PtychoPINN-torch

新型光栅衍射断层成像神经网络提高尺度一致性

研究人员开发了一种新的光栅衍射断层成像（ptychography）神经网络方法，解决了限制其现实应用尺度的不一致性问题。通过将学习到的物体纹理与测量尺度解耦，并以实部和虚部预测物体属性，单个训练好的网络可以在不同的照明条件下实现一致的重建。该方法还采用了一种合成物体采样策略来最小化相位分布失配，与之前的基线方法相比，在多个实验数据集上，傅里叶误差最多可降低五倍。