En biomedicina, La observación precisa y eficiente de cortes patológicos es crucial en la detección de la morfología celular. análisis patológico, y diagnóstico de enfermedades, que actúa como puente entre la investigación fundamental y las aplicaciones clínicas. Por un lado, Los cortes patológicos generalmente se tiñen para un reconocimiento específico, dado el hecho de que los seres humanos son sensibles a la información del color y capaces de clasificarlos según el color. Por otra parte, La patología digital que utiliza cámaras digitales para recolectar cortes patológicos teñidos mejora la eficiencia de las imágenes en comparación con los ojos desnudos y reduce la supervisión y el doble conteo. Sin embargo, existe una compensación entre alta resolución (HR) y amplio campo de visión (FOV) en patología digital, resultando en artefactos de escaneo y costura.

Microscopía ptychographic de Fourier (FPM), inventado en 2013 por Zheng y Yang et al., es una técnica de imágenes computacionales prometedora que elimina estos artefactos en la patología digital y proporciona un alto rendimiento, compartiendo su raíz con la recuperación de fase óptica y el radar de apertura sintética. Dada su configuración flexible, rendimiento sin escaneo mecánico, y mediciones interferométricas, FPM tiene aplicaciones exitosas en patología digital y sistemas de imágenes de portaobjetos completos.

En la actualidad, la patología digital convencional a todo color basada en FPM todavía requiere mucho tiempo debido a los experimentos repetidos con longitudes de onda triples. Inspirado en la combinación de colores, Profs. Una sartén Baoli Yao, y Caiwen Ma en el Instituto de Óptica y Mecánica de Precisión de Xi'an (XIOPM), La Academia de Ciencias de China (CAS) informó sobre un método de coloración mediante transferencia de color denominado CFPM. El tiempo de reconstrucción se reduce significativamente en 2/3 con el sacrificio de precisión de solo 0,4%, lo que marca un gran salto en la eficiencia de la coloración FPM en comparación con los métodos tradicionales. Además, CFPM es fácil de operar y promover sin requisitos en términos de tasa de superposición, frecuencia de muestreo o conjunto de datos de entrenamiento. CFPM se puede considerar como un "aprendizaje por transferencia no supervisado" basado en modelos físicos sin optimización iterativa en contraste con el aprendizaje por transferencia tradicional. Esto puede proporcionar nuevas ideas para trabajos relacionados en el futuro.

Este trabajo fue publicado en Ciencia China-Física, Mecánica y Astronomía .

Hay dos dificultades técnicas:una es cómo garantizar la autenticidad del color y la corrección durante el proceso de visualización; el otro es cómo garantizar la precisión de la transferencia de color mientras se mejora la eficiencia. Por lo tanto, Se establece la relación de mapeo entre el espacio de color CIE-XYZ y la visualización de diferentes espacios de color; Se comparan diferentes esquemas de transferencia de color y el resultado muestra que es la mejor opción utilizar imágenes en color de baja resolución con el mismo campo de visión que las imágenes de donantes. También se ha demostrado que las imágenes en color de baja resolución utilizadas para la transferencia de color tienen suficiente información sobre la textura del color.

Hablando de la futura aplicación, Prof. An Pan, uno de los autores correspondientes del artículo, dijo:"Al transferir información de textura de color verdadero de baja resolución de microscopios ópticos a microscopios electrónicos, este método también nos aclara que podemos teñir el color verdadero para imágenes en blanco y negro de un microscopio electrónico ".