浙江大學、美國布朗大學和羅切斯特大學的學者合作采用雙光子顯微成像與物理驅動人工智能方法，對小鼠大腦腦脊液進行了在體觀察，實現(xiàn)了其三維流場的可視化測量，呈現(xiàn)出小鼠腦脊液前所未有的精細、關鍵而豐富的力學信息。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

相關研究論文近期發(fā)表于《美國科學院院刊》，浙江大學控制科學與工程學院百人計劃研究員蔡聲澤是論文的共同第一作者。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

鳥兒是怎么飛的，魚兒是怎么游的？蔡聲澤博士階段所在的流體力學和信息科學交叉領域，試圖從空氣、流水等介質的動力學規(guī)律去理解“鷹擊長空、魚翔淺底”的過程，從而為設計新型飛行器等提供依據。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

“研究過程中，首先要把流體的各種動力學特征測出來�！辈搪暆烧f，“但許多信息無法直接觀察獲得，我們要尋找間接的方法�！�wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

一個典型的例子是觀察空氣的運動�！翱諝獾倪\動導致了灰塵的運動，所以通過灰塵的運動軌跡可以來反推空氣的運動�！辈搪暆烧f，與這一思路類似的便是“粒子圖像測速”技術。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

隨后，在美國布朗大學的博士后階段，蔡聲澤嘗試將人工智能的方法引入流體力學的研究，他認為，人工智能可以從圖像中“算”出藏得更深的信息。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

2021年3月，蔡聲澤所在的國際聯(lián)合研究團隊在《美國科學院院刊》發(fā)文，展示了一項AI驅動的血流圖像分析平臺：在一個模擬視網膜血管網絡的微流控芯片上，AI通過對血流的二維視頻分析，準確地預測了微血管中血流的速度、壓力和剪切應力等更為“高階”的血流特征。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

“剪切應力是指血流對血管壁的壓力，它是評估血管瘤風險指標的關鍵信息，但現(xiàn)有的技術無法直接測得。”蔡聲澤說，他們提出的技術之所以有良好的預測效果，最關鍵的原因在于他們將流體(血液)本身的物理特征模型作為約束條件加入到AI的算法中，讓圖像與AI的結合更精準地擬合實際情況。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

3個月后，課題組收到一封來自美國羅切斯特大學的郵件：“你們的方法，可以用到在體觀察腦脊液方面嗎？”wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

腦脊液是包裹在大腦血管周圍的一種近似水的液體，素有“大腦淋巴系統(tǒng)”之稱，大腦的廢物清除和營養(yǎng)物質輸送功能依賴于腦脊液的流動。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

羅切斯特大學的科研人員發(fā)來一段視頻，他們已經使用最為先進的雙光子顯微成像技術和粒子跟蹤測速方法，以較高分辨率測量了活體小鼠大腦血管周圍腦脊液的流動速度。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

在蔡聲澤看來，這封郵件為他們嘗試AI與成像技術在活體觀察中的“聯(lián)手”提供了絕好的契機。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

為了獲得更為精確的機理建模，蔡聲澤研究員與美國布朗大學、羅切斯特大學學者合作，將物理先驗與神經網絡相融合，以數據和物理驅動的人工智能方法實現(xiàn)對活體小鼠大腦腦脊液的三維流場可視化測量，首次在活體實驗中還原高分辨率的速度、壓力、剪切應力等關鍵動力學參數。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

這一AI+成像技術的“超級成像”法對刻畫體內生物流體的流動機理有重要價值，在大量心腦血管疾病研究中有廣泛的應用前景。例如，可通過活體實驗構建壁面剪切應力與管內物質聚集的定量關系，揭示流體動力學參數、大腦血管周圍腔體結構以及具體疾病的關聯(lián)等。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

蔡聲澤說，如何讓人工智能更好地推進科學研究是他近年來的思考重點，這項研究是一個階段性進展。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網

當前，“人工智能驅動的科學研究”已成為新的學科前沿，其核心就是借助機器學習在高維問題的表示能力，實現(xiàn)與科學研究的深度融合，幫助人類更加真實、細致地刻畫復雜系統(tǒng)的機理，把基本原理以更加高效、實用的方式應用于實際問題中。wsZ新江南網|江南區(qū)域知名綜合門戶網