Multiple guide stars optimization in conjugate adaptive optics for deep tissue imaging
Multiple guide stars optimization in conjugate adaptive optics for deep tissue imaging
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深层组织成像共轭自适应光学中的多导星优化
DOI：
10.1016/j.optcom.2019.124891
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发表时间：
2020-03
影响因子：
2.4
通讯作者：
Wei Gong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chenxue Wu;Jiajia Chen;Biwei Zhang;Yao Zheng;Xinpei Zhu;Ke Si;Wei Gong
自适应光学（AO）在光学显微镜中广泛应用于恢复深部组织的高分辨率图像。然而，在传统的AO系统中，单个导星的校正视场（FOV）通常是非常有限的。本文提出了一种基于自动最优多导星选择算法的共轭AO系统，在少量导星的情况下实现大的有效校正视场。对于随机相位掩膜作为散射介质，有效校正覆盖率可以提高到传统CAO系统的~ 5.09倍。对于厚度为117 μ m的小鼠脑切片，有效校正视场比传统的CAO系统大约2.58倍。因此，我们的方法在大视场深度组织成像中显示出像差校正的潜力
Adaptive optics (AO) has been widely used in optical microscopy to recover high-resolution images in deep tissue. However, in conventional AO systems, the corrected field of view (FOV) of a single guide star is usually quite limited. Here we demonstrate a conjugate AO system based on automatic optimal multiple guide stars selection algorithm to achieve large effective corrected FOV with a small number of guide stars. For a random phase mask as the scattering medium, the effective correction coverage ratio can be increased to∼ 5.09 times than that in a conventional CAO system. For a mouse brain slice with 117 μ m thickness, the effective corrected FOV is larger than that of conventional CAO system by a factor of∼ 2.58. Therefore, our method shows potentials in aberration correction with large FOV for deep tissue imaging
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