[发明专利]一种基于深度学习的无透镜显微成像系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的无透镜显微成像系统，其特征在于，具体包括：

一无透镜显微成像模块，包括样品微腔和图像传感器芯片，所述样品微腔用于装载细胞样品，所述样品微腔的底部紧贴所述图像传感器芯片的表面，所述图像传感器芯片用于记录所述细胞样品的投影显微图像；

一光源模块，设置于所述无透镜显微成像模块的正上方，且所述光源模块的发光面覆盖整个所述图像传感器芯片，所述光源模块用于在所述细胞样品成像时提供光源；

一微流控模块，连接所述样品微腔，所述微流控模块用于向所述样品微腔中定量注入所述细胞样品；

一明场显微镜，用于记录所述细胞样品的明场显微图像；

一图像处理与显示模块，分别连接所述图像传感器芯片和所述明场显微镜，用于将相同视场下的所述投影显微图像和所述明场显微图像一一对应生成图像对，并根据各所述图像对训练得到深度学习网络模型，并显示模型训练结果。

2.根据权利要求1所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，还包括一时序控制模块，分别连接所述图像传感器芯片、所述光源模块、所述明场显微镜和所述图像处理与显示模块，用于控制所述图像传感器芯片、所述光源模块、所述明场显微镜和所述图像处理与显示模块的工作时序。

3.根据权利要求1所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述样品微腔包括顶板、底板以及所述位于所述顶板和所述底板之间的腔体，所述底板紧贴所述图像传感器芯片的表面。

4.根据权利要求3所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述顶板的厚度≥50μm，所述底板的厚度为5μm～100μm，所述腔体的高度为50μm～100μm。

5.根据权利要求3所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述底板为长方形且所述底板完全覆盖所述图像传感器芯片的表面。

6.根据权利要求3所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述腔体的两端分别设有一进样口和一出样口，所述进样口和所述出样口分别与所述底板垂直。

7.根据权利要求6所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述微流控模块包括注射器和橡胶导管，所述橡胶导管分别连接所述注射器和所述进样口，所述注射器通过所述橡胶导管向所述进样口定量注入所述细胞样品。

8.根据权利要求7所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述出样口通过所述橡胶导管连接一废液池，所述样品微腔中的所述细胞样品通过所述出样口并经由所述橡胶导管排出至所述废液池。

9.根据权利要求1所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述光源模块为LED点光源。

10.根据权利要求1所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述图像传感器芯片为COMS图像传感器结构，或半浮栅晶体管结构，或复合介质栅光敏探测器阵列结构。

11.根据权利要求10所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述图像传感器芯片的像素数目≥1000万。

12.根据权利要求1所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述图像处理与显示模块包括：

图像预处理单元，用于将相同视场下的所述投影显微图像和所述明场显微图像一一对应生成图像对，将各所述图像对加入一数据集并对所述数据集进行扩充；

模型训练单元，连接所述图像预处理单元，用于构建生成对抗网络的网络结构和相应的损失函数，根据扩充后的所述数据集训练得到得到深度学习网络模型，并显示模型训练结果。

13.根据权利要求12所述的无透镜显微成像系统，其特征在于，所述图像处理与显示模块还包括：

图像处理单元，连接所述模型训练单元，用于获取单幅所述投影显微图像，并将所述投影显微图像输入所述深度学习网络模型进行处理得到具有所述明场显微图像的成像分辨率和成像风格的图像。