本文探讨了神经网络在相位恢复和全息图像重建中的应用，能够消除空间伪影，提高成像速度和准确性。通过机器学习优化显微镜照明模式，提升实验结果的准确性。结合深度学习与物理模型，提出混合框架解决计算显微术中的逆问题，增强图像质量。深度学习在生物成像中的应用展现了其提升成像工具性能的潜力。