公开(公告)号：CN117808053A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410001584.8

申请日：2024-01-02

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  刘振 ,  朱昊 ,  符景德 ,  邓卫兵 ,  马展 ,  郭延文

IPC: G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0985 ,  G06T11/00 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明提出了一种基于变周期激活函数的隐式神经表示装置及方法、应用。其装置包括：多层感知机网络，用于隐式地表示目标信号，该网络的输入为空域坐标，输出为目标信号值；变周期激活函数模块，用于自适应地将所述多层感知机网络内每一层的输出激活到不同的频段；频谱偏差初始化模块，用于初始化所述多层感知机网络的初始偏置参数以调节网络所支持的频率集。本发明的变周期激活函数及频谱偏差初始化模块可以灵活地调节多层感知机网络所支持的频率集，实现其对具有复杂频率分布的信号更精确的隐式表示。

公开(公告)号：CN114972284B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202210642639.4

申请日：2022-06-08

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  刘振 ,  朱昊 ,  周游 ,  马展

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明提出一种基于自监督深度学习的无透镜显微成像系统及方法。其系统包括多高度成像模块和基于自监督深度学习的相位恢复模块，多高度成像模块用于采集被观测物体在多个无需标定的高度下的衍射图像，包括依次放置的光源、被观测物体和图像传感器，其中图像传感器可进行轴向运动以改变衍射图像高度；基于自监督深度学习的相位恢复模块用于根据所述衍射图像，即时地重建被观测物体的振幅和相位信息并同时联合优化成像模型参数。本发明将自监督深度学习引入现有无透镜成像系统，通过采集样品的多高度衍射图像信息，并运用自监督深度学习重建样品图像、联合优化成像模型参数，从而对样本实现无标记、无约束、高性能、高质量成像。

公开(公告)号：CN114972284A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210642639.4

申请日：2022-06-08

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  刘振 ,  朱昊 ,  周游 ,  马展

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提出一种基于自监督深度学习的无透镜显微成像系统及方法。其系统包括多高度成像模块和基于自监督深度学习的相位恢复模块，多高度成像模块用于采集被观测物体在多个无需标定的高度下的衍射图像，包括依次放置的光源、被观测物体和图像传感器，其中图像传感器可进行轴向运动以改变衍射图像高度；基于自监督深度学习的相位恢复模块用于根据所述衍射图像，即时地重建被观测物体的振幅和相位信息并同时联合优化成像模型参数。本发明将自监督深度学习引入现有无透镜成像系统，通过采集样品的多高度衍射图像信息，并运用自监督深度学习重建样品图像、联合优化成像模型参数，从而对样本实现无标记、无约束、高性能、高质量成像。