基于深度学习的单帧超分辨率端到端定量相位显微成像方法

    公开(公告)号:CN118096528A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311224598.8

    申请日:2023-09-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的单帧超分辨率端到端定量相位成像方法,可在传统明场显微镜中实现超分辨率定量相位显微成像,而不需使用复杂装置。该方法首先沿光轴采集两幅强度图像;其次利用反卷积求解光强传输方程得到定量相位图,作为网络训练真值数据集;而后通过数值方法获取低分辨率强度图像,作为网络训练输入数据集;随后利用训练数据集训练深度神经网络,使其掌握低分辨率强度图像和高分辨率相位图像之间的映射关系;最后向网络输入全新的单帧低分辨率强度图像,即可获得超分辨率定量相位图像。本发明可在无需额外硬件或光学设计的前提下,通过深度学习算法赋予明场显微系统以定量、高速、成本低、结构简单、超分辨、高精度、大视场的优势实现超分辨率定量相位成像的能力。

    一种基于非干涉合成孔径的光强传输衍射层析显微成像方法

    公开(公告)号:CN114965470B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202210545129.5

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于非干涉合成孔径的光强传输衍射层析显微成像方法,通过采集不同照角度下的轴向离焦强度堆栈,在光强频谱上执行半空间傅里叶滤波或等效的三维希尔伯特变换,结合非干涉合成孔径,从而实现了基于非干涉测量下无需满足匹配照明条件的衍射层析成像。由于固有的合成孔径优势,使得成像分辨率达到非相干成像衍射极限,获得了高分辨率成像结果。采用非干涉测量,成像光路简单,光学路径稳定,成像结果不受散斑和寄生干涉影响,并且可高度兼容传统明场显微镜结构。

    基于半监督学习的突变TP53免疫学检测方法

    公开(公告)号:CN116912240B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311163393.3

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的突变TP53免疫学检测方法,包括在每个胃腺体切片上获取H&E染色切片全片图像与p53染色切片全片图像;将H&E染色与p53染色切片的全片图像裁剪为相同大小并进行配准与角度校正,得到H&E染色与p53染色切片训练数据集;构建两个相同架构的基于移位窗视觉自注意力模型的深度神经网络;根据交叉伪标签监督的原理对两个深度神经网络进行训练,采用反向传播算法与优化算法对两个网络进行更新;将实时采集的H&E染色图像输入训练好的加入具体参数丢弃模块的深度神经网络进行获取突变TP53的区域掩膜。(56)对比文件Andrew Su 等.A deep learning modelfor molecular label transfer that enablescancer cell identification fromhistopathology images《.https://www.nature.com/articles/s41698-022-00252-0》.2022,全文.

    基于彩色复用照明的单帧差分相衬定量相位成像方法

    公开(公告)号:CN112666697A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN201910977145.X

    申请日:2019-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于彩色复用照明的单帧差分相衬定量相位成像方法,采用彩色复用照明方案实现单帧差分相衬定量相位成像,单帧彩色复用照明方案具体方法采用红r、绿g、蓝b三个照明波长同时照射样品,将样品多个方向的频率信息转换为单幅彩色图像不同通道上的强度信息,通过通道分离得到所有方向上的频率信息。本发明的复用彩色照明方案仅需一幅采集图像,增强了单帧差分相衬成像的相位传递函数在整个频率范围内的传递响应,实现了高对比度、高分辨率、高稳定性的实时动态定量相位成像,并给出了一种交替照明的策略,在相机采集极限速度上实现了完全各向同性的成像分辨率。

    基于光强传输方程的相衬与微分干涉相衬的显微成像方法

    公开(公告)号:CN109581645B

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN201811396945.4

    申请日:2018-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于光强传输方程的相衬与微分干涉相衬的显微成像方法,首先沿光轴采集三幅强度图像;其次利用反卷积求解光强传输方程得到定量相位图;而后根据微分干涉相衬成像原理获得该成像模态下的光强图;最后根据相衬成像原理求解对应的相位传递函数从而获得该成像模态下的光强图。本发明可在无需对传统明场显微镜进行复杂改造的前提下,赋予明场显微镜实现相衬与微分干涉相衬成像的能力,即只需使用普通的传统明场显微镜,无需添加任何复杂器件,通过相衬与微分干涉相衬算法以定量、高速、成本低、结构简单、受外界干扰少的优势实现与成本昂贵、结构复杂、环境条件要求严苛的相衬显微镜、微分干涉相衬显微镜相同的成像效果。

    大视场超分辨率动态相位无透镜显微成像装置与重构方法

    公开(公告)号:CN108051930B

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201711484825.5

    申请日:2017-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种大视场超分辨率动态相位无透镜显微成像装置与重构方法,该装置包括依次设置的部分相干或者相干光源、平行平板、样品台、相机构成成像系统,部分相干或者相干光源安放于整个成像系统的最上方,并且光源的发光中心位置位于整个成像系统的光轴上。本发明不借助于任何精密的亚像素位移器件,能够实现大步进小位移,从而简化系统结构,缩小显微镜体积,极大地降低成本;该方法降低了对机械结构精度的要求,对采集的图像中的噪声具有很强的抵御能力,能够非常稳定并且准确地重建出大视场超分辨率的相位图像。

    全自动显微图像景深拓展系统及其方法

    公开(公告)号:CN110824689A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911059420.6

    申请日:2019-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种全自动显微图像景深拓展系统及其方法,包括图像采集部分和自动控制部分,所述图像采集部分包括彩色相机、筒镜、物镜、载物台、光源;所述自动控制部分包括步进电机、导轨、传感器、中间设备,整个系统是在每个视野的聚焦面上下范围内等间隔不同位置采集图像,将这一系列图像经过图像融合处理后得到景深拓展后的结果。本发明采用基于图像融合的方式进行景深拓展,从而获得每个视野的最清晰图像,相对传统的景深拓展方式不会削弱光学系统的光通量和分辨率;图像采集、图像融合全自动化,并且实现的融合算法简单不会丢弃图像细节信息。

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