【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于太赫茲疊層成像，特別涉及一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統。
技術介紹
1、相位成像技術可定量觀測具有微弱吸收的樣品的內部結構或折射率分布，在包括可見光、x射線、太赫茲等波段發展迅速。在太赫茲生物醫學成像中，相位信息對于癌癥診斷同樣至關重要。太赫茲成像技術分為兩大類，一類基于太赫茲時域光譜，這種技術以單點掃描與光線延遲為基礎，優點是可以直接獲取太赫茲波的時域波形，進而得到樣品的相位信息，但成像速度與分辨率有限；另一類基于太赫茲連續激光源，通常還需要陣列探測器用于采集光強信息，再通過重建算法，由光強信息恢復出樣品的相位信息。太赫茲全息成像技術與太赫茲疊層成像技術都屬于后者。其中太赫茲疊層成像屬于傳統空間域疊層成像的一個分支，疊層成像特點是無需參考光，同時可以對大面積樣品進行成像，成像區域不會受限于探測器的面積。
2、目前已有的太赫茲疊層成像技術，在實驗設計與重建算法上都有進展。實驗上，在高頻太赫茲波段(>2thz，1thz＝1012hz)，都以遠紅外二氧化碳氣體激光器作為光源，通常利用一束平行光透過光闌，產生照明光束，并用陣列探測器采集光強數據，目前以有研究包括連續太赫茲反射式疊層成像方法、連續太赫茲波雙物距疊層成像方法、連續太赫茲波多物面疊層相襯成像方法以及以發散球面波照射物體的高分辨率連續太赫茲波疊層成像方法。在低頻太赫茲波段(<2thz),通過常以inp?gunn二極管與錐形喇叭天線耦合作為光源(頻率等于0.1thz),并用單點探測器采集光強數據。在算法上，目前
3、實驗上包括，發散球面波照射物體的高分辨率連續太赫茲波疊層成像方法，用發散球面波照射物體，有效利用全部的光束能量，但由于光束發散，需要更大面積的陣列探測器收集數據，在太赫茲波段陣列探測器的面積越大，其價格會更高昂貴；在低頻太赫茲波段，利用一系統光束整形元件，產生太赫茲波束用于照明，如以bessel波束為探針的太赫茲疊層成像方法和系統，需要結合單點探測器進行數據采集，系統的分辨率與成像速度受限。
4、算法上包括，通過迭代外推算法提高太赫茲波疊層成像分辨率，本質還是基于疊層成像的傳統迭代算法，因此其魯棒性不夠強；利用基于深度盲退化的深度學習神經網絡模型提高太赫茲疊層成像圖像質量，需要獲得大量訓練數據來訓練網絡，但是太赫茲波段器件的限制，收集大量數據很困難，因此其訓練數據只能通過數字模擬的方法獲得。
5、太赫茲(terahertz，簡稱thz)疊層成像通常利用一束平行光透過光闌，產生照明探針光束，但由于光闌會過濾掉大部分太赫茲波，因此太赫茲疊層成像非常依賴具有高輸出功率的遠紅外氣體激光器作為光源。遠紅外氣體激光器體積大，價格昂貴，供電要求高，這限制了太赫茲疊層成像的實際應用。同時由于太赫茲波段的光源功和探測器的發展并不成熟，這進一步限制了太赫茲疊層成像系統的信噪比。因此，迫切需要開發出一種，在實驗上可以提高太赫茲波利用率，在重建算法上可以有效提高成像質量的太赫茲疊層成像技術。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是提供一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，以提高太赫茲疊層成像系統的便攜性與重建效果的魯棒性。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術的技術方案為：
3、一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，包括量子級聯激光器、tpx透鏡、二維平移臺、太赫茲陣列探測器和物理驅動神經網絡結構；樣品固定在所述二維平移臺上，所述二維平移臺可以在xy平面上移動；所述量子級聯激光器發出太赫茲波，穿過所述tpx透鏡形成照明探針，照射到樣品上，相鄰平移位置上樣品被探針照射的區域有交疊，所述太赫茲陣列探測器收集樣品在每個平移位置上的光強信息，所述物理驅動神經網絡結構利用所述光強信息重建出樣品的振幅和相位信息。
4、優選的，所述物理驅動神經網絡結構包括神經網絡模塊和物理傳播模塊，將收集到的n張衍射圖樣i輸入所述神經網絡模塊，兩個y型神經網絡分別用于生成物體o(r)和探針p(r)的復振幅函數：
5、o(r)＝|o(r)|·exp(jφ[o(r)])
6、p(r)＝|p(r)|·exp(jφ[p(r)])
