业分类-物理装置-一种图像扫描显微成像系统及方法.zip

业分类-物理装置-一种扫描显微成像角度修正的辅助装置及方法.zip

行业分类-物理装置-基于环形阵列光源照明的超分辨率全内反射显微成像装置及方法.zip

行业分类-物理装置-基于环形阵列光源照明的超分辨率全内反射显微成像装置及方法[1].zip

行业分类-物理装置-基于环形阵列光源照明的三维全内反射显微成像装置及方法.zip

傅里叶叠层显微成像(FPM)是一种能够重建宽视场和高分辨率图像的新型成像技术。传统的FPM重建算法计算成本高,重建高质量的图像需要较大的图像采集量,这些缺点使得传统重建算法的成像性能和效率较低。因此,提出一种基于深度学习的傅里叶叠层显微成像的神经网络模型,对图像进行低分辨率到高分辨率的端到端映射,有效提高成像性能和效率。首先,借助菱形采样方法进行图像采集,加速低分辨图片采集过程。其次,结合残差结构、密集连接以及通道注意力机制等模块,拓展网络深度、挖掘有用特征,增强网络模型的表达能力和泛化能力。然后,使用子像素卷积进行高效地上采样,恢复高清图像。最后,采用主观和客观的评价方法对重建结果进行评估。结果显示,本文提出的网络模型对比传统重建算法重构效果更优,且降低了计算复杂度,平均重建时间更短。同时,在保证图像重建效果不变的情况下,低分辨率图像的采集数量比传统算法减少了约一半。

傅里叶叠层显微成像(FPM)利用LED阵列角度变化的光照来克服低数值孔径物镜的分辨率限制。在传统的FPM系统中,LED阵列的位置误差将会给图像重建过程带来严重影响。因此准确校正LED阵列的位置对于提高重建图像质量至关重要。为了解决这一问题,提出一种基于遗传退火优化算法的位置校正方法。首先分析LED阵列、样品及物镜数值孔径的相对位置给入射波矢量带来的影响;接着采用遗传退火优化算法对LED阵列的误差位置估计全局误差参数;最后在重建过程中利用全局误差参数快速、准确地对LED阵列位置进行校正。仿真结果和实验结果表明,所提方法能显著提高重建图像的质量。

如何有效校正随人群起伏很大的人眼像差，提高视网膜高分辨率成像技术的人群适用范围是临床应用面临的最大难题。现有的单一波前校正器无法同时清除高阶和低阶视觉像差。针对人眼高阶像差校正需求，研制成功了169单元3 mm 极间距分立式压电变形镜，并与大行程Bimorph变形镜组合，建立了一套双变形镜的人眼视网膜成像系统。系统可实现对离焦小于±4.5 D、散光小于±3.0 D 的低阶像差及前8阶Zernike像差的有效校正，极大地提高了系统的人群适用范围和成像质量。以低阶像差大小作为入选标准，进行小样本量人眼视网膜成像实验，获得了近衍射极限的视网膜图像。该系统适用范围明确，便于后续临床应用。

研究正常生理条件蛋白酶的活化情况仍然存在很多困难，将蛋白酶荧光探针技术和基于各种光学平台的显微成像技术有机地结合起来，可以最大限度地记录活细胞生理条件下蛋白酶活性变化的时空信息。综述了蛋白酶荧光探针技术及其与该类探针应用相关的新型显微成像技术在生物医学光子学领域的应用进展。

详细描述了傅里叶叠层显微技术的过程方法及思路