定量相位成像数据集

<think>嗯，用户需要寻找定量相位成像（QPI）的研究或机器学习数据集。这个问题很专业，属于生物医学成像和计算成像交叉领域。用户可能是研究生或研究人员，正在搭建实验系统或训练算法模型。 从技术角度看，QPI数据集需要包含相位信息，通常有以下形式：干涉图样（raw interferograms）、复光场数据（complex optical fields）、或直接相位分布图（wrapped/unwrapped phase maps）。用户没有说明具体应用方向（如细胞生物学还是材料科学），所以需要覆盖多领域资源。 首先想到的是公开科研数据库。IDR（Image Data Resource）有大量细胞QPI数据，特别适合生物应用。用户如果是做细胞分类或病理研究，这个最实用。另外，OSF上有多个实验室分享的QPI数据集，比如用数字全息显微镜拍摄的红细胞数据集，这对研究细胞力学特性很有价值。 机器学习方面，用户可能需要标注数据。Phasics SA提供的癌细胞数据集很合适，因为包含相位和对应的荧光标记（作为真值参考），这对监督学习非常重要。不过要注意这些数据可能受商业许可限制。 用户可能没意识到数据获取的挑战：QPI设备昂贵，自己采集数据困难。所以特别补充了硬件解决方案（如LUCID相机），虽然不算数据集，但能帮用户自建数据库。另外提醒了数据格式转换工具（PyLibTiff），因为QPI数据常存为TIFF栈或多通道文件。 最后生成的问题都围绕数据扩展性：1）无标注数据方案（自监督学习方向）2）大样本数据（针对材料科学用户）3）动态数据（可能涉及视频分类任务）。这样覆盖了用户后续可能的需求层次。</think>以下是定量相位成像（Quantitative Phase Imaging, QPI）领域的研究与机器学习数据集资源整理，涵盖公开数据库、实验室项目及商业平台： --- ### **一、公开科研数据集** #### 1. **Image Data Resource (IDR)** - **内容**：细胞级QPI数据（如HeLa细胞相位图），含时间序列和多重成像数据 - **格式**：`.tif` 栈文件 + 元数据注释 - **访问**： [idr.openmicroscopy.org](https://idr.openmicroscopy.org/)（搜索关键词 "phase imaging"）[^1] #### 2. **OSF (Open Science Framework)** - **项目示例**： - **Digital Holographic Microscopy (DHM) 数据集** - 红细胞、癌细胞相位图（$\Delta \phi(x,y)$ 矩阵） - 链接：[osf.io/7t9kv](https://osf.io/7t9kv) - **3D折射率分布库** - 聚合物微球、生物组织断层重建数据 - 链接：[osf.io/mz5xg](https://osf.io/mz5xg)[^2] #### 3. **IEEE DataPort** - **数据集**： `QPI_BloodCells`：包含疟疾感染与健康红细胞的差分干涉对比（DIC）与相位图像 - **访问**： [ieee-dataport.org/datasets](https://ieee-dataport.org/datasets?search=quantitative+phase+imaging) --- ### **二、机器学习专项数据集** #### 1. **Phasics Library** - **特点**：高分辨率SID4相位相机采集的癌细胞动态迁移数据（含细胞骨架相位梯度） - **标注**：细胞边缘分割掩膜 + 相位值矩阵 - **获取**： 联系厂商申请研究版 [phasics.fr/datasets](https://phasics.fr/datasets/) #### 2. **DeepQPI Project (EPFL)** - **内容**：仿真与实际QPI数据对，用于端到端相位重建深度学习 - **包含**： - 模拟样本：$I_{\text{sim}} = \left| \mathcal{F}^{-1}\left( \mathcal{F}(U_{\text{obj}}) \cdot H_{\text{TF}} \right) \right|^2$ - 真实全息图：乳腺癌细胞(MCF-7)的离轴全息序列 - **下载**： [github.com/DeepImaging/DeepQPI](https://github.com/DeepImaging/DeepQPI)[^3] --- ### **三、硬件厂商配套数据** #### 1. **Nanonive Cell Dataset** - **技术**：无标记纳米尺度细胞力学成像（相位+弹性模量映射） - **样本**：神经元、干细胞（.csv 格式力学参数矩阵） - **获取**： 注册下载 [nanonive.com/support](https://www.nanonive.com/support) #### 2. **Holomonitor Lab (Phase Holographics)** - **资源**：长达72小时的癌细胞增殖相位视频（.avi + 时间戳相位数据） - **应用**：细胞周期分析、药物反应量化 - **访问**： 学术合作申请 [phaseholographics.com/data-library](https://phaseholographics.com/data-library/) --- ### **四、自建数据集工具** #### 1. **Q-PHASE Toolkit (Python)** - **功能**： - 生成合成相位物体：$$ \phi_{\text{synth}}(x,y) = \sum_{k=1}^{N} A_k \cdot \exp\left(-\frac{(x-x_k)^2 + (y-y_k)^2}{\sigma_k^2}\right) $$ - 添加噪声模型（泊松噪声、相干噪声） - **代码**： [github.com/QPI-Consortium/QPhase](https://github.com/QPI-Consortium/QPhase) #### 2. **LUCID相机仿真库** - **模型**： 基于角谱法的传播仿真：$$ U_{\text{prop}} = \mathcal{F}^{-1} \left( \mathcal{F}(U_0) \cdot \exp\left[ i2\pi z \sqrt{\frac{1}{\lambda^2} - k_x^2 - k_y^2} \right] \right) $$ - **输出**：模拟全息图 + 真值相位图 - **文档**： [lucidvisionlabs.com/simulator](https://www.lucidvisionlabs.com/simulator/) --- ### **数据预处理建议** 1. **相位解包裹**： 使用Goldstein或Flynn算法处理$2\pi$跳变：$$\nabla^2 \phi_{\text{true}} = \nabla \cdot \mathcal{W}\left( \nabla \phi_{\text{wrapped}} \right)$$ 2. **折射率转换**： 对单层细胞：$$ \Delta n(x,y) = \frac{\lambda}{2\pi d} \Delta \phi(x,y) $$ （$d$为细胞厚度，$\lambda$为波长） 3. **数据增强**： - 弹性变换相位图 - 生成相干噪声：$$ I_{\text{noisy}} = I_0 + k \cdot \left| \mathcal{F}^{-1}( \mathcal{N}(0,1) ) \right| $$ ---