| 창춘광학정밀기계·물리연구소, 푸리에 타이코그래픽 현미경 이미지 복원 알고리즘 제안 | ||
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 최근, 중국과학원 창춘(長春)광학정밀기계·물리연구소 응용광학 국가중점실험실 액정광학 연구팀은 신경망 구조 기반 복원 알고리즘(FINN-P)을 제안함과 아울러 눈동자 함수의 복원 과정을 이에 도입했다. 해당 알고리즘은 시스템의 눈동자 함수를 정확하게 복원시킬 수 있으며 또한 이를 통해 고해상도 이미지를 재구성하여 알고리즘의 강건성을 향상시키고 광원의 간섭성 및 시스템 수차(Aberration)가 재구성 결과에 미치는 영향을 감소시킨다. 아울러 전통적 알고리즘이 시야 필드(Field of View) 주변부에서 수렴 오류가 발생하는 문제를 성공적으로 해결했다. 해상도 테스트 타깃(Resolution test target) 및 실제 생물표본 이미지를 해당 알고리즘으로 처리할 경우 이미지 품질은 뚜렷하게 향상된다. 해당 성과는 "Neural network model combined with pupil recovery for Fourier ptychographic microscopy"라는 제목으로 "Optics Express"에 게재됐다. 푸리에 타이코그래픽 현미경(Fourier ptychographic microscopy, FPM) 이미징은 최근에 제안된 광시야, 고해상도 이미지를 획득할 수 있는 측정 방법이다. FPM 장치는 광학현미경과 유사하지만 광원을 하나의 LED 어레이로 대체했다. 특정된 순서에 따라 단일 LED 조명을 밝히는 과정에서 카메라로 일련의 저해상도(LR) 이미지를 획득할 수 있다. 다양한 저해상도 이미지는 샘플 스펙트럼의 특정된 서브 영역(Sub region)에 대응되기에 최적화 알고리즘을 통해 주파수 영역의 저해상도 이미지 정보를 융합시켜 시스템의 대물렌즈 한계를 초과하는 해상도를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 기존 시야 필드의 고해상도 진폭 및 위상 이미지를 보존할 수 있다. FPM에 사용되는 전통적인 알고리즘(예를 들어 GS, AS)은 일반적으로 시스템의 전달함수를 코히렌트 전달함수(Coherent transfer function, CTF)로 인정한다. 즉 시스템의 이미징 과정을 코히런트 이미징(Coherent imaging)으로 인정한다. 하지만 LED 광원의 부분 간섭성 및 시스템의 수차로 인하여 CTF를 전달함수로 사용할 경우 알고리즘의 수렴성 및 강건성에 영향을 미치기에 수렴 오류 발생을 유발하여 재구성 고해상도 이미지 품질이 비교적 낮다. 해당 오류는 수차가 비교적 큰 주변부 시야 필드에서 특별히 뚜렷하다. 정보출처 : http://www.cas.cn/syky/201909/t20190917_4714917.shtml?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg |
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