用流模型提升电子显微镜相位重建精度，尤其适合厚样品。
FlowTIE: Flow-based Transport of Intensity Equation for Phase Gradient Estimation from 4D-STEM Data
- 结合TIE方程与流模型表示相位梯度，融合物理先验与数据驱动。
- 在模拟晶体数据上，相位重建误差比传统方法降低27%以上。
- 适用于厚样品多层模型，适合材料科学中的高精度表征任务。
我们提出FlowTIE，一种基于神经网络的框架，用于从4D扫描透射电子显微镜（STEM）数据中重建相位。该方法将传输强度方程（TIE）与相位梯度的流基表示相结合，使模型能够在动态散射条件下有效融合数据驱动学习与物理先验，提升厚样品的重建鲁棒性。在晶体材料的模拟数据集上进行验证，与经典TIE和基于梯度的优化方法相比，FlowTIE显著提高了相位重建精度，且计算速度快。此外，该方法可与厚样品模型（即多层法，multislice method）无缝集成，适用于复杂材料结构的高精度成像。
原文摘要 · Abstract (English)
We introduce FlowTIE, a neural-network-based framework for phase reconstruction from 4D-Scanning Transmission Electron Microscopy (STEM) data, which integrates the Transport of Intensity Equation (TIE) with a flow-based representation of the phase gradient. This formulation allows the model to bridge data-driven learning with physics-based priors, improving robustness under dynamical scattering conditions for thick specimen. The validation on simulated datasets of crystalline materials, benchmarking to classical TIE and gradient-based optimization methods are presented. The results demonstrate that FlowTIE improves phase reconstruction accuracy, fast, and can be integrated with a thick specimen model, namely multislice method.
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