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Publications associées (11)

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Predicting nonlinear optical scattering with physics-driven neural networks

Demetri Psaltis, Ahmed Ayoub, Carlo Gigli

Deep neural networks trained on physical losses are emerging as promising surrogates for nonlinear numerical solvers. These tools can predict solutions to Maxwell's equations and compute gradients of output fields with respect to the material and geometric ...

AIP Publishing2023

Physics-informed neural networks for diffraction tomography

Demetri Psaltis, Ahmed Ayoub, Carlo Gigli, Amirhossein Saba Shirvan

We propose a physics-informed neural network (PINN) as the forward model for tomographic reconstructions of biological samples. We demonstrate that by training this network with the Helmholtz equation as a physical loss, we can predict the scattered field ...

SPIE-SOC PHOTO-OPTICAL INSTRUMENTATION ENGINEERS2022

Optical Diffraction Tomography Using Nearly In-Line Holography with a Broadband LED Source

Demetri Psaltis, Ahmed Ayoub, Abhijit Roy

We present optical tomography methods for a 3D refractive index reconstruction of weakly scattering objects using LED light sources. We are able to record holograms by minimizing the optical path difference between the signal and reference beams while sepa ...

MDPI2022