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Deep learning for complex displacement field measurement

Science China(Technological Sciences) 2022年第12期65卷 3039-3056页

作者： LAN ShiHai SU Yong GAO ZeRen CHEN Ye TU Han ZHANG QingChuan CAS Key Laboratory of Mechanical Behavior and Design of Materials Department of Modern MechanicsUniversity of Science and Technology of ChinaHefei 230027China Fuhuang Agile Device Inc.Hefei 230000China

traction force microscopy(TFM)is one of the most successful and broadly-used force probing technologies to quantify the mechanical forces in living *** displacement recovery of the fluorescent beads within the gel substrate,which serve as the fiducial markers,is one of the key *** traditional methods of extracting beads displacements,such as PTV,PIV,and DIC,persistently suffer from mismatching and loss of high-frequency information while dealing with the complex deformation around the focal ***,this information is crucial for the further analysis since the cells mainly transmit the force to the extracellular surroundings through focal *** this paper,we introduced convolutional neural network(CNN)to solve the *** have generated the fluorescent images of the non-deformable fluorescent beads and the displacement fields with different spatial complexity to form the training *** the special image feature of the fluorescent images and the deformation with high complexity,we have designed a customized network architecture called U-DICNet for the feature extraction and displacement *** numerical simulation and real experiment show that U-DICNet outperforms the traditional methods(PTV,PIV,and DIC).Particularly,the proposed U-DICNet obtains a more reliable result for the analysis of the local complex deformation around the focal adhesions.

关键词： displacement recovery complex deformation measurement traction force microscopy convolutional neural network

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