Single-Nanoparticle Orientation Sensing by Deep Learning.
Single-Nanoparticle Orientation Sensing by Deep Learning.
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DOI：
10.1021/acscentsci.0c01252
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发表时间：
2020-12-23
影响因子：
18.2
通讯作者：
Odom TW
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu J;Liu T;Choo P;Wang S;Reese T;Sample AD;Odom TW
本文描述了一个计算成像平台，以确定各向异性光学探针的微分干涉对比（DIC）显微镜下的方向。我们基于从不同方向的金属纳米颗粒光学探针收集的DIC图像数据集建立了深度学习模型。该模型预测了金纳米棒的面内角度，误差低于20°，这是DIC方法的固有限制。使用低对称性金纳米星作为光学探针，我们展示了在0-360°范围内检测面内粒子取向。我们还表明，即使在成像背景的变化，相同粒子的取向预测是一致的。最后，深度学习模型被扩展到通过并发分析在多个波长下测量的DIC图像来同时预测多分支纳米星的面内和面外旋转角度。我们描述了一个深度学习平台，用于识别微分干涉显微镜中使用的各向异性光学探针的三维方向。
This paper describes a computational imaging platform to determine the orientation of anisotropic optical probes under differential interference contrast (DIC) microscopy. We established a deep-learning model based on data sets of DIC images collected from metal nanoparticle optical probes at different orientations. This model predicted the in-plane angle of gold nanorods with an error below 20°, the inherent limit of the DIC method. Using low-symmetry gold nanostars as optical probes, we demonstrated the detection of in-plane particle orientation in the full 0–360° range. We also showed that orientation predictions of the same particle were consistent even with variations in the imaging background. Finally, the deep-learning model was extended to enable simultaneous prediction of in-plane and out-of-plane rotation angles for a multibranched nanostar by concurrent analysis of DIC images measured at multiple wavelengths. We describe a deep-learning platform for identifying the three-dimensional orientation of anisotropic optical probes used in differential interference contrast microscopy.
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影响因子：
17.1
作者：
Lee H;Dam DH;Ha JW;Yue J;Odom TW
通讯作者：
Odom TW
DOI：
10.1021/acs.jpclett.8b01191
发表时间：
2018-06-07
期刊：
The journal of physical chemistry letters
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Odom TW
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通讯作者：
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通讯作者：
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作者：
Dam, Duncan Hieu M.;Lee, Jung Heon;Sisco, Patrick N.;Co, Dick T.;Zhang, Ming;Wasielewski, Michael R.;Odom, Teri W.
通讯作者：
Odom, Teri W.