手动计算沉积物或空气样本中的花粉类型，这是一项专门且耗时的任务。

现在，埃克塞特大学和斯旺西大学的科学家正在结合成像流式细胞术和人工智能等尖端技术，建立一个能够以更快的速度识别和分类花粉的系统。

除了对过去的植物群有更全面的了解外，研究小组还希望这项技术有一天能够应用于当今环境中更准确的花粉读数，这可能有助于花粉症患者减轻症状。该论文题为“通过探索性深度学习和成像流式细胞术对环境样本进行演绎自动花粉分类”，发表在《新植物学家》杂志上。

埃克塞特大学的安·鲍尔博士说：“花粉是一个重要的环境指标，将今天和过去大气中不同花粉类型的拼图拼凑在一起，可以帮助我们构建生物多样性的图景和气候变化。”

“然而，在显微镜下识别花粉属于哪些植物物种是极其耗费人力的工作，而且并不总是能够完成。我们正在开发的系统将大大缩短花粉所需的时间并改进分类。这意味着我们可以建立更丰富的图像更快地检测环境中的花粉，揭示气候、人类活动和生物多样性如何随时间变化，或者更好地了解我们呼吸的空气中含有哪些过敏原。”

该团队已经使用该系统自动分析了一块5500年前的湖泊沉积物核心切片，快速对一千多个花粉粒进行了分类。在过去，专家需要花费长达八个小时的时间来进行计数和分类，而新系统只需不到一个小时就可以完成这项任务。

新系统使用成像流式细胞术(一种通常用于医学研究中研究细胞的技术)来快速捕获花粉图像。然后基于深度学习开发了一种独特的人工智能来识别环境样本中不同类型的花粉。即使样本不完美，也能够做出这些区分。

斯旺西大学的克莱尔·巴恩斯博士说：“到目前为止，正在开发的用于对花粉进行分类的人工智能系统是在相同的花粉库中学习和测试的，这意味着每个样本都是完美的，并且属于网络之前看到的物种。这些系统无法识别来自经历过一些撞击的环境中的花粉，也无法对训练库中未包含的花粉进行分类。”

“将独特版本的深度学习融入我们的系统意味着人工智能更加智能，并采用更灵活的学习方法。它可以处理质量较差的图像，并可以使用共享的物种特征来预测花粉甚至属于哪个植物科如果系统之前在训练期间没有见过它。”

在未来几年中，该团队希望完善并推出新系统，并利用它来更多地了解草花粉，草花粉是花粉热患者的一种特殊刺激物。鲍尔博士说：“一些草花粉比其他草花粉更容易引起过敏。如果我们能够更好地了解哪些花粉在特定时间流行，这将导致花粉预测的改进，从而帮助花粉热患者计划减少接触。”

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：