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2023 年度 実施状況報告書

深層学習を用いたMobile Holographic Microscopeの開発

研究課題

研究課題/領域番号 21K17760
研究機関東京農工大学

研究代表者

長浜 佑樹  東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60833598)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2026-03-31
キーワードホログラフィ / 深層学習 / デジタルホログラフィック顕微鏡 / Mobile Microscopy
研究実績の概要

交付申請書中の『補助事業期間中の研究実施計画』の項において、【pix2pixを用いたホログラムの超解像,位相回復】、【DHMの光学系の構築】、【干渉縞の抽出による暗室不要なDHMの実現】、【高解像度画像の処理手法の検討】という4つの研究テーマを挙げた。
その中で、2023年度は、上に示した研究テーマの一つである、【干渉縞の抽出による暗室不要なDHMの実現】において、深層学習によってホログラム間の変換を学習できるか、実際に撮影したホログラムに変換を適用できるかどうかの検証を行い、その結果を論文にまとめた。
本研究の主要な応用先ともいえる、ホログラフィを応用した顕微鏡であるDHM(Digital Holographic Microscope)では、光の干渉によって生じる干渉縞によって光を記録するため、干渉性の低い自然光が光学系に入射するとその影響がある種のノイズとなる。そのため、DHMを用いる際は、自然光の入射しない、暗室内で使用する必要があった。
本研究では、自然光によるホログラムへの影響の除去を画像変換としてとらえ、深層学習によってホログラム間の変換を学習できるか、実際に光学系で撮影した撮影したホログラムに変換を適用できるかどうかの検証を行い、実際に深層学習による画像変換を用いて自然光によるホログラムへの影響の除去が可能であることを確認した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

昨年度に【今後の研究の推進方策】で述べた、「干渉縞の抽出による暗室不要なDHMの実現」の検証結果を論文にまとめることができた。そのため、「おおむね順調に進展している」とした。

今後の研究の推進方策

本研究課題では、DHMのシステムをスマートフォン上で動作させることを目的の一つとしている。そのため、スマートフォンのアプリケーション上でホログラムの撮影、再生計算、表示を行うシステムを開発することを進めていきたい。

次年度使用額が生じた理由

次年度使用額が生じた理由としては、主に論文投稿や学会発表に使用する予定の経費が使われなかったことがあげられる。使用計画としては、論文投稿や学会発表に使用する。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Digital holography without a dark room environment: extraction of interference fringes by using deep learning2023

    • 著者名/発表者名
      Nagahama Yuki
    • 雑誌名

      Applied Optics

      巻: 62 ページ: 8911~8911

    • DOI

      10.1364/AO.497889

    • 査読あり

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公開日: 2024-12-25  

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