7、数字全息数据自动分析系统：微生物运动轨迹追踪与模式分类

数字全息数据自动分析系统：微生物运动轨迹追踪与模式分类

在生物学研究中，对微生物复杂运动的分析至关重要。传统的预测方法难以处理微生物的快速运动，因此需要一种全局最优匹配的解决方案。同时，从大量图像数据中提取所需信息，对运动模式进行分类也是关键任务。近年来，机器学习和模式识别技术被引入，用于详细分析这些复杂运动。

1. 系统概述

我们提出了一个用于数字同轴全息数据自动分析的完整系统。该系统利用数字同轴全息显微镜技术，可获取微生物在三维空间中的运动信息。系统主要完成三个任务：检测微生物的三维位置、追踪其完整轨迹以及对运动模式进行分类。

2. 三维位置检测

2.1 数字同轴全息显微镜（DIHM）

数字同轴全息显微镜是一种无透镜的显微镜技术，它本质上包含了被研究体积的三维信息。其原理是通过激光从针孔衍射产生发散波前，用CCD芯片捕获全息图。具体操作如下：
- 首先，记录无粒子存在时的全息图（源图像），并从每个全息图中减去该源图像，以减少恒定照明背景和其他伪影。若源图像不可用，可采用滤波方法实现。
- 然后，通过Kirchhoff - Helmholtz变换将得到的全息图重建回真实空间，变换公式为：
[K(r) = \int_{S} d^{2}\xi I(\xi) \frac{e^{ikr\cdot\xi}}{|\xi|}]
其中，积分在屏幕的二维表面上进行，坐标为(\xi = (X, Y, L))，(L)是源（针孔）到探测器（CCD芯片）中心的距离，(I(\xi))是通过减去有物体和无物体时的图像得到的对比度图像（全息图），(k)是波数，(k = 2\pi / \lambda)。