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Pixel super-resolution using compressive sensing for interferometric quantitative phase imaging
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AI
DOI：10.1016/j.optlaseng.2025.109045.png)
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摘要
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高分辨率干涉计量定量相位显微术（iQPM）在高效无标记研究生物系统方面具有巨大潜力。然而，由于空间带宽积的限制，视场（FOV）与空间分辨率之间存在权衡，这阻碍了iQPM在大规模原位细胞表型分析中的应用。为解决此问题，我们开发了CS-iQPM，一种将压缩感知应用于捕获iQPM图像中亚像素信号的方法。在CS-iQPM中，我们首先提出了一种高效且易于实现的频率排序采样方案，用于根据所选掩模对Hadamard基进行重排。该方案在峰值信噪比、均方根误差和结构相似性三个关键指标上优于随机采样。其次，我们将迭代阈值算法与伪逆矩阵相结合，以提高重建效率和结构相似性。将这些技术应用于iQPM后，CS-iQPM在2秒内使用10x物镜将像素分辨率从约4像素/μm²提升至64像素/μm²。实验结果表明，CS-iQPM显著提升了定量相位图像中精细网格图案和细胞的分辨率，图像范围超过500 μm。我们预期CS-iQPM可应用于多种高通量原位细胞表型分析，例如在细胞迁移过程中测量单层细胞的细胞形态或细胞力学性质。
Keyword:
Interferometric quantitative phase microscope
Compressive sensing
Pixel super resolution
期刊
IF:
3.7
论文数:
7.2K
被引数:
1.7W
机构
暂无机构信息
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