機械工程及自動化學院與先進光學與精密機械研究中心在Nature合作期刊《Light: Science & Applications》（中科院一區TOP期刊，IF=20.6）上發表多光子智能病理診斷方向的首篇綜述“Towards Next-generation Diagnostic Pathology: AI-empowered Label-free Multiphoton Microscopy”。該論文以福州大學機械工程及自動化學院為第一單位，機械工程及自動化學院王舒副研究員為該篇論文的第一作者，機械工程及自動化學院黃峰研究員、北京大學陳良怡教授、福建師范大學陳建新教授為論文的共同通訊作者。

病理診斷是疾病診斷的金標準。隨著精準醫療對診斷病理學需求的日益增長，以及人工智能輔助病理診斷等新技術的快速發展，傳統診斷病理學正在向“下一代診斷病理學”邁進，旨在通過技術創新推動病理診斷的轉型升級。

多光子顯微技術（Multiphoton Microscopy，MPM），利用光與生物組織相互作用產生的非線性光學效應，實現對多種人體病理組織的高分辨無標記成像，展現出巨大的醫學價值。人工智能賦能的多光子顯微技術進一步提高了病理診斷的準確性和效率。因此，多光子智能病理診斷技術應運而生，有望成為“下一代診斷病理學”的重要組成部分，為病理診斷提供多維度、智能化、無標記的輔助手段。本工作總結了近十年無標記多光子顯微成像在人體病理診斷的應用，并探討了人工智能對多光子病理診斷的賦能與挑戰。

該研究得到了國家科技重點項目、國家自然科學基金、新基石科學基金會等項目的資助，是學校在推進雙一流建設、促進醫工交叉融合中取得的重要科研成果。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41377-024-01597-w