【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能的图像处理，尤其涉及动态光片图像恢复方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在揭示标本的结构和功能信息方面，荧光成像技术具有显著的应用潜力，并在多个领域取得了创新性进展。这些进展涵盖了成像策略和标记技术，为生命科学、材料科学、医学等领域的复杂过程提供了令人兴奋的前景。特别是，近几十年来，随着对生物体水平系统的深入研究，三维(3d)荧光成像技术迅速发展，以在整个“介观”(毫米至厘米)尺度的样品中提供细胞分辨率的分子对比度。在这些成像技术中，光片荧光显微镜因其卓越的分辨率、规模、低光毒性和高速度而备受青睐，特别是在长时间研究体内动态生物过程方面。
2、尽管光片荧光显微成像在各种情况下经历了多项改进，但其在中尺度生物样品快速动态生理过程的体内研究中的应用仍具有挑战性。这是因为成像质量不仅取决于光学系统提供的空间分辨率，还取决于所需的时间分辨率、目标荧光团密度、设计实验的总持续时间，以及样品不可避免的散射、光漂白和光毒性。通常需要在成像速度、曝光量和分辨率之间进行权衡。例如，对斑马鱼跳动心脏进行体内成像通常需要小于5ms的曝光时间，但与样本健康兼容的最大光暴露会导致信噪比(snr)极低，同时由于样品的不透明性和形态复杂性导致的散射，图像质量显著恶化。
3、尽管近年来，基于cnn的方法在微观图像去噪方面取得了一些进展，如care net，但将深度学习应用于体内中尺度水平体积成像增强的研究仍然有限，尤其是在快速生理过程中。这在一定程度上是由于与介观大小的活样本的地面实况(gt)数据集收集相
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种动态光片图像恢复方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决实现高质量的动态过程体内中尺度水平体积光片荧光显微成像的问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种动态光片图像恢复方法，采用了如下所述的技术方案：
3、接收用户终端发送的光片图像恢复请求，其中，所述光片图像恢复请求携带有待恢复的动态光片三维图像；
4、对所述动态光片三维图像进行预处理操作，得到预处理三维图像；
5、将所述预处理三维图像输入至训练好的图像恢复模型进行图像恢复操作，得到动态光片恢复图像，其中，所述图像恢复模型由输入层和输出层组成，所述输入层由transformer编码器模块以及卷积编码器模块并联组成；
6、对所述动态光片恢复图像进行后处理操作，得到目标可视化影像；
7、向所述用户终端输出所述目标可视化影像。
8、进一步的，所述对所述动态光片三维图像进行预处理操作，得到预处理三维图像的步骤，具体包括下述步骤：
9、根据注册对齐算法对所述动态光片三维图像进行图像注册对齐操作，得到对齐后的动态光片三维图像；
10、对所述对齐后的动态光片三维图像进行归一化操作，得到归一化后的动态光片三维图像；
11、对所述归一化后的动态光片三维图像进行图像裁剪操作，得到裁剪后的动态光片三维图像；
12、对所述裁剪后的动态光片三维图像进行编号操作，得到所述预处理三维图像。
13、进一步的，所述注册对齐算法表示为：
14、
15、其中，i1表示输入图像，i2表示输出图像，所述i1，i2∈,rm*n。
16、进一步的，在所述将所述预处理三维图像输入至训练好的图像恢复模型进行图像恢复操作，得到动态光片恢复图像的步骤之前，还包括下述步骤：
17、接收弱光探测相机处于光片显微镜模式下采集到的目标样本的普通光片图像；
18、接收所述弱光探测相机处于共聚焦光片显微镜模式下采集到的目标样本的高质量共聚焦光片图像；
19、对所述普通光片图像以及所述高质量共聚焦光片图像进行训练预处理操作，得到预处理训练图像；
20、调用初始图像恢复模型，将所述预处理训练图像输入至所述初始图象恢复模型进行模型训练操作，得到所述训练好的图像恢复模型。
21、进一步的，所述模型训练操作采用的损失函数为：
22、
23、其中，表示总损失函数，表示平均绝对误差函数，表示输出和真实图像的感知损失，v表示恢复的图像输出，表示真实图像，d、h和w分别表示图像的深度、高度和宽度，λ表示预设的权重参数。
24、进一步的，所述对所述动态光片恢复图像进行后处理操作，得到目标可视化影像的步骤，具体包括下述步骤：
25、对所述动态光片恢复图像进行图像拼接操作，得到动态光片拼接图像；
26、根据图像处理渲染工具对所述动态光片拼接图像进行动态光片拼接图像，得到所述目标可视化影像。
27、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种动态光片图像恢复装置，采用了如下所述的技术方案：
28、请求获取模块，用于接收用户终端发送的光片图像恢复请求，其中，所述光片图像恢复请求携带有待恢复的动态光片三维图像；
29、预处理模块，用于对所述动态光片三维图像进行预处理操作，得到预处理三维图像；
30、图像恢复模块，用于将所述预处理三维图像输入至训练好的图像恢复模型进行图像恢复操作，得到动态光片恢复图像，其中，所述图像恢复模型由输入层和输出层组成，所述输入层由transformer编码器模块以及卷积编码器模块并联组成；
31、后处理模块，用于对所述动态光片恢复图像进行后处理操作，得到目标可视化影像；
32、影像输出模块，用于向所述用户终端输出所述目标可视化影像。
33、进一步的，所述预处理模块包括：
34、图像注册对齐子模块，用于根据注册对齐算法对所述动态光片三维图像进行图像注册对齐操作，得到对齐后的动态光片三维图像；
35、归一化子模块，用于对所述对齐后的动态光片三维图像进行归一化操作，得到归一化后的动态光片三维图像；
36、图像裁剪子模块，用于对所述归一化后的动态光片三维图像进行图像裁剪操作，得到裁剪后的动态光片三维图像；
37、编号子模块，用于对所述裁剪后的动态光片三维图像进行编号操作，得到所述预处理三维图像。
38、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
39、包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的动态光片图像恢复方法的步骤。
40、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种动态光片图像恢复方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，所述对所述动态光片三维图像进行预处理操作，得到预处理三维图像的步骤，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求2所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，所述注册对齐算法表示为：
4.根据权利要求1所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，在所述将所述预处理三维图像输入至训练好的图像恢复模型进行图像恢复操作，得到动态光片恢复图像的步骤之前，还包括下述步骤：
5.根据权利要求4所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，所述模型训练操作采用的损失函数为：
6.根据权利要求1所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，所述对所述动态光片恢复图像进行后处理操作，得到目标可视化影像的步骤，具体包括下述步骤：
7.一种动态光片图像恢复装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的动态光片图像恢复装置，其特征在于，所述预处理模块包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的动态光片图像恢复方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种动态光片图像恢复方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，所述对所述动态光片三维图像进行预处理操作，得到预处理三维图像的步骤，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求2所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，所述注册对齐算法表示为：
4.根据权利要求1所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，在所述将所述预处理三维图像输入至训练好的图像恢复模型进行图像恢复操作，得到动态光片恢复图像的步骤之前，还包括下述步骤：
5.根据权利要求4所述的动态光片图像恢复方法，其特征在于，所述模型训练操作采用的损失函数为：
6.根据权利要求1所述的动态光...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈玲玲，李仁剑，张梦，李贵叶，
申请(专利权)人：深圳技术大学，
类型：发明
国别省市：
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