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生物組織的不均勻折射率模糊和扭曲了單分子發(fā)射模式，產(chǎn)生了圖像偽影，降低了單分子定位顯微鏡（SMLM）的分辨率。傳統(tǒng)的無傳感器自適應光學方法依賴于迭代反射鏡變化和圖像質量度量。然而，這些度量導致不一致的度量響應，從而從根本上限制了它們在組織中進行像差校正的功效。為此，普渡大學Fang Huang、Alexander A. Chubykin、印第安納大學Gary E. Landreth為SMLM開發(fā)了深度學習驅動的自適應光學，以實現(xiàn)直接推斷波前失真和近實時補償。

本文要點：

1) 作者經(jīng)過訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)測單分子實驗中的單個發(fā)射模式，推斷其波前失真，通過動態(tài)濾波器提供估計值，并驅動可變形鏡來補償樣本引起的像差。

2) 作者證明，該方法可以同時估計和補償28種波前變形形狀，并通過>130μm厚的腦組織樣本提高了三維SMLM的分辨率和保真度。

參考文獻：

Peiyi Zhang et.al Deep learning-driven adaptive optics for single-molecule localization microscopy Nature Methods 2023

DOI: 10.1038/s41592-023-02029-0

https://doi.org/10.1038/s41592-023-02029-0