建深度真实场景的三维视频技术背景:三维显示可以分为立体显示(stereoscopic display,基于几何光学)、光场显示(light-field display,基于几何光学)和全息显示(基于波动光学)三种。由于立体显示和光场显示只能记录和重建光的强度,在图像的三维重建过程中造成相位丢失,因此三维图像的质量可能会下降。相比之下,由于全息显示器可以将光的强度和相位都记录为全息图,因此全息显示可以准确重建光的相位,从而可以重建具有深度的高质量三维图像。电子全息术可以通过在空间光调制器上显示全息图来重建运动图像。为了使用电子全息技术实现三维显示,科研人员已经对现实空间中的三维信息获取、CGH计 ...
率成像技术背景:鉴于生命系统的动态和复杂特性,几乎不可能凭借极小的局部区域的特征来预测系统性行为。要研究系统的生物学特性,例如跨皮质区域的神经网络活动、白细胞运输动态或肿瘤转移,需要一台至少具有毫米级视场和亚细胞分辨率的显微镜以视频帧率来记录动态的生物活动。这需要具有高空间带宽积(分辨率X视场)的光学系统和具有高数据吞吐量(像素数X帧率)的采集系统。最近发明的Mesolens显微镜,已经展示出大视场下高分辨率成像能力。在共聚焦扫描模式下,Mesolens 可以从毫米级样本中收集大量信息,并已用于对整个固定的 12.5 天大的完整小鼠胚胎进行成像。光学系统与尺度相关(scale-dependen ...
学成像技术背景:因为各种化学键有其特征频率,使得基于红外吸收和拉曼散射的振动显微术可被用作为无标记对比度机制。然而使用长波长的红外显微镜的分辨率不够,使用短激发波长的自发拉曼散射显微镜尽管有高分辨率,但是其灵敏度不够,成像速度不足。相干反斯托克斯拉曼散射(coherent anti-Stokes Raman scattering,CARS)显微镜的灵敏度要高于自发拉曼散射显微镜,但是因为非共振背景的存在,限制了其探测灵敏度。受激拉曼散射(stimulated raman scattering,SRS)于1968年初次观测到,随后在许多光谱研究中得到广泛的应用。在自发拉曼散射中,由于非弹性散射的 ...
和分类技术背景:COVID-19(新型冠状病毒感染的肺炎)是由严重急性呼吸综合症冠状病毒2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, SARS-CoV-2) 引起的传染病,该疾病在 2020 年达到大流行的程度。该疾病对医疗保健系统及社会经济影响产生了严重的全球性影响,并且很可能在长时间内存在。事实证明,迅速反应和公共卫生措施在限制病毒传播、减少活跃病例数以及最终降低死亡率方面是有效的。快速、准确和可扩展的测试已被一致认为对于减轻 COVID-19的影像和未来大流行至关重要。诊断测试准确性由灵敏度和特异性表征。灵敏度定义为患病患者阳性结 ...
IM)技术背景:相衬显微镜可以无需染色观察相位物体。大多数的活细胞是透明的(即相位物体),光的吸收和散射都很弱,由细胞厚度或折射率变化来改变入射光波的位相分布。而人眼只能感受光强的变化,不能辨别位相变化。 解决这一困难需要将位相变化转化为强度的变化。生物学家采用对透明细胞的染色技术达到这一目的。但是,染色会对细胞的健康、结构等带来一系列影响,使得我们不能在显微镜下如实的观察细胞的生命过程。Zernike发明的相衬显微镜通过改变直接透射光和相位物体微弱的散射光之间的位相关系,将空间的位相变化转换成人眼可观测的强度变化,使得透明相位物体无需染色即可清晰的观察其内部细节。然而,相衬显微镜只能定性观察 ...
缩成像技术背景:高分辨率图像易得,但是高分辨高速的视频采集难以实现。机器视觉在机器人、无人机、自动驾驶汽车和手机应用中的最新进展已将高分辨率图像带入我们的日常生活。高速高分辨率视频虽然在物理现象观察、生物荧光成像、体育直播等各个领域有着广泛的应用,但现有相机工作在高分辨率模式下时,由于受到帧率有限、内存、带宽和功率的限制,往往通量低。关于高通量成像,快照压缩成像(snapshot compressive imaging,SCI)被提出并成为广泛使用的框架。千万像素(10-mega pixel )镜头和传感器技术已经成熟,但高速和高分辨率成像的主要挑战在于当前成像系统的处理能力不足。高速高分辨率 ...
态成像技术背景:对动态的光学散射介质内部成像(如人体组织)是生物医学光学领域的核心挑战。 在过去的几十年里,研究人员已经开发了各种各样的技术手段来不同程度的应对这一挑战。其中包括共聚焦和非线性显微技术(现在可以以亚细胞分辨率对1毫米深的组织成像)、新型波前整形、飞行时间漫射光学(TOF diffuse optics)、光声技术(成像深度扩展到厘米级,分辨率较低)等。动态散射样品(由热变化和细胞运动引起的微观运动)的光学散射特征会随时间快速变化,为有效的活体深层组织成像带来了挑战。一种可行的策略是直接测量散射样品的内部动态,利用这些动态变化来辅助成像。例如,在此类方法中,主要目标不是形成基于强度 ...
云模型技术背景:电子全息术作为一种理想的3D图像表示方法,吸引了研究人员的目光。然而,实时计算和显示三维数据是很困难的,因为这需要大量的计算。为了加快计算机生成全息图(CGH)的计算,一系列方法被提出,如:查找表法(look-up table)、递归关系法(recurrence relation)、波前记录平面法(wavefront recording plane)、基于稀疏法(sparsity-based)、块模型法(patch model)、多边形模型法(polygon model)、射线-波前转换法(ray-wavefront conversion)、基于层法(layer-based)。 ...
行计算技术背景:视频全息术(电子全息术)于 1990年首次证实。随着该领域的发展,可以清晰的意识到电子全息术的主要限制是缺乏高清显示设备和需要高速计算。在此期间,显示设备可实现的分辨率增加了10倍,从大约10μm到接近1μm,现在正接近使常规应用变得实用的水平。然而,随着全息显示精度的提高,计算量也随之增加。例如,像素间距为1μm的1m × 1m全息图需要10^12像素,而典型的二维显示器约10^6像素(增加了 10^6 倍)。当考虑将三维图像转换为全息图的成本时,需要增加 10^6 的计算能力。开发实用的全息三维图像系统的研究主要集中在加快处理时间上。当前已经提出了基于查找表或差分法等技术的 ...
电计算技术背景:由电子驱动的计算处理器在过去十年中有了巨大的发展,从通用中央处理器 (CPU) 到专用计算平台,例如图形处理器 (GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC),以满足全球日益增长的计算资源需求。这些硅计算硬件平台的进步通过允许训练更大规模和更复杂的模型,为人工智能 (AI) 的复兴做出了巨大贡献。各种神经计算架构在广泛领域得到了广泛应用,例如卷积神经网络 (convolutional neural networks,CNN)、循环神经网络 (recurrent neural networks,RNN)、尖峰神经网络(spiking neural networ ...
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