用于基于事件的成像流式细胞术的光子神经形态加速器
光学
2024-10-18 v1 图像与视频处理
摘要
在这项工作中，我们展示了一个高速无标记成像流式细胞术系统的实验结果，该系统将基于事件的CMOS相机的高捕获速率和数据稀疏性与轻量级光子神经形态处理无缝融合。这种组合提供了高分类精度，并大幅减少了数字机器学习后端的可训练参数数量。光子神经形态加速器基于一种硬件友好的无源光谱切片技术，能够从生成的脉冲序列中提取有意义的特征。实验场景包括区分以平均速度0.01米/秒流动的不同直径的人工聚甲基丙烯酸甲酯校准微球。仅使用轻量级数字机器学习方案的分类准确率达到了98.2%。另一方面，通过所提出的光子神经形态光谱切片器对原始脉冲数据进行实验预处理，我们实现了98.6%的准确率。这一性能伴随着分类后端可训练参数数量的减少，根据数字神经网络的配置，减少因子在8到22之间。
引用
@article{arxiv.2404.10564,
title = {Photonic Neuromorphic Accelerators for Event-Based Imaging Flow Cytometry},
author = {Ioannis Tsilikas and Aris Tsirigotis and George Sarantoglou and Stavros Deligiannidis and Adonis Bogris and Christoph Posch and Gerd Van den Branden and Charis Mesaritakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.10564},
year = {2024}
}
备注
21 pages, 11 figures, submitted to Scientific Reports - Springer Nature