Nella biomedicina, l'osservazione accurata ed efficiente delle fette patologiche è cruciale nel rilevamento della morfologia cellulare, analisi patologica, e diagnosi delle malattie, che funge da ponte tra la ricerca fondamentale e le applicazioni cliniche. Da una parte, le fette patologiche sono solitamente colorate per un riconoscimento specifico, dato che gli esseri umani sono sensibili alle informazioni sul colore e in grado di classificare in base al colore. D'altra parte, patologia digitale che utilizza fotocamere digitali per raccogliere fette patologiche macchiate migliora l'efficienza di imaging rispetto all'occhio nudo e riduce la supervisione e il doppio conteggio. Però, nella patologia digitale esiste un compromesso tra alta risoluzione (HR) e ampio campo visivo (FOV), con conseguente artefatti di scansione e cucitura.

Microscopia tticografica di Fourier (FPM), inventato nel 2013 da Zheng e Yang et al., è una promettente tecnica di imaging computazionale che elimina questi artefatti nella patologia digitale e fornisce un elevato rendimento, condividendo la sua radice con il recupero di fase ottico e il radar ad apertura sintetica. Data la sua configurazione flessibile, prestazioni senza scansione meccanica, e misure interferometriche, FPM ha applicazioni di successo nella patologia digitale e nei sistemi di imaging di interi vetrini.

Attualmente, la convenzionale patologia digitale a colori basata su FPM richiede ancora molto tempo a causa dei ripetuti esperimenti con tre lunghezze d'onda. Ispirato dalla corrispondenza dei colori, prof. una padella, Baoli Yao, e Caiwen Ma presso l'Istituto di ottica e meccanica di precisione di Xi'an (XIOPM), L'Accademia cinese delle scienze (CAS) ha riportato un metodo di colorazione tramite trasferimento del colore chiamato CFPM. Il tempo di ricostruzione è notevolmente ridotto di 2/3 con il sacrificio della precisione di solo lo 0,4%, che segna un grande balzo in avanti per l'efficienza della colorazione FPM rispetto ai metodi tradizionali. Oltretutto, CFPM è facile da usare e promuovere senza requisiti in termini di tasso di sovrapposizione, frequenza di campionamento o set di dati di addestramento. CFPM può essere considerato come un "apprendimento di trasferimento non supervisionato" basato su modelli fisici senza ottimizzazione iterativa in contrasto con l'apprendimento di trasferimento tradizionale. Ciò potrebbe fornire nuove idee per lavori correlati in futuro.

Questo lavoro è stato pubblicato in Scienza Cina-Fisica, Meccanica e Astronomia .

Ci sono due difficoltà tecniche:una è come garantire l'autenticità del colore e la correttezza durante il processo di visualizzazione; l'altro è come garantire l'accuratezza del trasferimento del colore migliorando l'efficienza. Perciò, viene stabilita la relazione di mappatura tra lo spazio colore CIE-XYZ e la visualizzazione di diversi spazi colore; Vengono confrontati diversi schemi di trasferimento del colore e il risultato mostra che è l'opzione migliore per utilizzare immagini a colori a bassa risoluzione con lo stesso campo visivo delle immagini dei donatori. È stato inoltre dimostrato che le immagini a colori a bassa risoluzione utilizzate per il trasferimento del colore dispongono di informazioni sufficienti sulla trama del colore.

Parlando della futura applicazione, Prof. An Pan, uno degli autori corrispondenti dell'articolo, ha dichiarato:"Trasferendo le informazioni sulla trama dei colori reali a bassa risoluzione dei microscopi ottici ai microscopi elettronici, questo metodo ci illumina anche che possiamo tingere il vero colore per le immagini in bianco e nero di un microscopio elettronico".