[发明专利]一种基于色散的显微成像方法及其应用有效
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 色散 显微 成像 方法 及其 应用 | ||
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,
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。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院),未经北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211382113.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。