研究目的
开发一种用于相干衍射成像中实时相位恢复的深度学习解决方案，以克服传统迭代算法的局限性。
研究成果
该研究展示了远场成像相位恢复的首个端到端深度学习解决方案，相比传统方法具有显著的速度优势。CDI神经网络可在毫秒内预测结构与相位，实现实时成像应用。但对于具有强相位结构的小型物体，其准确度较低。
研究不足
该研究基于模拟数据，未解决实验数据中噪声、像素变化、束流稳定性及部分相干性等挑战。对于具有强相位结构的小型物体，网络性能的准确性较低。
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使用深度生成网络进行实时相干衍射反演
DOI：10.1038/s41598-018-34525-1
期刊：Scientific Reports
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
相位恢复（即从倒易空间中恢复相位信息，仅通过测量强度来重建图像的过程）是包括相干衍射成像（CDI）在内的多种成像应用的基础。典型的相位恢复算法本质上是迭代的，因此耗时且计算成本高，使得实时成像成为一项挑战。此外，在存在强相位结构的情况下，迭代相位恢复算法难以收敛到正确解。在本研究中，我们展示了CDI神经网络的训练与测试——这是一对深度反卷积网络，经过训练后能够仅根据二维物体的远场衍射强度预测其实空间中的结构和相位。训练完成后，CDI神经网络可在标准台式机上以几毫秒的计算时间将衍射图样反演为图像，从而实现实时成像。
作者：
Mathew J. Cherukara，Youssef S. G. Nashed，Ross J. Harder
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