采用物理驱动神经网络在数字全息显微镜中单次重建生物细胞三维形态

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了现有深度学习相位恢复方法在生物细胞单次全息图三维形态重建中的泛化性能和技术限制问题。提出的MorpHoloNet模型通过结合物理驱动与基于坐标的神经网络，实现了从单次全息图直接重建三维复杂光场与形态的创新方法。该模型经过验证，能够从合成与实验全息图中有效重建生物细胞的三维形态，为生物医学和工程领域的无标记实时三维成像和动态分析开辟了新路径。

深度学习与生物光子学结合提升生物成像性能。通过训练模型，即使降低点扩散函数和信噪比等指标，也能增强视场和景深。本文回顾了成功应用的案例，并探讨未来发展。

性能提升 未来发展 深度学习 生物光子学 生物成像 神经网络
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