1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究背景与意义

深度学习，随着科学技术的进步, 以深度学习为代表的人工智能技术被越来越多的运用在我们生活中的各个方面。自动驾驶、人机对话、人脸识别等等, 人工智能技术在很多领域都取得了非常广泛的应用。alpha go也是深度学习实际应用的一个典型案例。

在光学显微成像中，深度学习也有极大发展趋势，其中之一便是生物医学影像方面，该方面通过深度学习的技术在疾病诊断和治疗中成为不可或缺的组成部分，且日益重要。深度学习在计算机视觉领域的巨大成功，激发了国内外许多学者将其应用于医疗图像分析。哈佛大学医学院wells教授在其综述中指出应用深度学习解决医学图像分析任务是本领域的发展趋势^[24]．

2. 研究的基本内容与方案

2.1设计的基本内容：

1.学习什么是深度学习，了解基本的神经网络结构并掌握其工作原理；

2.针对显微成像领域的应用利用设计搭建和训练神经网络，描绘搭建的神经网络，从模型思想到模型框架，同时对模型中各个模块的功能进行详细解释；

3. 研究计划与安排

第1-3周：文献资料查阅，撰写文献综述，英文资料翻译，完成开题报告；

第4-5周：进行研究内容理论分析，收集资料，确定相关内容的总体方案，初步搭建网络架构；

第6-7周：完成毕业设计相关内容的总体方案设计，完成架构的设计搭建，并且完成实验部分，得出结果；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] y.rivenson,z.gouml;rouml;cs,h.günaydin,y.zhang,h.wang,anda.ozcan,“deep learning microscopy,” optica4(11), 1437–1443(2017).

[2] t. nguyen, y. xue, y. li, l. tian, and g. nehmetallah,“deep learning approach for fourier ptychography microscopy,” opt. express26(20), 26470–26484 (2018).

[3] y.li,y.xue,andl.tian, “deep speckle correlation: a deeplearning approach towards scalable imaging through scattering media,”https://arxiv.org/abs/1806.04139.