論文の概要: Physics-informed generative real-time lens-free imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07786v4
• Date: Sun, 15 Jun 2025 05:15:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.403553
• Title: Physics-informed generative real-time lens-free imaging
• Title（参考訳）: 物理インフォームド・ジェネレーティブ・リアルタイムレンズレスイメージング
• Authors: Ronald B. Liu, Zhe Liu, Max G. A. Wolf, Krishna P. Purohit, Gregor Fritz, Yi Feng, Carsten G. Hansen, Pierre O. Bagnaninchi, Xavier Casadevall i Solvas, Yunjie Yang,
• Abstract要約: 我々は、生成的非教師付き物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)と、簡単なホログラフィック画像再構成のための大視野視野(FOV)設定を組み合わせたGenLFIを紹介する。 実時間LFIシステムの20倍以上である550 mm$2$を超える実時間FOVを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.474666653683638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in high-throughput biomedical applications require real-time, large field-of-view (FOV) imaging. While current 2D lens-free imaging (LFI) systems improve FOV, they are often hindered by time-consuming multi-position measurements, extensive data pre-processing, and strict optical parameterization, limiting their application to static, thin samples. To overcome these limitations, we introduce GenLFI, combining a generative unsupervised physics-informed neural network (PINN) with a large FOV LFI setup for straightforward holographic image reconstruction, without multi-measurement. GenLFI enables real-time 2D imaging for 3D samples, such as droplet-based microfluidics and 3D cell models, in dynamic complex optical fields. Unlike previous methods, our approach decouples the reconstruction algorithm from optical setup parameters, enabling a large FOV limited only by hardware. We demonstrate a real-time FOV exceeding 550 mm$^2$, over 20 times larger than current real-time LFI systems. This framework unlocks the potential of LFI systems, providing a robust tool for advancing automated high-throughput biomedical applications.
• Abstract（参考訳）: 高出力バイオメディカルアプリケーションの進歩には、リアルタイム大視野イメージング(FOV)が必要である。 現行の2Dレンズレスイメージング(LFI)システムはFOVを改善するが、時間を要するマルチポジション計測、広範なデータ前処理、厳密な光パラメタライゼーションによって妨げられ、その応用は静的で薄いサンプルに制限される。 これらの制限を克服するために、生成的非教師付き物理情報ニューラルネットワーク(PINN)と大規模なFOV LFIセットアップを組み合わせたGenLFIを導入する。 GenLFIは、動的複合光学場において、液滴ベースのマイクロ流体学や3Dセルモデルのような3Dサンプルのリアルタイム2Dイメージングを可能にする。 従来の手法とは異なり,本手法は光学的設定パラメータから再構成アルゴリズムを分離し,ハードウェアのみに制限された大規模なFOVを実現する。 実時間LFIシステムの20倍以上の550 mm$^2$を超える実時間FOVを実証した。 このフレームワークはLFIシステムの可能性を解き放ち、自動化された高出力バイオメディカルアプリケーションを前進させるための堅牢なツールを提供する。

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