MLST编辑优选：基于离焦深度方法和深度网络的粒子场3D定位和自动聚焦
本研究解决了微观粒子研究中三维定位的关键挑战。传统方法在确定纵向位置时遇到困难，而我们的方法结合了深度学习和传统的图像处理技术，克服了这些限制。通过YOLO框架和GANs的集成，我们不仅实现了准确的粒子定位，而且实现了自动对焦，大大提高了粒子图像的清晰度。此外，算法的处理速度极快，适合实时应用。此研究为微观粒子领域提供了一个新的、有效的工具，有望推动相关领域的研究进展。
文章介绍
Xiaolei Zhang（张小磊）, Zhao Dong（董昭）, Huaying Wang（王华英）, Xiaohui Sha（沙笑慧）, Wenjian Wang（王文健）, Xinyu Su（苏欣宇）, Zhengsheng Hu（胡争胜） and Shaokai Yang（杨绍恺）
通讯作者：
- 董昭，河北工程大学
- 杨绍恺，加拿大阿尔伯塔大学
研究背景：
微观粒子研究在生物医学、材料科学和环境工程等领域中都具有至关重要的地位。尽管粒子的横向位置可以通过中心定位或对象分割算法获得，但纵向位置的确定仍然是一项挑战。过去的研究已经提出了多种方法来解决这一问题，如多粒子成像法、数字全息术等，但这些方法往往效率不高，准确性也受到限制。近年来，深度学习在图像处理和识别领域取得了显著的进展，但在微观粒子研究中的应用仍处于起步阶段。我们认为，通过将深度学习技术与传统的粒子定位技术相结合，可以有效提高三维定位的准确性和效率。
因此，本研究的主要目的是探索和开发一种新的方法，结合深度失焦技术与深度神经网络，为微观粒子提供高效、准确的三维定位。此外，我们还希望通过集成先进的物体检测框架和生成对抗网络，实现对目标粒子不同深度的自动对焦，从而进一步提高粒子图像的清晰度和定位精度。
研究内容：
1.深度失焦技术与神经网络结合: 我们首次尝试将深度失焦技术与深度神经网络结合，为微观粒子的三维定位提供了新的视角。
2.高效的物体检测框架: 为了更精确地确定粒子的横向位置，我们引入了“你只看一次” (YOLO) 的物体检测框架。
3.自动对焦技术的改进: 我们采用了生成对抗网络 (GANs) 技术来提高目标粒子不同深度的自动对焦能力，确保获得清晰的焦点图像。
实验或理论方法：
我们对多种样本进行了测试，包括合成粒子、聚苯乙烯粒子、血细胞和浮游生物。在噪声环境中，我们的方法仍然展现出卓越的性能。为了验证我们的方法，我们还与传统的粒子定位方法进行了对比实验。
取得的成果:
1.快速处理: 我们的算法可以在0.008秒内处理单个多目标图像，实现实时应用。
2.高精度定位: 不仅可以提供粒子的横向位置信息，还能在噪声环境中准确检测粒子的纵向深度。
3.清晰的焦点图像: 通过使用GANs，我们实现了对目标粒子不同深度的自动对焦，获得了高清晰度的图像。
研究的重要性:
1.推动微观粒子研究: 我们的研究方法为微观粒子研究提供了一种新的、高效的工具，将大大推动这一领域的发展。
2.广泛的应用前景: 由于其高效、准确的特点，我们的方法在生物医学、材料科学等多个领域都有广泛的应用前景。
3.技术创新: 通过结合深度学习和传统图像处理技术，我们为粒子的三维定位和自动对焦提供了一种创新方法。
作者介绍
- 董昭博士，男，2011年7月于北京大学凝聚态物理专业获得理学博士学位。其主要招生方向为光学工程与物理学，研究重点集中在数字全息技术及其应用领域。在科研领域，董博士主导的“基于数字全息显微术的大气中可吸入颗粒物监测技术研究”项目获得河北省科技支撑计划的资助并荣获首位，此外，其在“数字全息定量成像与可视化检测技术及应用”研究中也取得了显著成果，该项研究被授予河北省科技进步二等奖。
- 杨绍恺博士在多篇科研论文中担任主要作者或合作作者，这些论文涉及深度学习应用。在他的研究职业生涯中，他已经与全球多个知名研究机构和大学建立了紧密的合作关系。
期刊介绍
- 2022年影响因子：6.8 Citescore：7.1
- Machine Learning: Science and Technology （MLST）是一本跨学科期刊，致力于发表智能机器在物理、材料科学、化学、生物学、医学、地球科学、天文学和工程学等多学科领域的应用和发展。涉及领域包括：物理学和空间科学；设计和发现新材料和分子；材料表征技术；模拟材料、化学过程和生物系统；原子和粗粒度模拟；量子计算；生物学、医学和生物医学成像；地球科学（包括自然灾害预测）和气候学；模拟方法和高性能计算。同时，也包括机器学习方法在概念上的新进展：新的学习算法；深度学习架构；核心方法；概率和贝叶斯方法；生成方法；强化和主动学习；经常性和基于时间结构的方法；神经启发方法（包括神经形态计算）。