直接从光学显微镜观测中学习成像机制
光学
2023-04-26 v1 机器学习
摘要
光学显微镜图像通过直接可视化纳米世界在科学研究中发挥重要作用,其中成像机制被描述为点扩散函数(PSF)与发光体的卷积。基于 PSF 或等效 PSF 的先验知识,可实现对纳米世界的更精确探索。然而,直接从显微镜图像中提取 PSF 是一项突出挑战。在此,借助自监督学习,我们提出了一种物理信息掩码自编码器(PiMAE),能够从原始显微镜图像中对 PSF 和发光体进行可学习估计。我们在合成数据与真实世界实验中展示了该方法具有显著的精度与噪声鲁棒性。在合成数据任务中,以归一化均方根误差(NRMSE)指标衡量,PiMAE 优于 DeepSTORM 和 Richardson-Lucy 算法,平均分别提升 19.6% 和 50.7%(35 项任务)。这在不依赖 PSF 先验知识的情况下实现,而 DeepSTORM 使用监督方法,Richardson-Lucy 算法假设已知 PSF。我们的方法 PiMAE 为实现光学显微镜中隐藏的成像机制提供了可行方案,并有可能学习更多系统中的隐藏机制。
引用
@article{arxiv.2304.12584,
title = {Learning imaging mechanism directly from optical microscopy observations},
author = {Ze-Hao Wang and Long-Kun Shan and Tong-Tian Weng and Tian-Long Chen and Qi-Yu Wang and Xiang-Dong Chen and Zhang-Yang Wang and Guang-Can Guo and Fang-Wen Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12584},
year = {2023}
}