Deep learning-assisted holo-tomographic flow cytometry with sparse data

2025-07-21

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AI

DOI：10.1016/j.optlastec.2025.113623

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摘要

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• 稀疏数据下的全息层析流式细胞术重建可实现。 • 采用物理驱动的神经网络实现无监督学习。 • 引入波传播模型以适应多散射样本。 • 具有良好的泛化性和鲁棒性。

Keyword:

holo-tomographic flow cytometry

physics-driven neural network

unsupervised learning

wave propagation model

multi-scattering samples