Em geral, os melhores algoritmos de alguns, nomeadamente a proposta, o SOCP, a Lulu e os algoritmos de Yin executam bem, em geral, mas a qualidade do resultado depende do objeto e o nível de ruído.entre o resultado e as imagens de verdade do chão.Um valor AUC de 1 indica que o resultado é equivalente à verdade do chão e a imagem thresholded é sempre o esperado, independentemente do limite valor usado.Microscopia fluorescente pode ser considerada quantitativa e para amostras finas a intensidade registrada é linearmente proporcional à espessura de uma amostra homogênea.Os testes barulhentos mudam o ranking de qualidade com base nos valores de MSE, e o algoritmo de Yin executa muito bem em comparação com SOCP.
Outros algoritmos são geralmente incapazes de reconstruir as regiões brilhantes no meio de objetos maiores, assim só pode reconstruir as bordas.Estender o algoritmo de fatias de volumes é um trabalho futuro.em 3 dimensões durante a iluminação do laser.As imagens DIC de 16 grânulos foram reconstruídas com o algoritmo proposto.Em seguida, um objeto com dimensão de Z conhecido deve ser fotografado onde os índices de refracção de ambos o objeto e o meio circundante é conhecida.Além disso, as imagens reconstruídas mostram proporções dos comprimentos de caminho óptico em relação ao meio circundante.
A convolução necessária no espaço de Fourier é uma multiplicação.Porque a mudança de fase nas bordas seria maior que o DIC poderia visualizar corretamente.Todos os algoritmos testados são capazes de reconstruir imagens DIC que podem estar sujeitas a transformação.minutos para remover o solvente.
Finalmente, supondo que o modelo de formação de imagem linear discutido, uma unidade de mudança na intensidade do pixel na imagem reconstruída pode ser expressa em termos de mudança de comprimento de caminho óptico, que pode ser usada para medir amostras adicionais.No entanto, pode ser uma métrica enganosa por causa do PSF imperfeito, o ruído e o termo lisura opcional.Imagem DIC de um tecido cerebral e a reconstrução correspondente é mostrada na Fig.Imagens diferentes são ponderadas, igualmente, independentemente do número de rotações.
O valor mais baixo na imagem significa que os raios de luz correspondentes passaram por nenhum outro material, mas o meio circundante.No entanto, a divisão por zero produziria grandes erros.Algumas técnicas de geram artefatos como listras brilhantes na direção da tesoura.As implementações fornecidas podem ser usadas para converter as imagens DIC qualitativas em quantitativos depois de calibrar o sistema.
foram determinados para cada valor de limiar.Segmentações não é um método de medição da qualidade de confiança.É importante notar que o algoritmo proposto é testado para reconstruir imagens DIC de amostras de tecido.contraste microscopia 6, 7, 8 e óptico de difração tomografia computadorizada 9, 10 também obter informações sobre a fase de células.O palco do microscópio pode ser movido, embora, no entanto se as células não são fixas e se mudou, em seguida, combinando as correspondentes imagens torna-se uma tarefa desafiadora e gera um novo problema.Além disso, um canal fluorescente é salvo que pode ser usado para manchar compartimentos específicos ou acelerar a aquisição.
Além disso, a função de ponderação do termo dispersão pode ser removida.Nota deixe a matriz de transferência do modelo de formação de imagem, nota g G e f nota I, convertendo-os vetores de coluna.Ranking de qualidade dos algoritmos é muito semelhante ao descrito no conjunto de dados sintético.Em 2D a frequência espacial k e l que definem a função do signum tem que ser perpendicular à direção de cisalhamento do DIC.
As imagens reconstruídas dos algoritmos mostram a lateral morfologia das amostras examinadas.ferramenta de otimização convexa de propósito 32.Microscopia holográfica digital: um contraste não-invasivo de imagem técnica, permitindo a visualização quantitativa de células vivas com precisão axial subwavelength.Deixe H agora denotar que o 2D Hilbert transform e F denotam a transformada de Fourier.Para obter a distribuição de comprimento de caminho óptico exato, o sistema de microscópio tem de ser calibrado e uma medida quantitativa pode ser executada da seguinte forma: A iluminação deve ser definido para um valor constante.Então a linha de perfis de quatro direções, horizontal, vertical e duas diagonais das imagens reconstruídas do grânulo foram em média, dimensionados e em comparação com o perfil da fase teórica.O estilo de vida pode ser vermelho, desempenho e brilhante, ocasionalmente com batatas fritas.
Em tal abordagem 24 uma suavidade e um termo de dispersão está presente na função objetiva e a equação é resolvida no espaço de frequência.A matriz R representa o termo de suavidade que representa o operador de Laplace.Se nós adicionamos termos de regularização para a função objetivo, eles também podem impedir que os valores próximos de zero ocorrem no divisor.
Os conjuntos de imagens são feitos publicamente disponíveis em BBBC.Apesar de dendritos, axônios e matriz extracelular podem ser vistos também em imagens DIC, os corpos celulares são claramente visíveis as reconstruções como regiões de intensidade luminosa.livre de imagem biomédica com alta sensibilidade por microscopia de espalhamento Raman estimulada.Não é possível alterar o sentido de cisalhamento em um microscópio.microscópio que pode trabalhar em ambos os modos, sem ter que mover o palco, assim os objetos permanecem no local para as duas modalidades.
Algumas imagens são borradas ou artefatos, linhas brilhantes podem aparecer nas bordas das células na direção da tesoura.onde n é o vetor normal da direção de cisalhamento, b é uma função binária que indica se um pixel pertence ao plano de fundo ou não, λ 1 e λ 2 são de peso constantes e eu db é o valor de pixel de fundo desejado.Resolução de problemas de dispersão inversa em amostras biológicas por imagens de fase quantitativa.Quando se trata de processar milhares de imagens, pequenos erros podem acumular, resultando em falsa segmentação.
No entanto, os efeitos do ruído e difração não podem ser contabilizados a partir de uma única imagem e podem apresentar erros.Equivalente do ponto de espalhar a função para a imagem latente parcialmente coerente.A transformada de Hilbert, 17, 22 é considerado o primeiro algoritmo usado para reconstruir imagens DIC.
As imagens reconstruídas são apropriadas para análise morfológica ou rastreamento de células vivas.O primeiro utiliza o PSF do microscópio DIC.
