基于深度学习的数字病理扫描系统单次曝光自动对焦方法

作     者：李强 刘贤明 韩凯歌 江俊君 季向阳 Qiang LI;Xianming LIU;Kaige HAN;Junjun JIANG;Xiangyang JI

作者机构：哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150001 鹏城实验室深圳518052 清华大学自动化系北京100084 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61922027,61827804) 国家重点研发计划(批准号:2019YFE0109600)资助项目 

出 版 物：《中国科学：信息科学》 (Scientia Sinica(Informationis))

年 卷 期：2021年第51卷第10期

页      码：1675-1689页

摘      要：全切片数字成像(whole slide imaging, WSI)是病理切片数字化的核心技术,其自动对焦的速度和精度决定了WSI系统的性能.然而,传统的自动对焦方法需要拍摄多张离焦子图像创建图像堆栈,或者需要复杂的硬件调制光学系统,从而限制了WSI在实际场景中的应用.本文设计了基于深度学习的数字病理扫描系统单次曝光自动对焦方法,对子图像逐个进行网络虚拟自动对焦,将单张离焦子图像通过网络直接生成准焦子图像.本方法仅需要在任意离焦距离下的单次曝光拍照即可,从原理上避免了重复的对焦运动和相机曝光过程.实验结果表明,本方法具有高通量、高速度、低成本、实用性强、可线下处理等优点.

主 题 词：数字病理扫描系统 自动对焦 深度学习 光学显微镜 计算成像 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 1001[医学-基础医学] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 10[医学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.1360/SSI-2020-0349

馆 藏 号：203105266...