생물학적 이미지 처리를 위한 플랫폼으로서의 박막 노치 필터

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 4494(2023) 이 기사 인용

793 액세스

1 인용

측정항목 세부정보

많은 이미지 처리 작업에는 이미지의 공간 주파수 내용 수정이 포함됩니다. 여기에서는 상업용 스펙트럼 대역저지 필터의 각도 감도를 활용한 객체 평면 공간 주파수 필터링을 보여줍니다. 전광학 이미지 처리에 대한 이러한 접근 방식은 투명한 생물학적 샘플과 인간 자궁경부암 세포와 같은 기타 샘플의 실시간 의사 3D 이미지를 생성하는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 라벨 없는 생물학적 세포 이미징 및 동적 모니터링에 사용하기 위한 이미지 처리에 대한 비국소적, 비간섭적 접근 방식의 잠재력을 보여줍니다.

대부분의 생물학적 세포를 포함한 투명한 물체는 빛과 약하게 상호 작용하여 기존 명시야 현미경에서는 대비가 거의 없습니다. 그러나 형태와 광학적 특성의 공간적 변화로 인해 이를 통해 전달되는 빛에 국지적인 위상 변화가 발생합니다. 가장 간단한 경우 이는 전송 함수 \(O(x,y) \about O_0 e^{i\varphi (x,y)}\)로 특징지어질 수 있습니다. 대략 공간적으로 변하지 않는 진폭 \(O_0\)은 특징 없는 강도 이미지 \(|O(x, y)|^2 = |O_0|^2\)를 생성하는 반면, 모양 및 굴절률 정보는 위상 함수 \에 포함됩니다. (\varphi (x,y)\). 이러한 위상 변화는 기존 카메라로는 직접 감지할 수 없으므로 간접적인 감지가 필요합니다. 널리 사용되는 광학 위상 시각화 방법에는 Schlieren 이미징1, Zernike 위상차2, 암시야3 및 미분 간섭 대비 현미경4이 포함됩니다. 그러나 이를 위해서는 시스템 복잡성과 크기를 증가시키는 고가의 구성 요소나 푸리에 평면 액세스가 필요할 수 있습니다. 디지털 방법에는 ptychography5,6,7, 강도 방정식 전송 사용8,9,10 또는 Gerchberg-Saxton11 및 Fienup 알고리즘12과 같은 위상 검색 알고리즘이 포함됩니다. 그러나 이는 광범위한 계산 요구 사항으로 인해 제한될 수 있습니다.

전광학 물체 평면 이미지 처리는 위상 시각화를 위한 비간섭적이고 컴팩트한 대안을 제공합니다. 이는 파동장의 공간 주파수를 직접 필터링하는 각도 응답성을 갖춘 박막과 같은 2D 공간 불변 선형 광학 시스템에 의해 활성화됩니다. 고전적인 \(4f\)-구성16을 활용하는 일반적인 계산 또는 전광학 방법과 달리 광학 위상 정보 손실, 에너지 소비 후처리 및 푸리에 평면 액세스와 관련된 부피가 큰 구성을 방지합니다. 전광학 물체 평면 이미지 처리를 위한 소형 광학 시스템의 중요성은 휴대용 장치에 통합할 수 있는 가능성에 의해 결정됩니다. 이는 모바일 진단, 환경 모니터링 및 원격 감지와 같이 다양한 응용 분야를 가질 수 있습니다.

각도 분산을 나타내는 장치가 어떻게 이미지 처리를 수행할 수 있는지 설명하기 위해 단순화를 위해 편광 효과를 무시합니다. 이 경우, 필드의 공간 주파수 스펙트럼에 대한 물체 평면 푸리에 필터링의 영향은 광학 전달 함수 \({\mathscr {H}}(k_x, k_y)\)17로 설명할 수 있습니다. \(z\)축을 광축으로 취함으로써 \(k_{x}\) 및 \(k_{y}\)는 파동 벡터의 가로 공간 주파수 성분을 나타냅니다. \(\vec {k} = (k_x, k_y, k_z)\) 및 \(k_z = \sqrt{|\vec {k}|^2 - k_x^2 - k_y^2}\). 전달 함수는 컨볼루션 정리에 따라 처리된 출력을 입력 필드와 연관시킵니다.

여기서 \({\mathscr {F}}\)는 푸리에 변환을 나타내고, \(E\)는 전기장의 모든 구성 요소를 나타내고, \(\tilde{E}_{\text {in}} = {\mathscr { F}}\왼쪽\{ E_{ \text {in} } \right\}\). 예를 들어 고역 통과 필터는 낮은 공간 주파수를 차단하여 데이터 압축19 및 머신 비전20,21의 기본인 가장자리 감지18을 위한 산란되지 않은 필드 구성 요소를 제거합니다. 주목할 만한 하위 클래스는 공간 도함수를 계산할 수 있는 선형 광학 전달 함수, 즉 \({\mathscr {H}} \propto k_x\) 또는 \({\mathscr {H}} \propto k_y\)입니다. , 각각 \(x\) 또는 \(y\) 방향을 따라 들어오는 파동장의 곱셈 상수까지. 결과적으로 위상 구배를 강도 변화에 매핑하여 투명한 샘플의 경우 위상 시각화를 허용할 수 있습니다. \(2 \times 2\) 전달 함수 이중 텐서를 활용하여 분극의 영향을 이 접근 방식에 통합할 수 있습니다.