全息成像是大约70年前发明的,和这个独特的波面重建技术已经被改善由于医疗成像传感器的进步和CPU资源。原光学重建进程正在执行数字——被称为数字全息显微镜(DHM)和已被证明是一种方便的方法在相衬成像样品在生物学和生物医学研究中,法医识别,以及微机电系统振动分析等应用。
DHM通常需要离线波传播和广泛的后处理计算,可耗时和昂贵的。然而,一个新的系统1朗之万研究所开发,学术研究机构在巴黎,DHM现在可以执行使用标准组件在高输入和输出吞吐量。
朗之万研究所系统利用Adimec石英的成像能力2 mp CoaXPress相机和Bitflow Cyton-CXP CoaXPress抓帧器,渲染和处理与Nvidia GTX泰坦Xp卡使用Cuda 9。Holovibes,通用的计算数字全息图渲染软件,提供了缓冲图像采集在高吞吐量,以及实时计算全息图的角谱传播,从干涉图和时序分析的短时傅里叶变换。
实验演示的实时图像渲染进行了朗之万研究所与马赫曾德耳干涉仪采用单频激光器在波长780 nm, 532 nm和840 nm,可调谐激光器。图像在老鼠的脑血流量。干涉图数字化的输入流1024×1024像素(16位/像素)抓住的BitFlow神经细胞体级的吞吐量1.8 GB /秒处理形成复数全息图的频谱成分约100赫兹和450赫兹。这个设置是申请内联数字全息图的实时计算和可视化的前部和后部部分人眼从输入流的16位,由干涉图- 512像素1024 - 2000帧每秒的速度(2 gb /秒)。32个全息图的时序信号解调栈是由主成分分析的速度60赫兹。两个实验被证明是非常成功的。
除了启用实时全息图呈现多功能测量和监控,该系统可以为监督机器学习是有益的。它可以创建有效的大规模数据集从干涉图数字化重建的全息图,它可能可以用来训练神经网络。
1”Ultrahigh-throughput呈现的数字全息图”,2018年1月,会议纸,迈克尔亚特兰大,朗之万研究所、法国国家科学研究中心
