深度纳米测量：深度学习系统检测与疾病相关的纳米颗粒

包括东京大学的研究人员在内的研究人员开发了Deep Nanometry，这是一种将先进的光学设备与基于无监督深度学习的噪声去除算法相结合的分析技术

Deep Nanometry可以高速分析医学样本中的纳米粒子，从而可以准确检测甚至痕量的稀有粒子。这已经证明了其检测指示癌症早期迹象的细胞外小泡的潜力，并有望应用于其他医疗和工业领域

身体充满了比细胞小的微观颗粒。这些包括细胞外囊泡（EV），可用于早期疾病检测和药物输送

然而，电动汽车非常罕见，在数百万其他颗粒中找到它们需要耗时且昂贵的预富集过程。这促使包括来自先进科学技术研究中心的博士后研究员岩本雄一郎及其团队在内的研究人员找到了一种快速可靠地检测电动汽车的方法

“为了解决这个问题，我们开发了Deep Nanometry（DNM），一种新的纳米粒子检测设备和一种无监督的深度学习降噪方法，以提高其灵敏度。这允许高通量，使检测电动汽车等稀有粒子成为可能。”

这项工作已发表在《自然通讯》上

DNM的核心是它能够检测到尺寸小至30纳米（十亿分之一米）的粒子，同时每秒还能检测到超过100000个粒子。使用传统的高速检测工具，可以检测到强信号，但可能会错过弱信号，而DNM能够捕捉到它们

这可能类似于在汹涌的海浪中寻找一艘小船——如果海浪消散，留下一片平静的海洋来寻找小船会变得容易得多。人工智能（AI）组件通过学习波浪的特征，从而帮助过滤掉波浪的行为，在这方面有所帮助

这项技术可以扩展到依赖于粒子检测的广泛临床诊断，在疫苗开发和环境监测等领域也有潜力。此外，基于人工智能的信号去噪可以应用于电信号等