Mar, 2024
基于神经网络的受损生物光学图像数据处理与重建
Neural Network-Based Processing and Reconstruction of Compromised
Biophotonic Image Data
TL;DR深度学习技术与生物光子学装置的整合在生物成像领域开辟了新的前景，并通过在大量理想、优越或备选数据上训练的深度学习模型来补偿意图妥协于某些测量指标，以在成本、速度和形态上打造更好的生物成像工具，进而提高生物光子成像的各个方面。本文深入回顾了研究人员在生物光子学装置中故意损害的多种测量方面，包括点扩散函数、信噪比、采样密度和像素分辨率。通过故意妥协这些指标，研究人员旨在不仅通过应用深度学习网络恢复它们，而且还能增强其他关键参数，如视场、景深和空间带宽产品。在这里，我们讨论了成功采用这一策略的各种生物光子学方法。这些技术涵盖广泛的应用领域，并展示了深度学习在受损生物光子数据的背景下的多样性和有效性。最后，通过对这一快速发展概念的未来可能性提供我们的观点，我们希望激发读者探索在硬件妥协与通过人工智能进行补偿之间平衡的新方法。