一个细胞的数据由数万张图像组成，若通过这些图像追踪该细胞的所有细胞器，需要一个人花60多年时间。

因此，美国科学家借由高功率显微镜和机器学习，研发出一种新算法，可在数小时内绘制出整个细胞，在整个细胞的超高分辨率图像中自动识别大约30种不同类型的细胞器和其他结构。

研究人员表示，该算法还能判断特定的数字组合是否合理。例如，一个像素不能既位于内质网内，同时又位于线粒体内。

目前，研究团队正在将成像提升到更高的细节水平，并进一步优化工具和资源，创建一个更为广泛的细胞标注数据库和更多种细胞和组织的详细图像。

这些成果将支持未来的新研究领域——4D细胞生理学，以了解细胞在构成有机体的不同组织中的相互作用。

相关论文发表在最新一期的《自然》杂志上。

关键词： 机器学习 揭示 细胞内部结构 新算法