В отличие от традиционных методов визуализации, которые фиксируют интенсивность света на определённых длинах волн, HSI собирает полный спектр в каждом пикселе изображения.
Учёные из Токийского научного университета в Японии разработали типы устройств гиперспектральной визуализации (HSI) для различных целей и ситуаций, например, для отображения изображений под микроскопом или для портативной визуализации.
Исследование опубликовано в журнале Optics Express.
Чтобы продемонстрировать возможности своей системы, исследователи использовали её для получения спектров шести типов смол и использовали нейронную сеть для попиксельной классификации спектров на разных длинах волн. Результаты показали, что когда диапазон длин волн OTN был извлечён из данных HSI для обучения, нейронная сеть смогла классифицировать семь различных целей, включая шесть смол и белый эталон, с точностью 99,6%, воспроизводимостью 93,7% и специфичностью 99,1%. Это означает, что система может успешно извлекать информацию о молекулярных колебаниях каждой смолы в каждом пикселе.
Команда также определила несколько будущих направлений исследований для улучшения этого метода, включая улучшение качества изображения и его четкости в видимой области, а также совершенствование конструкции жёсткого эндоскопа для коррекции хроматических аберраций на большой площади.
Ранее TechnoDzen сообщил, что раскрыта решающая роль бактерий Blautia в здоровье кишечника.