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Physics-guided self-supervised method for OCT refocusing
DOI:10.1016/j.optlastec.2026.114704.png)
摘要
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解决OCT成像中侧向分辨率与景深的权衡问题对于推动生物医学成像至关重要。计算方法能够在扫描过程中实现有效的重新聚焦效果,但需要高相位稳定性,这在活体成像中带来了挑战。现有的深度学习方法通常是监督式的,需要大量的配对数据,而这些数据在实践中难以获取。在此,我们提出了一种将物理衍射模型与神经网络相结合的OCT数字重新聚焦算法。该方法利用深度学习学习物理衍射先验知识,并将其应用于OCT强度图像,实现了无需依赖OCT系统高相位稳定性的自监督重新聚焦,具有广阔的应用潜力。
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