CARS高光谱成像中拉曼信号的实时高通量提取与处理
信号处理
2020-12-10 v2 光学
摘要
我们提出一组新的处理技术，统称为“因子化Kramers–Kronig与误差校正”（fKK-EC），用于相干反斯托克斯拉曼散射（CARS）高光谱成像与光谱学中的（a）拉曼信号提取、（b）去噪以及（c）相位与尺度误差校正。这些新方法比常规方法快数个数量级，并能实现实时性能，其独特核心在于：先在一小组基向量上完成所有处理，随后利用矩阵/向量乘法对整个数据集进行直接快速的变换。实验中，我们展示一幅含703026个光谱的鸡软骨图像可在70秒内处理完毕（约0.1毫秒/光谱），比常规流程（约7.0毫秒/光谱）快约70倍。此外，我们讨论了如何通过复用变换后的基向量集与新数据，将该方法用于机器学习（ML）。采用此ML范式，同一组织图像（训练后）约33秒处理完成，相较常规流程提速约150倍。
引用
@article{arxiv.2005.07132,
title = {Real-time and high-throughput Raman signal extraction and processing in CARS hyperspectral imaging},
author = {Charles H. Camp and John S. Bender and Young Jong Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.07132},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 4 figures, corrected typo in Eq. 25