Метод количественной фазовой микроскопии (QPI) теперь использует хроматическую аберрацию, ранее считавшуюся недостатком, для получения высококачественных изображений с единственной экспозицией. QPI регистрирует как величину поглощения и рассеяния света, так и фазовый сдвиг, зависящий от толщины, показателя преломления и структурных характеристик объекта.
Традиционные подходы, основанные на уравнении транспортировки интенсивности (TIE), требуют нескольких снимков с различными фокусными расстояниями, что приводит к появлению артефактов и значительным затратам времени на обработку. Такой метод часто ограничен дорогим оборудованием и не подходит для быстрой клинической диагностики.
Использование стандартной RGB-камеры позволяет фиксировать смещения фокуса по каналам красного, зеленого и синего света, каждый из которых имеет немного разное фокусное расстояние. Эффект хроматической аберрации, традиционно считающийся дефектом, превращается в источник информации, позволяющий получить черезфокусную стопку изображений из одного кадра.
Применение генеративной модели условной вариационной диффузии (CVDM) обеспечивает восстановление фазовой информации при минимальных вычислительных затратах. Модель, обученная на открытом наборе из 1,2 миллиона изображений, эффективно извлекает необходимые данные даже из весьма ограниченного объема входной информации.
Экспериментальная валидация проводилась на обычном световом микроскопе с коммерческой цветной камерой. При исследовании образцов человеческой мочи метод позволил выявить характерную пончикообразную форму эритроцитов, что демонстрирует высокую точность и надежность подхода.
Новый подход заметно превосходит традиционный метод TIE, устраняя облачные артефакты и необходимость долгой серии снимков. Отказ от дорогостоящей маркировки образцов и использование вычислительно эффективных алгоритмов оказывают существенное влияние на скорость и качество анализа.
Работа выполнена командой учёных из Центра передовых системных исследований (CASUS) при Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) в Горлице в сотрудничестве с Imperial College London и University College London. Руководитель группы молодых исследователей, профессор Артур Якимович, и кандидат наук Gabriel della Maggiora внесли ключевой вклад в преобразование оптической аберрации в диагностический актив.
Результаты были представлены в конце февраля на 39-й Ежегодной конференции по искусственному интеллекту, организованной Association for the Advancement of AI (AAAI 2025) в Филадельфии. Полная статья опубликована на сервере препринтов arXiv и является частью исследовательской группы «Machine Learning for Infection and Disease», ориентированной на немедленное клиническое применение.
Данный прорыв в области микроскопии открывает перспективы для высокоточных диагностических методов, снижая вероятность ошибок за счёт интеграции физических принципов в алгоритмы искусственного интеллекта. Новое решение позволяет существенно сократить время исследования и ресурсы, что имеет большое значение для современной клинической практики.
Изображение носит иллюстративный характер
Традиционные подходы, основанные на уравнении транспортировки интенсивности (TIE), требуют нескольких снимков с различными фокусными расстояниями, что приводит к появлению артефактов и значительным затратам времени на обработку. Такой метод часто ограничен дорогим оборудованием и не подходит для быстрой клинической диагностики.
Использование стандартной RGB-камеры позволяет фиксировать смещения фокуса по каналам красного, зеленого и синего света, каждый из которых имеет немного разное фокусное расстояние. Эффект хроматической аберрации, традиционно считающийся дефектом, превращается в источник информации, позволяющий получить черезфокусную стопку изображений из одного кадра.
Применение генеративной модели условной вариационной диффузии (CVDM) обеспечивает восстановление фазовой информации при минимальных вычислительных затратах. Модель, обученная на открытом наборе из 1,2 миллиона изображений, эффективно извлекает необходимые данные даже из весьма ограниченного объема входной информации.
Экспериментальная валидация проводилась на обычном световом микроскопе с коммерческой цветной камерой. При исследовании образцов человеческой мочи метод позволил выявить характерную пончикообразную форму эритроцитов, что демонстрирует высокую точность и надежность подхода.
Новый подход заметно превосходит традиционный метод TIE, устраняя облачные артефакты и необходимость долгой серии снимков. Отказ от дорогостоящей маркировки образцов и использование вычислительно эффективных алгоритмов оказывают существенное влияние на скорость и качество анализа.
Работа выполнена командой учёных из Центра передовых системных исследований (CASUS) при Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) в Горлице в сотрудничестве с Imperial College London и University College London. Руководитель группы молодых исследователей, профессор Артур Якимович, и кандидат наук Gabriel della Maggiora внесли ключевой вклад в преобразование оптической аберрации в диагностический актив.
Результаты были представлены в конце февраля на 39-й Ежегодной конференции по искусственному интеллекту, организованной Association for the Advancement of AI (AAAI 2025) в Филадельфии. Полная статья опубликована на сервере препринтов arXiv и является частью исследовательской группы «Machine Learning for Infection and Disease», ориентированной на немедленное клиническое применение.
Данный прорыв в области микроскопии открывает перспективы для высокоточных диагностических методов, снижая вероятность ошибок за счёт интеграции физических принципов в алгоритмы искусственного интеллекта. Новое решение позволяет существенно сократить время исследования и ресурсы, что имеет большое значение для современной клинической практики.
