在普通光学显微镜下，花粉的计数与分类是一项繁琐的工作。目前，研究人员已将光学技术和人工智能（AI）结合起来，以加速完成该工作。

图1 成像与人工智能相结合的系统捕捉花粉颗粒的明场、侧向散射和自体荧光图像，并对花粉颗粒进行分类。^[1]

通过成像流式细胞术，研究人员捕捉到了5500年前化石花粉标本的明场、侧向散射和自体荧光图像。计算神经网络引导深度学习，基于先前识别的花粉图像标准训练库，对古代生物进行分类。

研究人员称，除了探索在考古遗址中发现的花粉，该技术能够提高大气中花粉的计数效率，提醒过敏症患者注意室外环境。

成像流式细胞术

在基础流式细胞术中，悬浮在流体中的颗粒通过喷嘴进入狭窄的管道。一束与管子垂直的激光照亮了穿过光束的微小物体，各个镜子和探测器接收光束变化的信号。流式细胞术只是简单地计数和分离细胞或其它颗粒，但与显微成像技术相比，该方法能够每秒获得成千上万张图片。

英国斯旺西大学Claire M. Barnes和埃克塞特大学Ann L. Power合作团队从湖泊沉积物岩心中提取了古代花粉作为参考样本，收集了53种现代植物的花粉颗粒。该团队使用了商业化成像流式细胞仪装置，该装置同时具有明场照明和405-785 nm的五束激发激光。6个探索通道收集了放大20倍的古代和现代花粉的自体荧光、明场和侧向散射图像，图像像素分辨率为1 μm。

下一步，该团队训练了一个计算机网络来识别现代花粉参考文库，该网络识别花粉的准确率达到93%。当该团队根据化石花粉图像对网络进行训练时，人工智能工具将100%的古代颗粒按顺序分类，77%按家族分类，96%按属分类，这比生物分类学中的物种高出一个层次。

花粉预报

Barnes说：“在该网络系统中加入独特的深度学习意味着更智能的人工智能，并且应用了更加灵活的学习方法。它可以处理低质量图像，并且可以使用物种特征来预测花粉属于哪个植物科，即使系统在训练过程中没有见过它。”

接下来，该团队希望完善并启动该系统，并利用它来了解更多关于草花粉的情况。草花粉是花粉热患者的一种特殊刺激物，也被称为季节性过敏。Power说：“有些草花粉更易致敏，如果我们能够更好地了解哪些花粉在哪些时间流行，这将改进花粉预测的，可以帮助花粉热患者提前减少花粉接触。”

[1] Barnes C M, Power A L, Barber D G, et al. Deductive automated pollen classification in environmental samples via exploratory deep learning and imaging flow cytometry[J]. New Phytologist, 2023.

新闻链接：

https://www.optica-opn.org/home/newsroom/2023/september/laser-powered_pollen_classification/