Detail projektu

Deep learning strategy for 3D holographic incoherent-source quantitative phase imaging

Období řešení: 01.03.2024 — 28.02.2025

Zdroje financování

Vysoké učení technické v Brně - Vnitřní projekty VUT

- plně financující (2024-01-01 - 2025-12-31)

O projektu

Quantitative phase imaging (QPI) allows 2D label-free live cell observations, yet achieving fast and accurate 3D reconstruction remains a challenge. While holographic tomography (HT) can partially satisfy this need, it requires a complex mechanical design. This project aims to leverage supervised deep learning for 3D reconstruction from simulated holographic incoherent-source QPI (hiQPI) z-stacked phase images. Obtaining z-stack images is less mechanically demanding, making this one of many potential stepping stones to fast and accurate 3D QPI.

Označení

CEITEC VUT-J-24-8641

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Michálková Ivana, Ing. - hlavní řešitel
Chmelík Radim, prof. RNDr., Ph.D. - spoluřešitel

Útvary

Experimentální biofotonika
- příjemce (01.01.2024 - 31.12.2024)
Středoevropský technologický institut VUT
- odpovědné pracoviště (31.01.2024 - 04.03.2024)

Odpovědnost: Michálková Ivana, Ing.