[发明专利]一种基于色散的显微成像方法及其应用有效

专利信息
申请号: 202211382113.3 申请日: 2022-11-07
公开(公告)号: CN115602318B 公开(公告)日: 2023-03-31
发明(设计)人: 李金红;张珂;刘磊;王丽;索津莉 申请(专利权)人: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G06T7/00;G01N21/84;G01N21/01
代理公司: 北京东正专利代理事务所(普通合伙) 11312 代理人: 刘瑜冬
地址: 100191 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 色散 显微 成像 方法 及其 应用
【权利要求书】:

1.一种基于色散的显微成像方法,其特征在于,其包含训练神经网络模型和计算重建两个过程,其中,

第一过程:训练神经网络模型,其包括:

S1.1采集相干光源或部分相干光源下的训练样本的色散强度叠加像;

S1.2获得训练样本的相位图像,其包括:

S1.2.1在特定波长λ的光源下,确定最佳焦平面,将焦平面移动到最佳焦平面两侧对称位置的离焦面,在k个不同的视野下分别采集一对离焦图像,I1n(r)I2n(r)分别表示第n对的两张离焦图像中,位置为r点处的强度,n=1 ,2 ,3 ,4,…,k;离焦面与焦平面的距离均为;λ是S1.1中光源的波长范围内的任一值;

S1.2.2 利用S1.2.1获得的离焦图像求解相位真值,n=1 ,2 ,3 ,4,…,k,获得相位图像;

S1.3训练神经网络模型,将S1.1获得的色散强度叠加像和S1.2获得的相位图像作为神经网络模型的输入,通过训练获得神经网络模型;

第二过程:计算重建,步骤包括:

S2.1在S1.1的条件下采集待测样本的不间断视频帧图;

S2.2将待测样本的不间断视频帧图输入训练好的神经网络模型,得到待测样本的相位图像;

所述采集是通过显微成像系统进行的。

2.根据权利要求1所述的基于色散的显微成像方法,其特征在于,S1.1中部分相干光源由设置了光谱滤波器的明场光源、特定波长的光源或激光合束提供,所述光谱滤波器的波长范围在λ1和λ2之间,所述特定波长的值是λ,所述λ是λ1和λ2之间的任一值。

3.根据权利要求2所述的基于色散的显微成像方法,其特征在于,所述部分相干光源由波长范围为λ1和λ2的光源提供时,先分别确定波长为λ1和λ2时的最佳对焦轴向位置,然后在两个最佳对焦轴向位置的中间点进行色散强度叠加像的采集。

4.根据权利要求1所述的基于色散的显微成像方法,其特征在于,该方法中使用的显微成像系统为光学显微镜。

5.根据权利要求4所述的基于色散的显微成像方法,其特征在于,所述光学显微镜为色散显微镜或者非色散显微镜,当所述光学显微镜为非色散显微镜时,在采集开始前在样本和物镜之间放置色散元件,所述色散显微镜或色散元件能够分离不同波长对应的成像平面。

6.根据权利要求5所述的基于色散的显微成像方法,其特征在于,所述色散元件为一种光学玻璃。

7.根据权利要求1所述的基于色散的显微成像方法,其特征在于,S1.2.2中相位真值的求取方法为基于多轴向平面的算法、基于不对称照明、全息和空间光调制的方法或微分干涉相衬成像模态的方法中的一种。

8.根据权利要求1所述的基于色散的显微成像方法,其特征在于,S1.2.2中相位真值的求取方法为基于多轴向平面的算法,其强度传输方程为,其中,/为波数,/为在位置/处的强度,可以在S1.2时采集或者用理想的平场图像代替,/为在位置/处的相位,/为轴向坐标,/为梯度算子,/是强度沿轴向的偏导数;将和焦平面的强度分布/代入强度传输方程,通过求解该方程获取相位真值/;所述理想的平场图像为所有元素都是1的矩阵。

9.权利要求1-8任一项所述基于色散的显微成像方法在无标记的活细胞、组织或材料成像中的应用。

10.根据权利要求9所述的应用,其特征在于,其为在术中无标记活细胞成像中的应用。

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