基于神经体积先验的稀疏视角衍射图像生物结构恢复
光学
2025-10-21 v1
摘要
从非破坏性光学显微镜图像中重建无标签活体细胞的体积结构可揭示细胞在原生环境中的代谢活动。然而，当前的光学断层扫描技术需要数百个二维图像才能重建三维体，从而限制了其在快速动态生物样本上的内腔成像。这构成了从稀疏视角恢复半透明生物样本整体体积的挑战，由于显微镜视角受限以及测量数量有限。本文提出了神经体积先验(Neural Volumetric Prior, NVP)，用于从稀疏视角显微图像实现半透明生物样本的高保真体积重建。NVP集成了显式和隐式神经表征，并融入了衍射光学的物理先验。我们在模拟数据和实验捕获的显微图像上对NVP进行了验证。与先前方法相比，NVP将所需图像数量降低了近50倍，将处理时间缩短了3倍，同时保持了最先进的性能。NVP是首个实现从稀疏视角显微图像恢复无标签生物样本体积重建的技术，为动态变化的生物样本实现实时三维成像铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2510.16391,
title = {Recover Biological Structure from Sparse-View Diffraction Images with Neural Volumetric Prior},
author = {Renzhi He and Haowen Zhou and Yubei Chen and Yi Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16391},
year = {2025}
}
备注
ICCV 2025