Mar, 2024

利用波长复用的衍射光学处理器进行多平面定量相位成像

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TL;DR基于深度学习训练的多程面量化相位成像设计可为紧凑型芯片相位成像和传感器设备开辟新的途径。
quantitative phase imaginglabel-free techniquewavelength-multiplexed diffractive optical processordeep learningterahertz spectrum
发现论文，激发创造
  • 多光谱定量相位成像利用一种衍射光学网络

    使用全光学相位计量处理器，实现了透明单相位物体的多光谱定量相位成像，提供了高速和功率高效的解决方案。

    Aug, 2023

  • 固态浸润衍射光学处理器的亚波长成像

    基于全光衍射编码和解码，实现了对相位和振幅物体的亚波长成像，通过缩放输出，揭示亚波长特性，具有紧凑、经济的设计，可广泛应用于生物成像、内窥镜、传感和材料表征。

    Jan, 2024

  • 全光复杂场成像使用衍射处理器

    设计了一种基于强度传感器阵列的复杂场成像器，并通过使用迭代相位恢复算法提供幅值和定量相位信息，可用于安全、生物医学成像、传感和材料科学等多个领域。

    Jan, 2024

  • 多核光纤内窥镜中无需校准的定量相位成像技术的端到端深度学习

    通过多芯光纤实现的定量相位成像（QPI）是一种新兴的无创内窥镜成像模式。我们展示了一种基于学习的 MCF 相位成像方法，将相位重构时间显著缩短至 5.5 毫秒，实现了 181 帧每秒的视频级成像。此外，我们引入了一种创新的光学系统，自动生成了首个针对 MCF 相位成像的开源数据集，包含 50,176 对散斑和相位图像。经过训练的深度神经网络（DNN）在实验中表现出鲁棒的相位重构性能，平均保真度高达 99.8％。这种高效的光纤相位成像方法可以拓宽 QPI 在难以到达区域的应用。

    Dec, 2023

  • 量化相位成像与人工智能：一篇综述

    本文回顾了 QPI 和机器学习之间的协同作用，着重介绍了深度学习的应用，并提出了未来发展的实用指南和观点。

    Jun, 2018

  • 全光相位共轭的衍射波前处理

    利用深度学习设计了一种衍射波前处理器，可逼近对具有相位畸变的输入场进行全光学相位共轭操作，该处理器通过 3D 打印衍射层来进行光学相位共轭，并在未被训练的相位畸变上成功实现共轭，具有紧凑、被动和可扩展的特性，适用于不同电磁波段的相位工程解决方案和 OPC 相关应用，如浑浊抑制和畸变校正。

    Nov, 2023

  • 使用扩散模型的传统显微镜单次曝光定量相位成像

    利用色差像差实现单曝光白光下精确相位测量，改进相位成像的效率，并验证方法在临床显微镜下的应用。

    Jun, 2024

  • 可编程衍射与数字神经网络的集成

    光学成像和传感系统基于衍射元件取得了巨大的进展，最近使用深度学习和数字神经网络的研究努力使衍射处理器与数字神经网络合作优化，建立了输入电磁波与后端处理数字化信息之间的新的 “衍射语言”，从而为各种应用提供了巨大的潜力。

    Jun, 2024

  • 基于先验引导的扩散模型用于定量相位成像中的细胞分割

    通过引入先验内容信息来提高基于马尔可夫随机场的分割方法，优化细胞分割效果。

    May, 2024

  • 利用任意可编程的波传播扩展芯片上的光子神经处理器

    提出并展示了一种具有具有空间可重构迷向指数的二维可编程波导器件，能够通过自由传播的波在器件内进行计算，具有进行并行调制的能力，实现了比以往的离散型组件更大规模的光子芯片，为光学处理、智能感应、光谱学和光通信等广泛应用领域带来了更紧凑、更多功能的光子系统。

    Feb, 2024