7、其中，“||”和“φ[]”分別表示振幅和相位在二維坐標r＝(x,y)上的空間分布計算；兩個y型神經網絡的權重分別稱為wo和wp；
8、所述神經網絡模塊的輸出被輸入至所述物理傳播模塊，使用高斯濾波器對瞳孔約束掩模m進行平滑處理，并施加到生成的探針函數上；所述物理傳播模塊生成的衍射圖樣由一組n張衍射圖樣組成：
9、gn＝|asm(o(r―rn)·p(r)·m)|2
10、其中，m表示用來約束照明到樣品上的光束區域的矩陣，物體o(r)以rn(n＝1,2,...,n)平移，生成的每張衍射圖樣gn都是通過角譜法獲得；
11、當定義了所有物理參數，則生成的衍射圖樣僅由兩個y型神經網絡的權重決定：
12、g(w)＝{g1,g2,…,gn},w＝(wo,wp)
13、太赫茲疊層成像的重建任務被表述為解決以下問題：
14、
15、在獲得最佳權重w*后，物體和探針的復振幅函數通過所述物理驅動神經網絡結構的輸出完成重建。
16、優選的，所述神經網絡模塊在每次迭代時，輸入都會通過添加高斯噪聲的擾動：
17、i＝{i1,i2,…,in},n＝n1·n2
18、其中，n1和n2分別表示樣品沿x軸和y軸平移的次數。
19、優選的，樣品在相鄰照明位置之間的重疊率定義為：
20、
21、式中，s表示相鄰照明區域的距離，r表示照明區域的半徑。
22、優選的，角譜法用數學公式表示為：
23、ψz＝d＝f―1[h·f(ψz＝0)]
24、其中，ψz＝d和ψz＝0分別是三維空間中位置(x,y,d)和(x,y,0)處電磁場的標量分量，f表示從空間坐標(x,y)到空間頻率坐標(fx,fy)的二維傅里葉變換映射；原始角譜法傳遞函數h的計算公式為：
25、
26、其中，λ表示波長，z表示沿光軸的傳播距離；菲涅爾衍射條件下的傳遞函數近似為：
27、
28、優選的，收集到的衍射圖樣與所述物理傳播模塊生成的衍射圖樣之間的均方誤差被引入作為損本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，其特征在于：包括量子級聯激光器、TPX透鏡、二維平移臺、太赫茲陣列探測器和物理驅動神經網絡結構；樣品固定在所述二維平移臺上，所述二維平移臺可以在XY平面上移動；所述量子級聯激光器發出太赫茲波，穿過所述TPX透鏡形成照明探針，照射到樣品上，相鄰平移位置上樣品被探針照射的區域有交疊，所述太赫茲陣列探測器收集樣品在每個平移位置上的光強信息，所述物理驅動神經網絡結構利用所述光強信息重建出樣品的振幅和相位信息。
2.根據權利要求1所述的一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，其特征在于：所述物理驅動神經網絡結構包括神經網絡模塊和物理傳播模塊，將收集到的N張衍射圖樣I輸入所述神經網絡模塊，兩個Y型神經網絡分別用于生成物體O(r)和探針P(r)的復振幅函數：
3.根據權利要求2所述的一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，其特征在于：所述神經網絡模塊在每次迭代時，輸入都會通過添加高斯噪聲的擾動：
4.根據權利要求3所述的一種基于量子級聯激光器與物理驅
5.根據權利要求2所述的一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，其特征在于：角譜法用數學公式表示為：
6.根據權利要求2所述的一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，其特征在于：收集到的衍射圖樣與所述物理傳播模塊生成的衍射圖樣之間的均方誤差被引入作為損失函數。
...【技術特征摘要】
1.一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，其特征在于：包括量子級聯激光器、tpx透鏡、二維平移臺、太赫茲陣列探測器和物理驅動神經網絡結構；樣品固定在所述二維平移臺上，所述二維平移臺可以在xy平面上移動；所述量子級聯激光器發出太赫茲波，穿過所述tpx透鏡形成照明探針，照射到樣品上，相鄰平移位置上樣品被探針照射的區域有交疊，所述太赫茲陣列探測器收集樣品在每個平移位置上的光強信息，所述物理驅動神經網絡結構利用所述光強信息重建出樣品的振幅和相位信息。
2.根據權利要求1所述的一種基于量子級聯激光器與物理驅動神經網絡的太赫茲疊層成像系統，其特征在于：所述物理驅動神經網絡結構包括神經網絡模塊和物理傳播模塊，將收集到的n張衍射圖樣i輸入所述神經網絡模塊，兩個y型神經網絡分別...
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