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摘要血液分析中，人体血细胞形态学和动力学相关参数的定量测量对生物学研究和临床医学具有重要意义。传统成像方法存在诸多弊端，例如明场显微镜只能对血细胞进行定性检测，荧光显微成像技术会因染色对血细胞造成一定的伤害。基于数字全息的定量相位显微成像技术凭借无标记、无损伤、快速定量成像等特点，成为人体血细胞形貌和参数定量测量的重要研究工具，但仍然存在依赖特殊光学元件、成像精度低、相位解包裹和相位重建耗时长等问题。<br>　　本文基于活体血细胞动态成像要求，针对定量相位显微成像技术中实时性较好的同步相移和共路离轴数字全息系统展开研究。通过优化同步相移数字全息光路系统和相位解包裹算法，简化共路离轴数字全息相位重建过程，有效提高了定量相位显微成像的精度和效率，并搭建了相应的数字全息系统进行标准样品和活体血细胞的实验验证。具体研究内容和主要成果如下：<br>　　1. 结合偏振光和琼斯矩阵理论，采用常见光学元件，提出了一种四相位同步相移数字全息成像新方法，可有效解决同步相移数字全息中物光和参考光光程不一致引起的图像精度降低和借助特殊光学元件而牺牲相机部分视野和分辨率等问题。该方法基于Mach-Zehnder干涉仪，利用常见的分束镜、波片和偏振片等光学元件实现了四张相移数字全息图像的宽视场、高分辨率同时采集。并通过在物光光路中放置与参考光光路中相同的四分之一波片来使物光和参考光的光程相同，避免在光场中引入额外的相位变化，从而保证相位图像的精度。实验结果表明，本文提出的方法具有较高的灵敏度和稳定性，系统的空间噪声为 2.42 nm，时间噪声为12.67 nm。而且还能实现对直径为2 μm的标准样品和人体血细胞的实时高精度动态相位成像和定量测量，标准样品厚度测量误差为0.04 μm。<br>　　2. 提出了一种基于加权跳变边缘掩模注意力机制的卷积神经网络VDE-Net，可有效解决四相位同步相移数字全息中采用传统相位解包裹方法导致相位重建耗时长、效率低和泛化能力差等问题。VDE-Net使用包裹相位图像与加权跳变边缘图像的乘积作为掩模引入到网络的倒数第二层特征图中，以抑制特征提取过程中背景区域的特征，使卷积神经网络更关注包裹相位图像中的跳变边缘，从而提升网络的特征提取能力。实验结果表明，VDE-Net解包裹单张包裹相位图像平均耗时8.02 ms，所需时间为传统相位解包裹方法的五十九分之一，极大地提升了相位解包裹速率。并且，VDE-Net在仿真数据测试集上的平均结构相似性为0.9975，平均相位解包裹准确率为 92.74%，比结合注意力机制的主流模型的准确率提升1.02%。同时，该模型具有良好的通用性，可直接用于四相位同步相移人体血细胞数字全息图像的相位解包裹，平均结构相似性为0.9571，比结合注意力机制的主流模型提高了20.19%。<br>　　3. 提出了一种基于深度学习的白光衍射相位显微成像方法。该方法属于共路离轴数字全息，较四相位同步相移数字全息成像方法具有更高的灵敏度和稳定性，但其相位重建过程步骤繁多、计算量大和耗时长，导致相位重建效率低。本文在传统白光衍射相位显微成像系统的基础上，设计了一个卷积神经网络VY-Net，可从单张人体血细胞数字全息图像中快速重建血细胞相位图像，无需相位解包裹和相位补偿，简化了相位重建过程。VY-Net由两个改进图像生成网络构成：生成背景校准图像的V-Net和生成相位图像的Y-Net，通过V-Net生成的背景校准图像提供的背景信息可有效提升Y-Net相位重建的效果。实验结果表明，白光衍射相位显微成像系统的空间噪声为0.88 nm，时间噪声为1.24 nm，比四相位同步相移数字全息成像系统的噪声分别降低1.54 nm和11.43 nm。同时，相位重建的平均时间缩短至 43.9 ms，满足人体血细胞实时高精度定量成像的要求。并且，VY-Net在血细胞图像测试集上的平均结构相似性为0.9309，平均重建准确率为91.54%，比主流相位重建模型准确率高 2.41%。单独对白细胞图像进行相位重建的平均结构相似性为0.8639，比主流相位重建模型提高36.58%。<br>　　综上所述，本文所提出的数字全息图像的成像方法与相位重建方法在成像精度和速度等方面均有显著提升，为人体血细胞定量成像提供了更准确、更实时的技术和手段，具有重要的生物医学应用前景。