YOSO: single-frame Gerchberg–Saxton phase retrieval with AI-based data augmentation for in-line holography
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Le résumé fourni par la source
Abstract We present YOSO (you only shot once), a single-frame phase retrieval framework for digital in-line holographic microscopy (DIHM) in which supervised deep learning is used to numerically generate an additional hologram corresponding to different defocus distance, creating a so-called multi-height dataset, which is then conventionally processed with a well-established Gerchberg–Saxton (GS) algorithm. YOSO is trained on computer-generated data derived from natural images, enabling strong generalization. The selected multi-scale residual network architecture enables rapid training in under two hours on a mid-range workstation, which is done only once, enabling efficient inference thereafter. We further show that YOSO’s network can process inputs of varying spatial dimensions, allowing training on small inputs and direct inference on full-sized holograms while bypassing patch-and-stitch procedure. A further advantage of YOSO is its physics-consistent hologram padding, which replaces conventional zero or edge-value padding with a physically grounded approach compatible with the GS framework. The YOSO framework is tested on various systems (lens-based and lensless DIHM) and diverse samples: a resolution test target, adherent and suspended biological cells, and a mouse brain slice. The results show that YOSO is compatible with 3D objects and correctly recovers defocused object wave features, enabling holographic postprocessing such as numerical refocusing. The results of this work are available publicly as software for end-to-end implementation.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- YOSO: single-frame Gerchberg–Saxton phase retrieval with AI-based data augmentation for in-line holography
- Date Crossref
- 01/09/2026
- Éditeur
- IOP Publishing
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Warsaw University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Gdańsk Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of Neurobiology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Polish Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Universitat de València pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Münster pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Medical University of Gdansk pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Laboratory of Neurobiology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Muenster Biomedical Technology Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Valencia pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Warsaw University of Technology, Gdańsk Medical University et Institute of Neurobiology, avec 7 autres affiliations.
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