智能成像，助力冒险新型光学显微成像模式

文并茂宽场光和烟熏医学幻灯片激光和工具则FC-WFM-Deep 。大人眼很低区分三幅文并茂色三幅形医学幻灯片激光和并不必需要同时充分利用很低区分、大尺度、较快、三幅形、彩色和一原理分析等六大激光和要素，但面临着大统计信息幅度搜集、处理过程和传输的挑战。鉴于此，小组将很低度深造应用领域于三幅文并茂构件光和灯泡医学幻灯片激光和中所，在保证激光和精确度的理论上下，三幅像搜集幅度下降了将近21倍，对充分利用相当大尺寸三幅形物体的三幅文并茂色激光和不具备最重要意义。

（右边）茉莉花粉和（右侧）曲霉分生孢子的回转共有看做；也区分三幅形医学幻灯片激光和结小叶，技术手段保证了与SRRF同样的；也区分激光和结小叶，但其统计数据搜集幅度可降为原始的百分之一

不同光和学电子设备激光和模德式下的昆虫复眼光和烟熏激光和结小叶，以外三幅文并茂宽场医学幻灯片（FC-WFM）、基于构件光和灯泡的三幅文并茂光和烟熏（OS with FC-WFM）和三幅文并茂宽场医学幻灯片光和烟熏（FC-WFM-Deep），技术手段在保证光和烟熏精确度理论上下，总体增很低激光和景深，继而可下降3D激光和所必需的统计信息幅度

填充人脑用以下降光和学电子设备医学幻灯片激光和二阶像度和增益

对于近似于的光和学电子设备医学幻灯片激光和系统对而言，它主要由灯泡、探针、激光和、人造卫星四部分构成。灯泡光和与探针发生作用后，成为亦然个人信息（如吸收、频域、光和谱、三幅形外貌、光波等）的载体，通过对灯泡与激光和系统对同步进行光和学电子设备转录使物体的本质个人信息转所谓为光和强信号并由人造卫星器离散搜集，最终对整个激光和配置过程同步进行数学统计数据分析并通过相应的句法则线性则对探针本质个人信息同步进行反演，获探针的三幅像或其他所感爱好的特多宇宙学个人信息。实际上，该类反演通常是一种自我中心的逆疑问求二阶，一般来说必需要应运而生被测物体的逻辑上作为正则所谓手段限定二阶空间内以使其良态所谓。

填充人脑与句法则基本原理

小组为了让填充人脑关键技术，研究了很低区分很低增益医学幻灯片激光和，其中所的近似于代表如：

基于填充盲二阶卷与试验性的相辅相成光和束正数光和片发射光和谱医学幻灯片激光和CBDD 。针对双曲线光和束的旁瓣在打印光和片发射光和谱医学幻灯片镜中所产生离焦着重，从而限制了轴向二阶像度的自然科学疑问，小组将多重填充人脑试验性和盲稠密二阶卷同步进行统一，以总体下降离焦着重，继而结合相辅相成光和束正数激光和法则，可以必需下降双打印和减着重配置中所由于系统对不稳定引起的模糊不清和信道对三幅像精确度的影响。该工具则能必需地抑制信道，下降增益，同时强化激光和二阶像度，从而降低光和片发射光和谱医学幻灯片镜的激光和可靠性。 基于填充人脑的入射介质后一原理频域激光和。如何弥补入射的影响是充分利用很低精确度光和学电子设备激光和前沿研究的最重要自然科学疑问。为了让描述光和输入与负载父子关系的数据传输向幅度并不必需要必需对入射介质后的最终目标同步进行翻修激光和。然而，既有数据传输向幅度工具则在较深介质中所句法则频域个人信息时假定一定的在实践中。小组使用填充人脑来很低精度估计出入射激光和系统对的数据传输向幅度，随后为了让该数据传输向幅度可以一原理地从入射介质后散斑中所提取最终目标频域个人信息。该工具则不具备无将近束、人眼大等特色，更易充分利用，在相关领域不具备潜在的应用领域前景。

填充盲二阶卷与试验性的相辅相成光和束正数光和片发射光和谱医学幻灯片激光和（CBDD）与双曲线光和片（BB）、相辅相成光和束正数（CBS）光和片发射光和谱医学幻灯片激光和来得，可以看得出来技术手段的激光和精确度总体降低

基于填充人脑的入射介质后一原理频域激光和（Calibratyed-TM）与传统习俗工具则（Binary-TM）来得，技术手段可在相干灯泡及部分相干灯泡条件下对入射介质后最终目标的频域个人信息同步进行很低效翻修

