細胞是生命體最基本的結(jié)構(gòu)和功能單元,對其形態(tài)結(jié)構(gòu)等信息的識別分析在生命科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有重要的意義。大多數(shù)細胞無色透明,屬于相位物體,傳統(tǒng)顯微鏡難以對其成像。定量相位成像技術(shù)可以將光波中非直接可見的相位信息調(diào)制為易于觀測和提取的振幅信息,從而反演出樣品的形態(tài)結(jié)構(gòu)信息,實現(xiàn)對相位物體的非接觸、無損傷、動態(tài)化和定量化地觀測。應(yīng)用該技術(shù)在細胞識別分類以及疾病診斷流程中可以有效地提高分析效率,并降低主觀性誤差。但是利用該技術(shù)觀測異形或內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜的樣品時,由于樣品的折射率分布和物理厚度耦合在相移信息中難以分離,這使得后續(xù)定量參數(shù)的提取較為困難,同時人工制定的分析參數(shù)存在著覆蓋面不全、特征度不夠的情況。因此關(guān)于自動化識別與分析樣品定量相位信息的研究還有待進一步深入。本文提出了一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)根據(jù)樣品相位分布的不同對多種相位體進行識別分類的方法。采集了四類輪廓相似的樣品的相位圖像,并優(yōu)化經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以進行識別分類。在此基礎(chǔ)上對樣品數(shù)據(jù)改造以進一步縮小樣品間的區(qū)分度,實驗結(jié)果表明經(jīng)過訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多類樣品的相位分布圖像具有良好的識別能力。為簡化識別流程,本文進一步探究了直接...

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 相位顯微成像技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學(xué)習(xí)結(jié)合計算成像研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
第二章 相關(guān)技術(shù)與工具
    2.1 定量相位成像技術(shù)
        2.1.1 基于數(shù)字全息的相位成像方法
        2.1.2 基于光強傳輸方程的相位成像方法
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 主要結(jié)構(gòu)
        2.2.2 發(fā)展歷程
        2.2.3 訓(xùn)練過程
        2.2.4 損失函數(shù)
        2.2.5 優(yōu)化算法
    2.3 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光相位分布識別
    3.1 實驗軟硬件環(huán)境
    3.2 數(shù)據(jù)集與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立
        3.2.1 建立數(shù)據(jù)集
        3.2.2 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 實驗結(jié)果分析與改進
        3.3.1 評價標(biāo)準(zhǔn)
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.3 訓(xùn)練策略設(shè)置
        3.3.4 實驗結(jié)果與改進
    3.4 改進數(shù)據(jù)集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于數(shù)字全息干涉圖的相位體識別
    4.1 建立干涉圖數(shù)據(jù)集
    4.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的干涉圖識別
    4.3 基于殘差網(wǎng)絡(luò)的干涉圖識別
        4.3.1 殘差塊結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)化機制
        4.3.2殘差網(wǎng)絡(luò)搭建與實驗
        4.3.3 不同干涉光強比和條紋頻率的干涉圖識別
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)合光散射信息的定量相位成像分析
    5.1 成像裝置與檢測流程
    5.2 檢測原理及實驗分析
        5.2.1 相位信息分析
        5.2.2 基于樣品散射光強分布信息的亞結(jié)特征分析
        5.2.3 結(jié)合光散射信息的生物細胞形態(tài)特征相位分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其他科研成果



本文編號：3837554