[發明專利]基于機器學習的結構光照明超分辨顯微成像方法有效
| 申請號: | 201910477092.5 | 申請日: | 2019-06-03 |
| 公開(公告)號: | CN110221421B | 公開(公告)日: | 2020-10-16 |
| 發明(設計)人: | 龔薇;斯科;吳晨雪 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G02B21/06 | 分類號: | G02B21/06;G02F1/01;G02B26/06;G01N21/01 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人: | 林超 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 機器 學習 結構 照明 分辨 顯微 成像 方法 | ||
本發明公開了一種基于機器學習的結構光照明超分辨顯微成像系統和方法。系統沿光路方向依次分布為數字微鏡器件DMD、反射鏡M、第一透鏡L1、主動調相系統APM、第二透鏡L2和電荷耦合器件CCD;方法利用畸變的條紋圖樣和其對應的散射相位重構系數,形成訓練數據集,再通過深度卷積神經網絡算法構建出對應的學習模型,從而對未知散射相位重構系數的畸變條紋圖樣進行快速校正,獲得高精度的校正條紋圖樣。本發明對結構光照明顯微鏡中的條紋結構光進行了像差校正,速度快、精度高,能夠提高顯微系統的成像深度并優化成像質量,拓展結構光照明顯微鏡的應用范圍。
技術領域
本發明屬于超分辨顯微成像領域中的自適應光學波前像差校正方法,特別涉及了一種基于機器學習的針對結構光照明顯微術中條紋圖樣進行像差高速自適應光學校正的系統和方法,以提高顯微系統的成像深度并優化成像質量,拓展結構光照明顯微鏡的應用范圍。
背景技術
在生命科學研究中,熒光顯微鏡由于具有特異性可標記性、能夠對活體細胞進行實時成像等優點,被廣泛應用。但由于熒光顯微鏡局限于“衍射極限”的限制,其在生命醫學研究領域的使用被大大局限。近些年來,科研人員提出了能夠突破“衍射極限”的超分辨顯微技術,包括受激發射損耗顯微鏡技術,光激活定位顯微鏡技術,隨機光學重建顯微鏡技術與結構光照明顯微鏡技術等。
其中,結構光照明顯微鏡是基于寬場熒光顯微鏡的,通過特殊的條紋光束照明樣本,再利用重構算法從圖像信息中匯總提取樣本信息,重構出超分辨的圖像,實現“衍射極限”的突破。結構光照明顯微鏡憑借其成像速度快、結構簡單、對成像樣本無特殊要求等優勢,引起了廣泛關注,而且該技術能夠應用于活體生物組織的動態三維成像領域。
但由于深層組織會帶來散射及像差,結構光照明顯微鏡的成像深度受到一定程度的局限。為了實現結構光照明顯微鏡的大深度成像,可以將自適應光學引入顯微系統中,以提高顯微系統的分辨率,優化圖像質量。自適應光學最早應用于天文學研究中,用以補償大氣湍流帶來的光學畸變等;現被逐步應用于超分辨顯微成像領域,進而解決光束經過光學系統及生物樣本時帶來的信噪比、分辨率降低,成像質量下降等問題。
因此研究如何將自適應光學校正方法運用于結構光照明顯微鏡技術中的條紋圖樣至關重要。
發明內容
為了解決結構光照明顯微鏡在深層組織成像時的散射以及像差問題,本發明提供了一種基于機器學習的結構光照明超分辨顯微成像系統和方法。
本發明采用的技術方案如下所示:
一、一種基于機器學習的結構光照明超分辨顯微成像系統:
系統沿光路方向依次分布為數字微鏡器件DMD、反射鏡M、第一透鏡L1、主動調相系統APM、第二透鏡L2和電荷耦合器件CCD;數字微鏡器件DMD放置在第一透鏡L1的前焦面,反射鏡M用于偏轉光路,主動調相系統APM位于第二透鏡L2的前焦面,電荷耦合器件CCD位于第二透鏡L2的后焦面,第一透鏡L1的后焦面和第二透鏡L2的前焦面重合,第二透鏡L2的后焦面作為所述系統的聚焦平面,第一透鏡L1和第二透鏡L2構成一個4F系統;入射光依次經過數字微鏡器件DMD反射、反射鏡M反射、第一透鏡L1透射、主動調相系統APM 反射、第二透鏡L2透射后,在聚焦平面上聚焦成像,再由聚焦平面處的電荷耦合器件CCD探測并得到圖像。
主動調相系統APM采用空間光調制器SLM。空間光調制器SLM含有許多的獨立單元,光束照明在獨立單元上對其進行調控,根據各種物理效應,可改變其光學特性,進而對照明光束進行調控。各種物理效應具體為:聲光效應、磁光效應、光折變效應等。具體實施中,空間光調制器SLM也可用可變形反射鏡DM 替代。
所述的數字微鏡器件DMD根據反射原理產生條紋圖樣結構光,光束通過系統將數字微鏡器件DMD上的條紋圖樣結構光成像于聚焦平面,由電荷耦合器件 CCD完成探測,得到對應的條紋圖像。
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