11月2日，我校生物医学工程学院周金华教授团队在光学领域顶级期刊《激光与光子学评论（Laser & Photonics Reviews）》（IF=10.0，中科院一区TOP）发表题为《基于小波变换与线性注意力的快速高保真傅里叶叠层显微成像术（Fast High-Fidelity Fourier Ptychographic Microscopy via Wavelet Transform and Linear Attention）》的研究论文。生物医学工程学院2023级硕士研究生孙雯雯、李佳津为论文共同第一作者，魏勋斌教授、王亚丹副教授与周金华教授为共同通讯作者。我校为第一作者单位和最后通讯单位。

傅里叶叠层显微成像术（Fourier Ptychographic Microscopy, FPM）是一种新兴的计算光学成像技术，能够突破光学衍射极限，实现对生物样本的大视场、高分辨率观测，在活细胞成像、数字病理和细胞计数等领域具有广泛应用前景。然而，基于迭代的物理重建算法计算耗时，难以满足快速诊断需求；现有的深度学习方法多依赖于仿真数据，对真实生物样本的复杂结构重建效果不佳。

针对上述挑战，周金华教授团队构建了首个多源生物样本FPM数据集（FPM-BioCell），涵盖从亚细胞到组织层级的十类典型生物样本。此外，团队提出了一种融合小波变换与线性注意力机制的新型生成对抗网络模型（WM-FPM）。该模型通过多尺度频域特征提取与全局上下文依赖建模，在保持高保真重建质量的同时，将全视场1.51亿像素图像的重建时间从传统方法的数十分钟缩短至5.63秒，实现超百倍的速度提升。该研究为解决FPM在速度与精度之间的长期权衡提供了创新性解决方案，为活细胞动态观测、快速病理诊断等领域提供了强有力的技术支撑。

研究获得安徽省重点研发计划和安徽省转化医学研究院科研基金等项目的支持。（生物医学工程学院）

论文链接：https://doi.org/10.1002/lpor.202501895

代码与数据集链接：https://github.com/ww20250822/WM-FPM