【摘 要】
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基于压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论的单像素成像技术仅需一个无空间分辨力的点探测器,就可以实现对待测物体的多维成像,且具有高灵敏度和低成本的优势。荧光显微成像与传统的光学显微成像技术相比,具有更高的信噪比和较强的特异性。单像素荧光显微成像就是将单像素成像技术与荧光显微成像技术结合,为显微成像提供一种新的方法。但单像素成像存在采样和重建过程导致成像速度较慢的问题,为解决此问
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基于压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论的单像素成像技术仅需一个无空间分辨力的点探测器,就可以实现对待测物体的多维成像,且具有高灵敏度和低成本的优势。荧光显微成像与传统的光学显微成像技术相比,具有更高的信噪比和较强的特异性。单像素荧光显微成像就是将单像素成像技术与荧光显微成像技术结合,为显微成像提供一种新的方法。但单像素成像存在采样和重建过程导致成像速度较慢的问题,为解决此问题,适用于压缩采样的深度学习神经网络模型被提出。其中基于二值化采样的重建网络具有资源消耗少、重建速度快和易部署在终端设备上来提高系统集成度等优点,适用于快速荧光显微成像技术研究。在此背景下,本文设计并搭建了基于压缩采样的光子计数荧光显微成像系统,利用全可编程片上系统（ZYNQ-7000 All Programmable So C,APSo C）的可编程逻辑（Programmable Logic,PL）精确控制微镜偏转和光子计数,利用平台内嵌的ARM处理器实时部署深度学习重建网络,实现对待测物体的荧光显微成像,并对成像过程中多种影响成像质量的因素展开研究。主要研究内容和成果如下:（1）在单像素成像系统的基础上,改用脉冲激光器作为照明光源,根据荧光显微成像原理,设计激发光路和发射光路,以数字微镜器件（Digital Micromirror Device,DMD）作为结构光调制器,单光子计数模块雪崩光电二极管（Avalanche Photodiode,APD）作为微弱荧光信号的探测器,搭建基于压缩采样的光子计数荧光显微成像系统。（2）根据系统功能需要,自主研发了基于ZYNQ平台的核心控制电路,实现DMD偏转控制、光子计数和网络重建功能的集成软硬件协同工作,具有集成度高、实时性和低成本的优势。为实现快速的压缩感知重建,将深度学习神经网络应用于重建过程,在平台处理系统（Processing System,PS）端部署适用于二值化采样的双全连接层重建网络,实时传输重建图像到上位机进行显示。为了对系统控制电路进行验证,搭建了简易单像素显微成像系统进行实验和测试。（3）实现了对荧光小球的快速压缩成像。通过设计对比实验,研究了重建算法、压缩采样率以及DMD偏转频率对成像质量的影响,实验证实基于ARM核设计的重建网络能够很好的对显微图像进行重建。为了减小荧光衰减对实验结果的影响,采用归一化方法,将每相邻两帧计数值的比值作为测量值,使用传统压缩感知算法进行重建,结果表明该方法能够很好的消除影响,提高成像质量。
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