基于宽场到全内反射荧光的跨模态图像重建方法、系统与介质

本发明涉及图像重建技术领域，公开一种基于宽场到全内反射荧光的跨模态图像重建方法、系统与介质。该方法包括：获取同一视场下配准的EPI图像和对应TIRF图像，构建训练数据集；构建具有双分支输出的卷积神经网络模型，以宽场荧光图像作为输入，通过卷积层提取特征后再重建输出去除离焦背景的前景图像与背景图像；将前景图像与预定义的点扩散函数卷积产生虚拟TIRF图像；训练卷积神经网络模型获得宽场荧光图像重建模型；以及利用所述宽场荧光图像重建模型进行EPI图像重建。本发明首次实现仅依赖单张EPI图像即可获得接近TIRF显微镜的光学切片效果和轴向超分辨能力，解决宽场图像轴向模糊和背景问题，显著提高图像信噪比和对比度。