[发明专利]用于将全息显微图像转换成各种模态的显微图像的系统和方法

摘要

经训练的深层神经网络将利用全息显微镜获得的样本的图像转换成与利用具有不同显微图像模态的显微镜获得的显微图像基本上类似的图像。不同成像模态的示例包括明场、荧光和暗场。对于明场应用，深度学习将明场显微术对比度带入样本的全息图像、将全息术的体积成像能力与明场显微术的无散斑和无伪影图像对比度联系起来。利用全息显微镜获得的全息显微图像被输入到经训练的深层神经网络中，以执行从与样本体积内的特定深度相对应的数字反向传播全息图到与利用具有不同显微图像模态的显微镜在相同特定深度获得的样本的显微图像类似的图像的跨模态图像转换。