Smart Computational Imaging (SCI) Lab
智能计算成像实验室
【iCANX科学平台】Youth Talks 第八期（中文）| 先进光学成像技术及应用509
北京时间4月4日晚八点，Youth Talks第八期隆重开播！ 本期，我们邀请到亚利桑那大学陈妮、香港中文大学周仁杰、南京理工大学左超三位嘉宾进行分享。此外，天津大学黄显教授也将参与本次分享，本期主持人为天津大学李娇教授。 长按识别二维码，一键预约！ Long press to identify the QR code and jump to the webpage!  嘉宾介绍 陈 妮 亚利桑那大学  可微分成像——可微分编程如何促进计算成像 ABSTRACT 近年来，计算成像领域取得了显著进展，但仍然面临着诸多挑战，尤其是算法和系统之间的脱节。可微编程提供了一种解决方案，将经典优化和深度学习相结合，通过将物理学融入建模过程中，可微成像——即采用可微编程进行计算成像，有望克服数据稀疏、不完整和噪声等问题所带来的挑战。因此，可微成像有望在推进计算成像及其各种应用方面发挥关键作用。本次报告将分享有关可微成像的观点，并特别介绍一种特殊的可微分成像技术——可微分全息术。 BIOGRAPHY 陈妮，亚利桑那大学Wyant光学科学学院的副研究教授。她于2008年毕业于哈尔滨工业大学软件工程专业并获得学士学位，2014年获得韩国国立首尔大学电气工程专业的博士学位。她的研究主要关注计算三维/四维成像和显示，特别致力于架起计算与物理系统之间的差异，以克服计算机成像技术目前的局限性。她的工作备受赞誉，并在诸如《Laser & Photonics Reviews》和《Photonics Research》等著名期刊上发表了40多篇文章，研究成果获得了多个奖项，包括OPTICA 2021国际光学设计会议和2012年国际信息显示会议的最佳论文奖，部分研究成果被包括EurekAlert，ACM通讯在内的出版物特别报道。 周仁杰 香港中文大学  定量相位成像：光学物理和活细胞分析的桥梁 ABSTRACT 定量相位成像 (QPI) 是一种具有巨大潜力的无标记成像技术，可完整揭示活细胞在其天然状态下的结构和功能。血液检测是一项重要的医学测试，血细胞的数量与形态中包含了丰富的健康信息。利用ResNet神经网络，我们从 QPI 图像中成功提取出了丰富的生物信息，实现了人体白细胞的无试剂分类（包括粒细胞、单核细胞、B 和 T 淋巴细胞），平均准确率达 90.5%。近期我们开发了紧凑且成本低廉的 QPI 系统，结合我们最新构建的一种低延迟神经网络，该系统有望实现针对大细胞群的实时相位成像和分析。此外，我们正在研究利用全光神经网络进行细胞分类，有望将细胞分析速度提高到接近光速。细菌活性的评估对于检测水质至关重要，而传统基于异养菌平板计数的方法非常耗时，并且对于细菌活性的评估仅限对 “死或活” 状态的判断。为了评估水中病原体微生物的危害性，我们近期开发了基于高灵敏度 QPI 技术的无标记细菌活性分析方法，可针对急性或慢性损伤细菌的活性进行精准且快速的判断。在未来，我们期待在QPI领域有更多的跨学科研究合作，携手发掘该技术的隐藏能力。 BIOGRAPHY 周仁杰，香港中文大学生物医学工程学系助理教授，OPTICA 与SPIE高级会员，对定量相位显微（QPM）与光学衍射层析成像（ODT）进行了系统而深入的研究，荣获2019年度 “裘槎前瞻科研大奖” 。发表SCI论文50余篇，包括Nature Photonics、Physical Review Letters、Advanced Photonics、Nano Letters、Lasers & Photonics Review等高水平期刊，最高单篇研究论文被引415次。现担任JOSA A、IEEE PTL、SPIE Quantitative Phase Imaging 等期刊编委或会议委员。 左 超 南京理工大学  ABSTRACT 随着光电信息技术的快速发展，三维成像与传感已成为光学计量和信息光学领域的最重要的研究方向之一；结构光投影技术因其非接触、高分辨、高速和全场自动化等优点，成为目前最具代表性的三维成像技术之一。近年来，随着光电子器件和数字处理单元的飞速发展，人们也随之对条纹投影轮廓术提出了更高的期许——既要“精度高”，又要“速度快”。尽管二者似乎天生就是一对矛盾体，仅采用一幅投影图案实现高精度三维重建一直是结构光3D成像的终极目标。本报告会向大家展示深度学习与光学测量的结合将如何为结构光三维成像这一“传统”领域带来新的“生机”。相比较传统方法，深度学习在条纹分析、相位展开、高速测量等方面展现出令人惊叹的性能以及强大的应用潜力。在此基础上，我们发展出一系列基于深度学习的“单帧”高精度无歧义结构光三维成像技术，穷有望填补3D成像和2D传感之间的速度“鸿沟”，为高速瞬态物体的高精度三维成像开辟新途径。 BIOGRAPHY 左超，教授、博士生导师。南京理工大学智能计算成像实验室（SCILab: www.scilaboratory.com）学术带头人、研究方向为计算光学成像与光信息处理，在非干涉定量相位显微成像、高速结构光投影三维成像、计算光电成像探测等领域取得系列研究成果。发表SCI论文200余篇，其中26篇论文被选作Light、Optica等期刊封面论文，被引超过11000次。入选国家“优青”、国际光学工程学会会士（SPIE Fellow）、美国光学学会会士（Optica Fellow）、科睿唯安全球高被引科学家。获国际纯物理与应用物理联合会（IUPAP-ICO）光学青年科学家奖、Light全球未来光学之星（Rising Star of Light）等。现为PhotoniX、Optics and Lasers in Engineering、《红外与激光工程》、《激光与光电子学进展》等期刊编辑。指导研究生5人次获全国光学工程优秀博士论文/提名，4人次获得中国光学学会王大珩光学奖，获 “挑战杯”、“互联网+”、“研电赛”全国金奖十余次。 官方交流群
来源｜iCANX科学平台 排版 | 孙菲 复审 | 左超 终审 | 徐峰 |
