論文の概要: Zero-Shot Learning of Continuous 3D Refractive Index Maps from Discrete
Intensity-Only Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00002v1
- Date: Sat, 27 Nov 2021 06:05:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-02 15:26:55.529506
- Title: Zero-Shot Learning of Continuous 3D Refractive Index Maps from Discrete
Intensity-Only Measurements
- Title（参考訳）: 離散強度オンリー測定による連続3次元屈折率図のゼロショット学習
- Authors: Renhao Liu, Yu Sun, Jiabei Zhu, Lei Tian, Ulugbek Kamilov
- Abstract要約: 我々は, RI体積の高次連続表現を, その強度のみおよび制限角の測定から直接学習できる最初のNF-based IDT法としてDeCAFを提案する。
我々は,DECAFが高コントラストかつ非アーティファクトなRIマップを生成できる3つの異なるIDTモダリティと複数の生物学的サンプルを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.425568744312016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intensity diffraction tomography (IDT) refers to a class of optical
microscopy techniques for imaging the 3D refractive index (RI) distribution of
a sample from a set of 2D intensity-only measurements. The reconstruction of
artifact-free RI maps is a fundamental challenge in IDT due to the loss of
phase information and the missing cone problem. Neural fields (NF) has recently
emerged as a new deep learning (DL) paradigm for learning continuous
representations of complex 3D scenes without external training datasets. We
present DeCAF as the first NF-based IDT method that can learn a high-quality
continuous representation of a RI volume directly from its intensity-only and
limited-angle measurements. We show on three different IDT modalities and
multiple biological samples that DeCAF can generate high-contrast and
artifact-free RI maps.
- Abstract（参考訳）: インテンシティ回折トモグラフィ(Intensity diffraction tomography、IDT)は、試料の3次元屈折率(RI)分布を2次元強度のみの測定値から撮像する光学顕微鏡技術である。
非アーティファクトRIマップの再構成は、位相情報の欠落とコーンの欠落によるIDTの根本的な課題である。
ニューラルネットワーク(NF)は、外部トレーニングデータセットなしで複雑な3Dシーンの連続表現を学習するための新しいディープラーニング(DL)パラダイムとして最近登場した。
我々は, RI体積の高次連続表現を, その強度のみおよび制限角の測定から直接学習できる最初のNF-based IDT法としてDeCAFを提案する。
我々は,DECAFが高コントラストかつ非アーティファクトなRIマップを生成できる3つの異なるIDTモダリティと複数の生物学的サンプルを示す。
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