【摘 要】
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Shack-Hartmann波前探测器是一种高效的波前探测器,常用于自适应光学(Adaptive optics:AO)系统中的波前相位检测器件。AO与显微镜技术相结合,通过使用自由变形镜(Deformable
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Shack-Hartmann波前探测器是一种高效的波前探测器,常用于自适应光学(Adaptive optics:AO)系统中的波前相位检测器件。AO与显微镜技术相结合,通过使用自由变形镜(Deformable mirrors:DM)或空间光调制器(Spatial light modulator:SLM)之类的有源元件来恢复生物组织的衍射限制成像,从而可获得生物组织的高分辨率图像。这对传统Shack-Hartmann探测速度与灵敏度带来了新的挑战。近年来,研究人员通过算法与硬件方面的改进,提升了传统Shack-Hartmann 探测速度与灵敏度,但仍无法满足双光子显微镜中 的应用 需求。本论文在总结Shack-Hartmann波前探测器质心计算和波前预测算法的基础上,将深度卷积神经网络引进Shack-Hartmann波前探测器,提出了以VGG-Net为骨干卷积神经网络的深度学习框架。通过卷积层从点阵图中提取质心位置信息,卷积层间的激活函数在质心信息提取过程中引入了非线性,并起到了抑制噪声的作用,卷积后的全连接层进行波前系数回归。将质心计算与波前系数预测过程融入到同一框架下进行求解,完成了一个端到端的波前检测算法,目的实现一款快速灵敏的Shack-Hartmann波前探测器。论文通过网络的合理设计,先在仿真数据上对网络进行训练,再用真实数据对网络微调。最后在含有仿真组织噪声的测试数据集上得到了不错的预测结果,真实值和预测值的均方根误差达到了 0.06λ。本文还通过理想的AO系统验证了方法的可行性,并在真实双光子显微镜系统中,对散射小球像差进行矫正,通过矫正前后点扩散函数(Point spread function:PSF)的对比分析了本方法在实际情况中的效果。
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