In de biogeneeskunde, nauwkeurige en efficiënte observatie van pathologische coupes is cruciaal bij de detectie van celmorfologie, pathologische analyse, en ziektediagnose, die fungeert als de brug tussen fundamenteel onderzoek en klinische toepassingen. Aan de ene kant, pathologische plakjes worden meestal gekleurd voor specifieke herkenning, gezien het feit dat mensen gevoelig zijn voor kleurinformatie en in staat zijn om te classificeren op basis van kleur. Anderzijds, digitale pathologie die digitale camera's gebruikt om gekleurde pathologische plakjes te verzamelen, verbetert de beeldefficiëntie in vergelijking met het blote oog en vermindert toezicht en dubbeltellingen. Echter, een afweging tussen hoge resolutie (HR) en breed gezichtsveld (FOV) bestaat in digitale pathologie, resulterend in artefacten van scannen en naaien.

Fourier ptychografische microscopie (FPM), uitgevonden in 2013 door Zheng en Yang et al., is een veelbelovende computationele beeldvormingstechniek die deze artefacten in digitale pathologie elimineert en een hoge doorvoer biedt, deelt zijn wortel met optische fase-ophaal- en synthetische apertuurradar. Gezien de flexibele opzet, prestaties zonder mechanisch scannen, en interferometrische metingen, FPM heeft succesvolle toepassingen in digitale pathologie en beeldvormingssystemen voor hele dia's.

Momenteel, de conventionele full-color digitale pathologie op basis van FPM is nog steeds tijdrovend vanwege de herhaalde experimenten met tri-golflengten. Geïnspireerd door kleurafstemming, profs. een pan, Baoli Yao, en Caiwen Ma aan het Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics (XIOPM), Chinese Academie van Wetenschappen (CAS) rapporteerde een kleurmethode via kleuroverdracht genaamd CFPM. De reconstructietijd wordt aanzienlijk verminderd met 2/3 met een opoffering van precisie van slechts 0,4%, wat een grote sprong voorwaarts betekent voor de efficiëntie van FPM-kleuring in vergelijking met traditionele methoden. Daarnaast, CFPM is eenvoudig te bedienen en te promoten zonder vereisten in termen van overlappende snelheid, bemonsteringsfrequentie of trainingsdataset. CFPM kan worden beschouwd als een "unsupervised transfer learning" op basis van fysieke modellen zonder iteratieve optimalisatie in tegenstelling tot traditioneel transfer learning. Dit kan in de toekomst nieuwe ideeën opleveren voor gerelateerd werk.

Dit werk is gepubliceerd in Wetenschap China-Natuurkunde, Mechanica en astronomie .

Er zijn twee technische problemen:de ene is hoe de authenticiteit van de kleur en de juistheid tijdens het weergaveproces te waarborgen; de andere is hoe u de nauwkeurigheid van kleuroverdracht kunt garanderen en tegelijkertijd de efficiëntie kunt verbeteren. Daarom, de mapping-relatie tussen CIE-XYZ-kleurruimte en de weergave van verschillende kleurruimten wordt vastgesteld; Verschillende kleuroverdrachtschema's worden vergeleken en het resultaat laat zien dat het de beste optie is om kleurenafbeeldingen met een lage resolutie te gebruiken met hetzelfde gezichtsveld als donorafbeeldingen. Het is ook bewezen dat kleurenafbeeldingen met een lage resolutie die voor kleuroverdracht worden gebruikt, voldoende informatie over de kleurtextuur bevatten.

Over de toekomstige toepassing gesproken, Prof. An Pan, een van de corresponderende auteurs van het artikel, zei:"Door informatie over de ware kleurtextuur met lage resolutie van optische microscopen over te brengen naar elektronische microscopen, deze methode verlicht ons ook dat we ware kleuren kunnen verven voor zwart-wit beelden van een elektronische microscoop".