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一种基于LSTM神经网络的荧光寿命还原算法
文献摘要：
为解决宽寿命范围内荧光寿命成像效果不佳的问题,提出了一种基于长短时记忆神经网络的荧光寿命还原算法.该算法采用具备时序记忆功能的长短时记忆神经网络来实现对时间相关单光子计数的荧光寿命衰减直方图的特征提取,利用深度学习技术进行荧光寿命衰减信息的学习.采用网格搜索法选取神经网络模型的超参数并进行模型的训练和测试,以1～100 ns荧光寿命进行预测的精确度作为评价标准,选取最优模型进行荧光寿命还原,最终实现宽寿命范围的荧光寿命成像.蒙特卡罗仿真结果表明,所提出的还原算法在1～90 ns的荧光寿命范围内的还原准确度可达95％,与质心法相比可还原的荧光寿命范围提升了4.5倍,与最小二乘法相比有更高的长荧光寿命还原精度,同时还原速度提高了8倍.该算法适用于不同应用领域的精确时域荧光寿命成像.
文献关键词：
荧光寿命成像;还原算法;长短时记忆神经网络;荧光寿命衰减直方图;时间相关单光子计数
中图分类号：
作者姓名：
杨碧玉;徐跃
作者机构：
南京邮电大学 集成电路科学与工程学院,南京 210023;射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室,南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]杨碧玉;徐跃-.一种基于LSTM神经网络的荧光寿命还原算法)[J].光子学报,2022(06):156-167
A类：
荧光寿命衰减直方图,还原速度
B类：
还原算法,荧光寿命成像,成像效果,长短时记忆神经网络,记忆功能,时间相关单光子计数,深度学习技术,网格搜索法,超参数,ns,最优模型,蒙特卡罗仿真,质心法
AB值：
0.133191
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