近日，中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院醫(yī)工所秦文健博士團隊在JCR一區(qū)期刊Optics and Lasers in Engineering上發(fā)表了題為Fast physic-informed mixer architecture for color Lensfree holographic reconstruction的研究。該團隊提出了一種基于物理信息的無監(jiān)督復(fù)值網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，用于高效、高質(zhì)量彩色無透鏡全息重建。本研究中，王家乾博士生和曾光工程師為共同第一作者，秦文健博士為通訊作者，中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院為第一單位。 

　　從多波長全息圖精確重建彩色圖像在生物醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用中至關(guān)重要。當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)方法在生物醫(yī)學(xué)圖像重建性能方面已經(jīng)取得了重要進展。尤其是未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以有效解決成像模型對數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量要求和泛化問題。然而，現(xiàn)有方法依然需要更多的迭代計算來提高重建質(zhì)量，這使得模型需要更長的收斂時間。  

　　為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，該團隊提出了一種高效的復(fù)值注意力混合器（ECA-Mixer）架構(gòu)，用于快速準(zhǔn)確的物理信息彩色全息重建。該架構(gòu)由三個核心模塊組成：編碼器、非線性變換器和解碼器，每個模塊都結(jié)合了高效的注意力機制和混合器層，用于通道特征提取和空間信息轉(zhuǎn)換。為了保留高頻信息，該團隊還引入了 2D Haar 小波及其逆變換來編碼和解碼特征。  

　　該研究成果在大量仿真和實驗樣本上的結(jié)果表明，該方案在計算時間和圖像質(zhì)量方面實現(xiàn)了極佳的彩色重建結(jié)果。更重要的是，該成果方案能夠在短短幾分鐘內(nèi)以更高分辨率對大尺寸寬視場樣本進行快速成像。本論文技術(shù)成果為計算全息成像在生物醫(yī)學(xué)顯微成像方面應(yīng)用提供了新的解決思路和方法。  

骨組織病理大視場彩色全息重建結(jié)果展示  

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