很低度深造和填充人脑的为首优所谓

基于填充人脑的光和学电子设备医学幻灯片激光和，不具备低成本、鲁棒性强、更易成立等竞争者，同时可翻修大人眼激光和信号，但是，该类工具则通常必需要不大的数值成本。另一方面，在有限统计信息幅度场景下，基于很低度深造的数值医学幻灯片激光和关键技术不并不必需要对统计数据规律同步进行无偏差的估计，而注入大幅度的特训统计数据则就会总体增很低激光和的数值成本，且当的网络过深时，还就会造成等价速度的急剧下降。实际上，填充人脑有很差的构件，而很低度深造非常灵活，二者的构件和流程都非常相似，因而也是可以相辅相成的，即成标准型宇宙学假设液压统计数据的新模德式。

宇宙学假设液压是当前很低度深造的发展的一个最重要方向，即在很低度深造中所嵌入或内蕴构造规则逻辑上，代替单一的纯统计数据液压德式深造。很低度深造是一种标准的统计数据液压标准型工具则，它将很低度的网络作为黑箱，依赖于大幅度统计数据二阶决现实疑问；而假设液压工具则则是从最终目标、机理、逻辑上出发，首先成标准型深造的一个蒙受变数，然后通过极小所谓蒙受变数来二阶决疑问。假设液压工具则的最大优点是只要假设必要有用，二阶的精确度连带甚至能达到最优，而且求二阶工具则是确认的；假设液压工具则的缺陷是在应用领域中所不易有用统计数据分析。假设液压很低度深造工具则必需结合了假设液压和统计数据液压工具则的竞争者。

在此细化，小组研究了为首填充人脑与很低度深造的鲁棒数值医学幻灯片激光和。例如：

为了让全部都是变分正则所谓与衬度线性可以从单一段距离相干衍射三幅像中所提取频域三幅（CTF-TV）。然而，传统习俗工具则是基于传统习俗的填充人脑优所谓疑问，在强信道生态环境下一般来说变得困难。小组将卷积人工神经的网络作为正则所谓项，并为首衬度线性充分利用很低可靠性的频域翻修，即成标准型CTF-Deep技术手段。该工具则对信道不具备很强的鲁棒性，且可以使充分利用较快很低区分频域激光和。 小组还提出了可用双波长同轴大写字母全部都是息医学幻灯片激光和的非特训人工神经的网络DIDH-Net 。目前可用光和学电子设备数值激光和的人工神经的网络，大多采用有都由的端对端特训策略，必需要大幅度的特训集来优所谓其权值和偏差。而在双波长大写字母全部都是息激光和中所，由于孪生像、扩大信道以及激光和系统对准确性等影响，使得实际应用领域中所显然获必要数幅度的真值三幅像可用特训。该项研究通过在传统习俗的深层人工神经的网络中所加入一个代表双波长大写字母全部都是息激光和配置过程的比较简单宇宙学假设来弥补这一在实践中，其避免了人工神经的网络的预先特训，从而消除大幅度标记统计数据的必需要。该工具则通过人工神经的网络与宇宙学假设的交互作用，启动时优所谓的网络，最终得到最终目标的频域个人信息。

填充人脑与很低度深造为首的鲁棒衬度线性频域恢复激光和小叶，技术手段总体下降了激光和的峰值增益

不同工具则对（上）蛔虫卵和（下）水蚤后足的激光和结小叶，以外翻修频域三幅及光和学电子设备厚度测幅度，技术手段总体下降了频域测幅度的精度

总之，电脑光和学电子设备医学幻灯片激光和借助于电脑与数值激光和关键技术，并不必需要以简单光和学电子设备系统对获取很低可靠性的幻灯片，从而突破了传统习俗的光和学电子设备激光和模德式，赋予了传统习俗医学幻灯片镜只能则不具备的新颖激光和功能，给予；也越传统习俗激光和关键技术与生命体视觉的人脑力，继而推动新标准型光和学电子设备医学幻灯片激光和模德式的急剧的发展。

参考文献：

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4. C. Bai, X. Yu, T. Peng, C. Liu, J. Min, D. Dan and B. Yao, “3D imaging restoration of spinning-disk confocal microscopy via deep learning,” IEEE Photonic Tech. L., 32(18): 1131-1134, (2020).

来源：中所国自然科学院西安光和学电子设备总公司研究所

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