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摘要從多波長(zhǎng)全息圖精確重建彩色圖像在生物醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用中至關(guān)重要。當(dāng)前,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法在生物醫(yī)學(xué)圖像重建性能方面已取得重要進(jìn)展。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院生物醫(yī)學(xué)與健康工程研究所秦文健團(tuán)隊(duì),在《光學(xué)與激光工程》(Optics and Lasers in Engineering)上,發(fā)表了題為Fast physic-informed mixer architecture for color Lensfree holographic reconstruction的研究成果。該團(tuán)隊(duì)提出了基于物理信息的無監(jiān)督復(fù)值網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),用于高效、高質(zhì)量彩色無透鏡全息重建。
 
  從多波長(zhǎng)全息圖精確重建彩色圖像在生物醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用中至關(guān)重要。當(dāng)前,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法在生物醫(yī)學(xué)圖像重建性能方面已取得重要進(jìn)展。尤其是,未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以有效解決成像模型對(duì)數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量要求和泛化問題。然而,現(xiàn)有方法依然需要更多的迭代計(jì)算來提高重建質(zhì)量,使得模型需要更長(zhǎng)的收斂時(shí)間。
 
  該團(tuán)隊(duì)提出了高效的復(fù)值注意力混合器(ECA-Mixer)架構(gòu),用于快速準(zhǔn)確的物理信息彩色全息重建。該架構(gòu)由三個(gè)核心模塊組成——編碼器、非線性變換器和解碼器。每個(gè)模塊均結(jié)合了高效的注意力機(jī)制和混合器層,用于通道特征提取和空間信息轉(zhuǎn)換。為了保留高頻信息,該團(tuán)隊(duì)還引入了2D Haar小波及其逆變換來編碼和解碼特征。
 
  該成果在大量仿真和實(shí)驗(yàn)樣本上的結(jié)果表明,這一方案在計(jì)算時(shí)間和圖像質(zhì)量方面實(shí)現(xiàn)了優(yōu)異的彩色重建結(jié)果。更重要的是,該成果方案能夠在短短幾分鐘內(nèi)以更高分辨率對(duì)大尺寸寬視場(chǎng)樣本進(jìn)行快速成像。上述技術(shù)成果為計(jì)算全息成像在生物醫(yī)學(xué)顯微成像方面應(yīng)用提供了新的解決思路和方法。
 
  深圳先進(jìn)院為論文的第一完成單位。
 
骨組織病理大視場(chǎng)彩色全息重建結(jié)果展示

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