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基于CycleGAN的虚拟定量差分相衬成像用于红细胞分类
1
作者
汪涛
彭韬
+5 位作者
蒋梦朵
张粲
张凯旋
陆凤雅
钟振声
周金华
《中国医疗设备》
2023年第4期1-6,12,共7页
目的通过深度学习技术实现虚拟定量差分相衬(Virtual Quantitative Differential Phase Contrast,V-qDPC)重建,提高定量相位成像衬度和鲁棒性,为无标记红细胞的全自动分类提供新思路。方法通过对LED照明进行编码获得明场图像和差分相衬...
目的通过深度学习技术实现虚拟定量差分相衬(Virtual Quantitative Differential Phase Contrast,V-qDPC)重建,提高定量相位成像衬度和鲁棒性,为无标记红细胞的全自动分类提供新思路。方法通过对LED照明进行编码获得明场图像和差分相衬图像,通过相位重建可获得定量差分相衬(Quantitative Differential Phase Contrast,qDPC)图像;采用循环一致生成对抗网络(Cycle-consistent Generative Adversarial Network,CycleGAN)完成明场图像到qDPC图像的端到端映射。结果基于CycleGAN生成的V-qDPC图像,实验参数当λ=7和β=0.5时,V-qDPC图像质量最优;相比光学重建的qDPC图像有更好的鲁棒性和抗噪声能力;使用AlexNet、ResNet50和VggNet三种网络模型比较无标记红细胞形态的自动分类,结果表明V-qDPC图像比qDPC图像具有更好分类性能。结论与传统的基于多幅倾斜照明图像的qDPC重建相比,V-qDPC算法具有更好的相位图像质量和鲁棒性,适合以高精度和高效率实现全自动细胞分类,同时省去了成像光路和硬件支持,有望应用于生物医学研究。
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关键词
定量差分相衬成像
无标记红细胞
循环一致生成对抗网络
全自动分类
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职称材料
衍射相位显微成像的发展综述
被引量:
1
2
作者
汪鹏
彭韬
+4 位作者
吴昊
陆凤雅
钟振声
王奕
周金华
《中国医疗设备》
2023年第4期19-24,30,共7页
定量相位成像(Quantitative Phase Imaging,QPI)作为无标记显微成像,已成为生物医学应用中最有价值的方法之一。衍射相位显微成像(Diffraction Phase Microscopy,DPM)是一种微离轴共路径的高灵敏度QPI方法,具有无标记、高稳定性和低时...
定量相位成像(Quantitative Phase Imaging,QPI)作为无标记显微成像,已成为生物医学应用中最有价值的方法之一。衍射相位显微成像(Diffraction Phase Microscopy,DPM)是一种微离轴共路径的高灵敏度QPI方法,具有无标记、高稳定性和低时空噪声等特点。本文系统介绍了干涉成像原理、系统参数选择与相位恢复算法,综述了一系列DPM改进方法,包括白光衍射相位成像、多波长衍射相位成像、结构光照明衍射相位成像、多模式衍射相位成像,以及这些方法在生物医学中的应用,最后讨论了现有DPM方法的局限性以及今后可能的发展方向。
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关键词
衍射相位成像
白光衍射相位成像
离轴数字全息
定量相位成像
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职称材料
题名
基于CycleGAN的虚拟定量差分相衬成像用于红细胞分类
1
作者
汪涛
彭韬
蒋梦朵
张粲
张凯旋
陆凤雅
钟振声
周金华
机构
安徽医科大学生物医学工程学院
安徽医科大学
出处
《中国医疗设备》
2023年第4期1-6,12,共7页
基金
安徽省重点研究与开发计划(2022a05020028)
安徽省自然科学基金(2208085MC54)
+1 种基金
安徽省转化医学研究院科研基金(2021zhyx-B16)
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2021A0251,2022AH050676)。
文摘
目的通过深度学习技术实现虚拟定量差分相衬(Virtual Quantitative Differential Phase Contrast,V-qDPC)重建,提高定量相位成像衬度和鲁棒性,为无标记红细胞的全自动分类提供新思路。方法通过对LED照明进行编码获得明场图像和差分相衬图像,通过相位重建可获得定量差分相衬(Quantitative Differential Phase Contrast,qDPC)图像;采用循环一致生成对抗网络(Cycle-consistent Generative Adversarial Network,CycleGAN)完成明场图像到qDPC图像的端到端映射。结果基于CycleGAN生成的V-qDPC图像,实验参数当λ=7和β=0.5时,V-qDPC图像质量最优;相比光学重建的qDPC图像有更好的鲁棒性和抗噪声能力;使用AlexNet、ResNet50和VggNet三种网络模型比较无标记红细胞形态的自动分类,结果表明V-qDPC图像比qDPC图像具有更好分类性能。结论与传统的基于多幅倾斜照明图像的qDPC重建相比,V-qDPC算法具有更好的相位图像质量和鲁棒性,适合以高精度和高效率实现全自动细胞分类,同时省去了成像光路和硬件支持,有望应用于生物医学研究。
关键词
定量差分相衬成像
无标记红细胞
循环一致生成对抗网络
全自动分类
Keywords
quantitative differential phase contrast imaging
unlabeled red blood cells
cycle-consistent generative adversarial network
automatic classification
分类号
R197.39 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
衍射相位显微成像的发展综述
被引量:
1
2
作者
汪鹏
彭韬
吴昊
陆凤雅
钟振声
王奕
周金华
机构
安徽医科大学生物医学工程学院
安徽医科大学
出处
《中国医疗设备》
2023年第4期19-24,30,共7页
基金
安徽省重点研究与开发计划(2022a05020028)
安徽省自然科学基金(2208085MC54)
+1 种基金
安徽省转化医学研究院科研基金(2021zhyx-B16)
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2021A0251,2022AH050676)。
文摘
定量相位成像(Quantitative Phase Imaging,QPI)作为无标记显微成像,已成为生物医学应用中最有价值的方法之一。衍射相位显微成像(Diffraction Phase Microscopy,DPM)是一种微离轴共路径的高灵敏度QPI方法,具有无标记、高稳定性和低时空噪声等特点。本文系统介绍了干涉成像原理、系统参数选择与相位恢复算法,综述了一系列DPM改进方法,包括白光衍射相位成像、多波长衍射相位成像、结构光照明衍射相位成像、多模式衍射相位成像,以及这些方法在生物医学中的应用,最后讨论了现有DPM方法的局限性以及今后可能的发展方向。
关键词
衍射相位成像
白光衍射相位成像
离轴数字全息
定量相位成像
Keywords
diffraction phase microscopy
white-light diffraction phase microscopy
off-axis digital holography
quantitative phase imaging
分类号
R197.39 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CycleGAN的虚拟定量差分相衬成像用于红细胞分类
汪涛
彭韬
蒋梦朵
张粲
张凯旋
陆凤雅
钟振声
周金华
《中国医疗设备》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
衍射相位显微成像的发展综述
汪鹏
彭韬
吴昊
陆凤雅
钟振声
王奕
周金华
《中国医疗设备》
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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