8mm深度處視場達140平方毫米。(1)使用含單光子雪崩二極管(single photon avalanche diode,SPAD)陣列相機的光路解決上述難題1和2；(2)使用一種定制的神經(jīng)網(wǎng)絡(一種新的映射關(guān)系)解決難題3。原理解析：使用基于物理信息(physics informed)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡從測量到的散斑強度自相關(guān)曲線重建深層時域動力學(temporal dynamics)圖像和視頻。（1）實驗裝置。使用液體仿體充當組織，液體仿體由1um直徑的聚苯乙烯小球溶液置于薄壁透明容器中，用于遮擋目標物體。使用DMD(13.7um*13.7um,768*1024像素)模擬活體組織深層由血流引 ...

群系統(tǒng)模擬寬視場電子全息術(shù)。該圖像是從具有1微米像素間距的1億像素全息圖計算重建的。全息圖的視角約為 30°。視頻3、8塊HORN-8組成集群系統(tǒng)獲得的大規(guī)模電子全息圖像。從1000萬個點的物體生成1億像素的全息圖，并通過模擬重建。物體數(shù)據(jù)被劃分為160個塊，并為每個塊準備了單獨的全息圖。然后通過時分方法重建這些圖像以獲得單個靜止圖像(當物體的點云數(shù)很大時，將其分為多個子塊來計算，只要刷新率足夠快，就可以看作一個物體)。附錄：從10000個點的三維圖像生成1920x1080像素的全息圖時，HORN-8板、CPU、GPU性能比較。參考文獻：Sugie, T., Akamatsu, T., Nis ...

具有±45°視場角的運動視差時，比特率量級為12.7x90^2=10^5Gb/s，平方是同時考慮了垂直和水平視差。由于人類視覺系統(tǒng)主要涉及水平瞳孔間距，并且橫向運動比垂直運動更受青睞，因此水平視差比垂直視差更重要。為了得到12.7x90=10^3Gb/s這樣更低的數(shù)據(jù)速率，垂直視差通常在多視角顯示器中被丟棄。當觀察者在多視角顯示器前保持不動時，觀察到的視差提供類似于裸眼3D顯示器的體驗。然而，由于視角的數(shù)量要多得多，光場顯示器不像裸眼3D那樣受有限視域的限制，因此，用戶體驗要好得多?？紤]到多視角和光場顯示器在某種程度上可實現(xiàn)的數(shù)據(jù)速率和相對于裸眼3D的優(yōu)勢，它們目前是被深入研究的技術(shù)，并且無疑 ...

軸方法會導致視場減小(使用第一級衍射級的一半)或效率降低(使用更高的衍射級)，而這兩個因素對于近眼顯示來說都是至關(guān)重要的。此外，還有通過對校正光束或SLM的像素化結(jié)構(gòu)進行建模的方法來補償零級光束。最近提出的相機在環(huán) (camera-in-the-loop,CITL) 全息技術(shù)可以使用其衍射分量部分補償 SLM的未衍射光，而無需對所有這些項進行明確建模。當前不足：目前的純軟件方法都沒有考慮實際SLM的物理限制，限制了可以利用相消干涉抵消零級衍射的程度。文章創(chuàng)新點：基于此，NVDIA和斯坦福大學的Suyeon Choi(第一作者),Jonghyun Kim(通訊作者)和Gordon Wetzste ...

友好的熒光寬視場顯微鏡作為一種經(jīng)典技術(shù)，經(jīng)常用于細胞或組織切片成像。近年來，寬視場顯微鏡的成像窗口已轉(zhuǎn)移到NIR區(qū)域。如今，NIR-II熒光寬視場顯微鏡已成功穿透~800μm的大腦深度。然而，盡管成像深度很大，但焦平面誘導背景外的散射光子和信號光子將細節(jié)隱藏在“薄霧”之下。憑借上述水的峰值吸收波長附近的熒光成像出色的SBR和空間分辨率，NIR-IIx區(qū)域周圍的寬視場顯微鏡被認為具有出色的性能，無需復雜的激發(fā)和采集模式。從圖7a-p可知1425-1475nm的SBR是非常高的，但是考慮到強烈的光吸收引起有用信號的損失，故將1400-1550nm確認為用于深層成像時的波段。使用1400-1550n ...

