西安光机所在压缩高速成像领域取得重要进展
提出多先验物理增强神经网络（mPEN）成像框架（如图1所示），团队创新性地将光致发光动力学物理模型、扩展采样先验、稀疏性约束、深度图像先验等多先验信息深度融入非训练神经网络。
 基于该光路系统，研究团队提出的多先验物理增强深度学习方法在光致发光成像中展现了较高的保真度。实验结果（如图3所示）表明，空间分辨率明显提升：在33,000 fps的帧率下达到~90.5 lp/mm，是基于TwIST的传统COSUP方法的3.56倍。在重构质量方面，图像锐度与保真度增强了约1.85倍，峰值信噪比（PSNR）平均提升约4dB，有效解决了图像重构过程中的伪影干扰与畸变问题。  图3.空间分辨率对比结果。(a)对比TwIST、PnP-ADMM等之前方法，最右列mPENFFDNET方法清晰分辨了分辨率板的细节，实现了约3.56倍（较基于TwIST的传统COSUP方法）的分辨率提升。(b)动态重构序列与截线强度曲线（白线处），验证了动态分辨率一致性。 该技术展现出广阔的应用前景。研究团队已将其应用于食品安全检测领域，借助稀土掺杂上转换纳米探针，成功在酒精溶液中实现对合成色素苋菜红浓度的微秒级荧光寿命无损检测，为痕量物质的快速精准分析提供了全新技术路径。  图4.酒精溶液中色素浓度检测。(a-b)mPENFFDNET与PnP-ADMM方法的重构结果对比及图像细节展示，结果显示mPENFFDNET有效抑制了前者存在的伪影与强度不均匀，实现了更高保真的细节重建；(c)为图(a)橙色虚线框区域对应的3D强度分布（3D profiles）对比，结果显示mPENFFDNET有效消除了PnP-ADMM结果中的锯齿状起伏与背景噪声，使重构表面更圆滑、背景更纯净，直观体现了系统对伪影的有效抑制；(d-e)荧光衰减曲线及平均寿命分析。实验证实，通过高保真重建可定量表征荧光寿命随色素浓度增加的猝灭效应。 |
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