Development of Mobile Holographic Microscope using deep learning

交付申請書中の『補助事業期間中の研究実施計画』の項において、【pix2pixを用いたホログラムの超解像，位相回復】、【DHMの光学系の構築】、【干渉縞の抽出による暗室不要なDHMの実現】、【高解像度画像の処理手法の検討】という4つの研究テーマを挙げた。その中で、2022年度は、上に示した研究テーマの一つである、【pix2pixを用いたホログラムの超解像、位相回復】において、深層学習によってホログラム間の変換を学習できるか、実際に撮影したホログラムに変換を適用できるかどうかの検証を行い、その結果を論文にまとめた。本研究の主要な応用先ともいえる、ホログラフィを応用した顕微鏡であるDHM(Digital Holographic Microscope)では、ワンショットで試料の振幅，位相情報を同時に取得できることから、透明な物体や動いている物体の3次元形状を非接触・非侵襲で観察することができるため、バイオイメージングなどの分野での応用が期待されている。しかしながら、光の強度と位相分布を同時に取得可能なイメージセンサは現在存在ないため、位相回復と呼ばれる処理を用いて試料の振幅や位相情報を取得する必要があった。本研究では、位相回復を光の強度のみを持つホログラムから光の強度と位相の両方を持つホログラムへの画像変換としてとらえ、深層学習によってホログラム間の変換を学習できるか、実際に光学系で撮影した撮影したホログラムに変換を適用できるかどうかの検証を行い、実際に深層学習による画像変換を用いて位相回復が可能であることを確認した。また、ホログラムの再生時に発生するリンギングアーティファクトと呼ばれるアーティファクトの除去方法を考案し、論文にまとめた。

交付申請書中の『補助事業期間中の研究実施計画』の項において、【pix2pixを用いたホログラムの超解像，位相回復】、【DHMの光学系の構築】、【干渉縞の抽出による暗室不要なDHMの実現】、【高解像度画像の処理手法の検討】という4つの研究テーマを挙げた。その中で、2022年度は、上に示した研究テーマの一つである、【pix2pixを用いたホログラムの超解像、位相回復】において、深層学習によってホログラム間の変換を学習できるか、実際に撮影したホログラムに変換を適用できるかどうかの検証を行い、その結果を論文にまとめた。本研究の主要な応用先ともいえる、ホログラフィを応用した顕微鏡であるDHM(Digital Holographic Microscope)では、ワンショットで試料の振幅，位相情報を同時に取得できることから、透明な物体や動いている物体の3次元形状を非接触・非侵襲で観察することができるため、バイオイメージングなどの分野での応用が期待されている。しかしながら、光の強度と位相分布を同時に取得可能なイメージセンサは現在存在ないため、位相回復と呼ばれる処理を用いて試料の振幅や位相情報を取得する必要があった。本研究では、位相回復を光の強度のみを持つホログラムから光の強度と位相の両方を持つホログラムへの画像変換としてとらえ、深層学習によってホログラム間の変換を学習できるか、実際に光学系で撮影した撮影したホログラムに変換を適用できるかどうかの検証を行い、実際に深層学習による画像変換を用いて位相回復が可能であることを確認した。また、ホログラムの再生時に発生するリンギングアーティファクトと呼ばれるアーティファクトの除去方法を考案し、論文にまとめた。