English
资源说明：A commentary on the article “Three-dimensional tomography of red blood cells using deep learning” by J. Lim, A. Ayoub, and D. Psaltis, Adv. Photonics Volume 2, Issue 2, doi: 10.1117/1.AP.2.2.026001.
光学衍射断层成像（Optical Diffraction Tomography，ODT）是一种非侵入性的三维（3-D）定量折射率（Refractive Index, RI）分布测量技术，利用非电离光源替代X射线进行计算全息断层扫描。这种技术在细胞生物学和生物医学研究中具有广泛的应用，因为它能够揭示活细胞内的微细结构，而不会对细胞造成损害。
ODT的核心挑战之一是“缺失锥问题”（Missing Cone Problem），这是由高数值孔径（Numerical Aperture, NA）的物镜所限制的。如图1(a)和1(b)所示，为了实现亚波长分辨率的细胞结构解析，ODT采用倾斜照明的方式对细胞进行扫描，并尽可能多地收集散射光子。然而，物镜的NA决定了能够捕获的散射信号的角带宽，这使得在旋转过程中沿轴向的散射谱部分丢失，如图1(c)和1(d)红色箭头所示，这些丢失的部分被称为“缺失锥”。
为了解决这一问题，深度学习技术被引入到ODT中。深度学习，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），在图像恢复、重建和增强等领域展现出强大的能力。通过训练一个能够学习并弥补缺失锥数据的神经网络模型，可以从不同旋转方向捕获的空间频谱帽（如图1(e)和1(f)所示）中重构出样本的完整3-D空间频谱。
具体来说，深度学习模型可以接受来自多个角度的不完整数据作为输入，然后学习如何填充缺失的散射信息，以生成更准确的3-D RI分布。这种方法的优势在于，它不仅能够利用大量训练数据提高重建精度，还能适应不同的细胞类型和实验条件，增强了ODT的鲁棒性和通用性。
J. Lim, A. Ayoub, 和 D. Psaltis的文章“使用深度学习的红细胞三维成像”进一步阐述了深度学习在解决ODT中的应用，展示了其在细胞成像领域的潜力。通过深度学习模型，他们成功地重建了红细胞的精细3-D结构，提高了ODT的成像质量和信息提取能力。
深度学习在解决ODT的缺失锥问题上发挥了关键作用，推动了光学显微成像技术的进步。这种方法的实施意味着我们可以获得更加详尽且精确的活细胞内部结构信息，对于理解细胞功能、疾病诊断和治疗具有重要意义。未来，结合深度学习的ODT技术有望成为生物医学研究的有力工具，持续推动生命科学的发展。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
