【计算机科学】【2017.05】卷积神经网络在深层组织显微镜相位预测中的应用

本文为美国斯坦福大学（作者：Noah Y. Toyonaga）的毕业论文，共41页。 自适应光学技术有可能将深层组织的光学成像分辨率提高到衍射极限。我们研究了神经网络作为一种工具的可能，通过从一个PSF1预测波前相位误差来帮助提高自适应光学系统的收敛速度。自适应光学系统在天文成像中成功地校正了大气条件引起的像差。在这个装置中，人工导航星和波前传感器可用于重建信号波前的空间相位变化。在深层组织中，由

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