【摘 要】
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Adaptive optics has been widely used in biological science to recover high-resolution optical image deep into the tissue, where optical distortion detection with high speed and accuracy is strongly required. Here, we introduce convolutional neural network
【机 构】
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StateKeyLaboratoryofModernOpticalInstrumentation,DepartmentofNeurobiologyoftheFirstA±liatedHospital,
【出 处】
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JournalofInnovativeOpticalHealthSciences
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Adaptive optics has been widely used in biological science to recover high-resolution optical image deep into the tissue, where optical distortion detection with high speed and accuracy is strongly required. Here, we introduce convolutional neural networks, one of the most popular machine learning models, into Shack–Hartmann wavefront sensor (SHWS) to simplify optical distortion detection processes. Without image segmentation or centroid positioning algorithm, the trained network could estimate up to 36th Zernike mode coe±cients directly from a full SHWS image within 1.227 ms on a personal computer, and achieves prediction accuracy up to 97.4%. The simulation results show that the average root mean squared error in phase residuals of our method is 75.64% lower than that with the modal-based SHWS method. With the high detection accuracy and simplified detection processes, this work has the potential to be applied in wavefront sensor-based adaptive optics for in vivo deep tissue imaging.
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理论分析了基于相位光栅分数塔尔博特效应的X射线相衬显微成像原理，采用菲涅耳衍射公式推导出相位光栅在两个不同距离处的成像结果公式。然后建立一个水合蛋白质细胞模型，对成像系统进行了参数设计，得出1~2 keV的中能波段X射线是兼顾大景深和高成像衬度的最优选择。针对10 μm厚的细胞模型，选取1.5 keV的中能X射线做模拟计算，采用多步相移法从模拟条纹图中恢复出了细胞模型的相位信息。模拟结果表明在相同信噪比下采用中能X射线得到的相衬图像比吸收图像具有更好的衬度和细节分辨率，为今后相关的实验奠定了基础。
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采用固相法以Li2SO4作助熔剂制备了Yb3 :Y3NbO7多晶，通过X射线粉末衍射用Rietveld全谱拟合确定了其结构，研究了它的吸收和光致发光。Yb3 :Y3NbO7的光致发光峰位于973，1040和1083 nm；吸收谱峰位于863，975和1040 nm。Yb3 :Y3NbO7表现出强的晶场能级分裂，基态晶场分裂约为1022 cm-1。Yb3 :Y3NbO7具有比Yb3 YAG更宽吸收光谱和发射谱，有利于实现超短脉冲和可调谐激光输出，有望成为新型Yb激光材料。
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