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生体組織，霧，不透明なガラスのような散乱または拡散媒体を通して画像化する技術が注目を集めている．散乱媒体，拡散媒体は，透過画像の品質を著しく低下させるため，光を用いて散乱媒質や拡散体の奥の物体の可視化は難しく技術が限られている．本研究では，光の干渉ならびに機械学習により拡散板の奥に置かれた物体を広視野で可視化することを目的とした．光の干渉を利用して拡散板による影響を除去し，物体の再構成を行い，再構成画像への影響を画像のコントラストを用いて定量的に示した．また、ディープラーニングにより，拡散媒体または散乱媒体を通過した物体像を推定した．
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