基于相位编码神经网络（CoreNet）的无透镜多芯光纤显微内窥镜用于实时定制光场生成
光学
2021-11-29 v1 人工智能
图像与视频处理
生物物理
摘要
利用多芯光纤（MCF）无透镜显微内窥镜生成定制光在生物医学中应用广泛。然而，此类应用所使用的计算机生成全息图（CGH）通常由迭代算法生成，计算量大，限制了其在体光遗传学刺激和光纤细胞操控等高级应用中的使用。纤芯的随机离散分布会对CGH产生强烈的空间混叠，因此亟需一种能够快速生成适用于MCF的定制CGH的方法。我们展示了一种新颖的相位编码深度神经网络（CoreNet），能够以接近视频帧率的速度为MCF生成精确的定制CGH。仿真结果表明，与传统的CGH技术相比，CoreNet可将计算时间加快两个数量级，并提高生成光场的保真度。实验中，首次将实时生成的定制CGH动态加载到纯相位空间光调制器（SLM）上，通过MCF显微内窥镜产生动态光场。这为实时细胞旋转以及生物医学中需要实时高保真光传输的多种进一步应用铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2111.12758,
title = {Lensless multicore-fiber microendoscope for real-time tailored light field generation with phase encoder neural network (CoreNet)},
author = {Jiawei Sun and Jiachen Wu and Nektarios Koukourakis and Robert Kuschmierz and Liangcai Cao and Juergen Czarske},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.12758},
year = {2021}
}