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Deep learning-based fast multispectral Fourier ptychographic microscopy
DOI:10.1016/j.optlastec.2025.113464.png)
摘要
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• 提出了一种基于深度学习的快速多光谱傅里叶叠层显微成像(FMSFPM)框架,能够直接从RGB输出进行多光谱重建,无需额外的光谱采集。
• 该方法采用带有注意力机制的改进U-Net,以增强光谱-空间特征学习,相比当前最优模型在公开和显微数据集上实现了更优性能。
• FMSFPM显著提升了成像吞吐量和光谱保真度,为生物医学和光学应用提供了一种紧凑且可扩展的解决方案。
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5
论文数:
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引用论文
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