基于残差神经场的ptychography技术，用于减剂电子束、X射线和光学纳米显微镜
光学
2026-01-27 v1 计算物理
摘要
ptychography跨越从亚纳米到米尺度，但存在收敛不稳定和数据冗余问题。本文引入自校正残差神经场作为电子束、X射线和光学ptychography的低剂量框架。与分割复杂场的方法不同，我们的复数值架构采用holomorphic phasor activation e^i{\omega}z以保留相位-幅度的内在耦合。我们将重建 reformulated 为残差学习，网络仅学习物理先验的校正而非完整波场。通过将物理模型嵌入网络作为可微分层，我们实现端到端自动微分，其中实验参数与神经场一起被校正。我们在常规ptychography、近场ptychography、编码ptychography和傅里叶ptychography上验证了该方案，在可见光下实现了244 nm线宽的镜面分辨率纪录。扩展到电子波长，我们展示了在脑组织切片上的突触连接成像，性能优于传统方法。该框架为电磁谱范围内的高通量、低剂量纳米显微镜提供了解决方案。
引用
@article{arxiv.2601.17694,
title = {Residual neural-field ptychography for dose-efficient electron, X-ray, and optical nanoscopy},
author = {Qianhao Zhao and Zhixuan Hong and Ruihai Wang and Tianbo Wang and Lingzhi Jiang and Qiong Ma and Peng-Han Lu and Rafal E. Dunin-Borkowski and Andrew Maiden and Guoan Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17694},
year = {2026}
}