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Imaging Biological Samples with Optical Microscopy01:18

Imaging Biological Samples with Optical Microscopy

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Optical microscopy uses optic principles to provide detailed images of samples. Antonie van Leeuwenhoek designed the first compound optical microscope in the 17th century to visualize blood cells, bacteria, and yeast cells. In 1830, Joseph Jackson Lister created an essentially modern light microscope. The 20th century saw the development of microscopes with enhanced magnification and resolution.
In optical microscopy, the specimen to be viewed is placed on a glass slide and clipped on the stage...
8.7K
Computed Tomography01:10

Computed Tomography

7.9K
Tomography refers to imaging by sections. Computed tomography (CT) is a non-invasive imaging technique that uses computers to analyze several cross-sectional X-rays to reveal minute details about structures in the body.
The technique was invented in the 1970s and is based on the principle that as X-rays pass through the body, they are absorbed or reflected at different levels. In the technique, a patient lies on a motorized platform while a computerized axial tomography (CAT) scanner rotates...
7.9K
Electron Microscope Tomography and Single-particle Reconstruction01:07

Electron Microscope Tomography and Single-particle Reconstruction

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Transmission electron microscopy (TEM) can be used to determine the 3D structure of biological samples with the help of techniques such as electron microscope tomography and single-particle reconstruction. While single-particle reconstruction can examine macromolecules and macromolecular complexes in vitro conditions only, tomography permits the study of cell components or small cells in vivo.
Electron Tomography
Electron tomography can be performed either in TEM or STEM (scanning transmission...
2.8K
Imaging Studies III: Computed Tomography01:27

Imaging Studies III: Computed Tomography

257
DefinitionComputed Tomography (CT) of the genitourinary (GU) tract is a non-invasive imaging modality that utilizes X-rays and computer processing to generate detailed cross-sectional images of the urinary system, encompassing the kidneys, ureters, bladder, and adjacent structures such as the adrenal glands.PurposeCT scans of the GU tract serve several diagnostic and therapeutic purposes, including:Diagnosis of Urinary Tract Diseases: Detects kidney stones, tumors, cysts, and congenital...
257
Deconvolution01:20

Deconvolution

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Deconvolution, also known as inverse filtering, is the process of extracting the impulse response from known input and output signals. This technique is vital in scenarios where the system's characteristics are unknown, and they must be inferred from the observable signals.
Deconvolution involves several mathematical techniques to derive the impulse response. One common approach is polynomial division. In this method, the input and output sequences are treated as coefficients of...
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DLAO: un marco de aprendizaje profundo informado por la física para la corrección de aberraciones en la tomografía de

Kaiwen Song, Peng Wang, Xinyu Guo

    Optics express
    |December 19, 2025
    PubMed
    Resumen

    Este estudio presenta un marco de óptica adaptativa de aprendizaje profundo informado por la física (DLAO) para corregir aberraciones ópticas en imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). El marco DLAO mejora significativamente la calidad de la imagen al mejorar la resolución y la restauración de detalles.

    Palabras clave:
    Tomografía de coherencia ópticaÓptica adaptativaAprendizaje profundoCorrección de aberracionesProcesamiento de imágenes biomédicas

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    Área de la Ciencia:

    • Imágenes Biomédicas
    • Ingeniería Óptica
    • Aprendizaje Profundo

    Sus antecedentes:

    • La tomografía de coherencia óptica (OCT) es crucial para la obtención de imágenes biomédicas no invasivas de alta resolución.
    • La calidad de la imagen en OCT a menudo se ve degradada por aberraciones ópticas de imperfecciones del sistema y de las inhomogeneidades de la muestra.
    • Estas aberraciones reducen la resolución espacial y oscurecen los detalles finos, lo que limita las aplicaciones de diagnóstico e investigación.

    Objetivo del estudio:

    • Desarrollar un marco eficiente para corregir aberraciones complejas en imágenes OCT utilizando aprendizaje profundo y óptica adaptativa.
    • Mejorar la resolución espacial y la claridad de las imágenes OCT comprometidas por aberraciones ópticas.

    Principales métodos:

    • Se introdujo un marco de óptica adaptativa de aprendizaje profundo informado por la física (DLAO).
    • Se implementó un paso de preprocesamiento de función de dispersión de puntos pseudo (pseudo-PSF) para simplificar la corrección de aberraciones en un problema de estimación de parámetros de baja dimensión.
    • Se diseñó la red de atención progresiva adaptativa por capas (LAPANet) con fusión de características multiescala y un módulo LAPA para la captura jerárquica de características.

    Principales resultados:

    • El marco DLAO, en particular LAPANet, demostró un rendimiento superior en la corrección de aberraciones en comparación con los modelos de aprendizaje profundo convencionales.
    • Se obtuvieron puntuaciones más altas de relación señal/ruido pico (PSNR) e índice de similitud estructural (SSIM).
    • Se mantuvo una alta eficiencia de inferencia y se demostraron capacidades de robustez y generalización en los experimentos.

    Conclusiones:

    • El marco DLAO propuesto corrige eficazmente aberraciones complejas en imágenes OCT, mejorando significativamente la calidad de la imagen.
    • El diseño sinérgico de LAPANet reconstruye con precisión las regiones críticas de la imagen y restaura los detalles de alta frecuencia.
    • El marco ofrece valor práctico para mejorar la imagenología OCT en diagnóstico e investigación.