現(xiàn)彩色成像。視場980um，使用6000根纖芯，分辨率達14um.原理解析：（1）圖像形成及重建。本質(zhì)上，頭端透鏡被一個簡單的隨機二元空間掩模（即編碼孔徑）取代，它調(diào)制從場景傳播到光纖面的光強。與寬場照明方法不同，每個光纖纖芯用作單個測量而不是圖像像素，因為纖芯測量從場景內(nèi)不同點發(fā)出的光的偽隨機線性組合，從而能夠在沒有像素化偽影的情況下重建圖像。成像問題可以描述為y=Ax, A是一個大小為M X N的標定矩陣，它的每一列表示系統(tǒng)對點物的響應。x是大小為N X 1的重建圖像，y是大小為M X 1的系統(tǒng)響應(M是多芯光纖的纖芯數(shù)，N是重建圖像的像素數(shù))。圖像重建可以看作為一個zui小化的約束優(yōu)化問 ...

像系統(tǒng)在整個視場內(nèi)的模糊是變化的，即有著空間變化的PSF(主要由隨視場變化的像差引起)。這激發(fā)了空間變化解卷積方法的應用。但是目前的大多數(shù)空間變化解卷積算法計算量大、計算慢，不適于實時圖像重建。而且，它們重建的圖像質(zhì)量也不佳，這種現(xiàn)像在具有大空間范圍PSF的高度多路復用成像系統(tǒng)、選擇不當?shù)南闰灥惹闆r下更明顯。雖然已有基于深度學習的解卷積方法被證明可以提高圖像質(zhì)量和重建速度，但是迄今為止，這些深度學習方法依賴于平移不變PSF近似，且不能很好的推廣到具有視場變化像差的光學系統(tǒng)?？焖俚諗块撝邓惴ǎ篺ast iterative shrinkage-thresholding algorithm(FI ...

間尺度（例如視場 (FOV) 和空間分辨率）上減小了體積采集時間，從而使 LFM 成為生物系統(tǒng)高速體積成像的有效工具之一，并具有低光損傷的特點。新的 LFM 技術(shù)已經(jīng)證明了其能夠應用于功能性腦成像，在數(shù)十至數(shù)百微米的深度保持細胞級空間分辨率，體積采集時間為 10 毫秒級。甚至，該方法zui近已被證明用于觀察單細胞標本的結(jié)構(gòu)和動力學，具有接近衍射極限的三維空間分辨率、數(shù)微米的成像深度（足以覆蓋單個細胞的大部分體積），以及毫秒級的采集時間。對于傳統(tǒng)的 LFM，微透鏡陣列 (MLA) 放置在寬視場顯微鏡的原生像平面 (native image plane, NIP) 上，并且光學信號以欠采樣方式記錄 ...

下不能做到寬視場。紅細胞法中的激光掃描法是點掃描，測量的血管數(shù)量有限，而全息法只適用于薄樣品。傳統(tǒng)的激光散斑成像方法結(jié)果只能提供定性的相對流速，并將血管與其周圍組織以大的對比度區(qū)分開來，不是定量的。PIV需要示蹤劑，限制了其在體內(nèi)的應用。文章創(chuàng)新點：基于此，韓國光州科學技術(shù)學院的Muhammad Mohsin Qureshi（第一作者）和 Euiheon Chung（通訊作者）提出了一種將PIV和激光散斑圖像分析相結(jié)合，可以同時給出血流的定量速度大小及速度方向的技術(shù)，用于寬場、定量紅細胞（red blood cell, RBC）速度測量。結(jié)合高幀率的相機，可以在活體實現(xiàn)48fps的速率圖，這足 ...

鏡的高分辨率視場 (FOV) 通常約為透鏡直徑的 1/5。更大的透鏡直徑可以以更多的組織損傷為代價獲取更大的 FOV。然而，成像體積與插入體積的比率幾乎沒有變化。當前不足：微型光學探頭的一個缺點是組織探測區(qū)域小，這限制了其實際應用時的吞吐量和成功率。例如，如果感興趣的神經(jīng)元不在探頭的成像體積內(nèi)，則需要額外的動物和手術(shù)。因此，迫切需要一種能夠在更大的組織體積內(nèi)實現(xiàn)高分辨率成像，從而提高成像通量、靈活性和成功率的技術(shù)。文章創(chuàng)新點：基于此，美國普渡大學的Bowen Wei(第1作者)和Meng Cui(通訊作者)等人提出了一種清晰光學匹配全景探測通道技術(shù)（Clear Optically Matche ...