[发明专利]使用深度学习将二维荧光波传播到表面上的系统和方法

权利要求书

1.一种荧光显微镜方法，包括：

提供使用一个或多个处理器由软件执行的经训练的深度神经网络；

将样本的至少一个二维荧光显微镜输入图像输入到所述经训练的深度神经网络，其中至少一个输入图像附加有数字传播矩阵(DPM)，所述数字传播矩阵逐像素地表示所述样本内的用户定义或自动生成的表面距所述输入图像的平面的轴向距离；以及

从所述经训练的深度神经网络输出所述样本的至少一个荧光输出图像，所述至少一个荧光输出图像被数字地传播或重新聚焦到由所述DPM限定的所述用户定义或自动生成的表面。

2.根据权利要求1所述的方法，其中使用多个所述DPM的来自所述经训练的深度神经网络的多个所述荧光输出图像被数字组合，以创建所述样本的体积图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中使用多个所述DPM的来自所述经训练的深度神经网络的多个所述荧光输出图像被数字组合，以创建所述样本的扩展景深(EDOF)图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中使用至少一个所述DPM的来自所述经训练的深度神经网络的至少一个所述荧光输出图像，被用于创建所述样本的聚焦改善图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其中来自所述经训练的深度神经网络的多个所述荧光输出图像被数字组合，以在任意用户定义或自动生成的3D表面上创建所述样本的图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其中来自所述经训练的深度神经网络的多个所述荧光输出图像被数字组合，以扩展用于获得所述输入图像的显微镜的景深。

7.根据权利要求1所述的方法，其中来自所述经训练的深度神经网络的所述荧光输出图像，使得能够减少样本体积上的光子剂量或光暴露。

8.根据权利要求1所述的方法，其中来自所述经训练的深度神经网络的所述荧光输出图像，使得能够减少样本体积的光漂白。

9.根据权利要求1所述的方法，其中将所述样本的所述二维荧光显微镜输入图像的时间序列输入到所述经训练的深度神经网络，其中每个图像附加有数字传播矩阵(DPM)，所述数字传播矩阵逐像素地表示所述样本内的所述用户定义或自动生成的表面距所述输入图像的平面的轴向距离，并且其中从所述经训练的深度神经网络输出所述样本的所述荧光输出图像的时间序列，所述荧光输出图像的时间序列被数字地传播到对应于所述输入图像的所述DPM的所述用户定义或自动生成的表面。

10.根据权利要求9所述的方法，其中来自所述经训练的深度神经网络的所述荧光输出图像的时间序列中的一个或多个被组合，以创建样本体积的延时视频。

11.根据权利要求9所述的方法，其中来自所述经训练的深度神经网络的所述荧光输出图像的时间序列中的一个或多个被组合，以在任意的用户定义或自动生成的3D表面上创建所述样本的延时视频。

12.根据权利要求9所述的方法，其中使用流或视频模式用相机获得所述样本的所述二维荧光显微镜输入图像的时间序列，并且其中与所述二维荧光显微镜输入图像相比，所述样本的所述荧光输出图像的时间序列具有相同或改善的帧速率。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中所述用户定义或自动生成的表面包括位于所述样本内的平面、弯曲表面、任意表面或轴向深度范围。

14.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中所述样本包括活的生物体、固定的生物体、活的细胞、固定的细胞、活的组织、固定的组织、病理载玻片、活组织检查、液体、体液和其他微观物体中的至少一种。

15.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中，使用空间设计的点扩散函数来获取至少一个所述输入图像。