論文の概要: Differentiable optimization of the Debye-Wolf integral for light shaping and adaptive optics in two-photon microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16930v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 12:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 18:25:57.688235
• Title: Differentiable optimization of the Debye-Wolf integral for light shaping and adaptive optics in two-photon microscopy
• Title（参考訳）: 2光子顕微鏡における光整形および適応光学のためのdebye-wolf積分の微分可能最適化
• Authors: Ivan Vishniakou, Johannes D. Seelig
• Abstract要約: 光の制御は、光学遺伝学、適応光学、レーザー加工などの応用において一般的な要件である。 そこで本研究では,Debye-Wolf積分を効率よく最適化するために,微分可能最適化と機械学習を利用する。 光整形には、この最適化手法が2光子顕微鏡における任意の3次元点展開関数に適していることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Control of light through a microscope objective with a high numerical aperture is a common requirement in applications such as optogenetics, adaptive optics, or laser processing. Light propagation, including polarization effects, can be described under these conditions using the Debye-Wolf diffraction integral. Here, we take advantage of differentiable optimization and machine learning for efficiently optimizing the Debye-Wolf integral for such applications. For light shaping we show that this optimization approach is suitable for engineering arbitrary three-dimensional point spread functions in a two-photon microscope. For differentiable model-based adaptive optics (DAO), the developed method can find aberration corrections with intrinsic image features, for example neurons labeled with genetically encoded calcium indicators, without requiring guide stars. Using computational modeling we further discuss the range of spatial frequencies and magnitudes of aberrations which can be corrected with this approach.
• Abstract（参考訳）: 光学、適応光学、レーザー加工などの応用において、高い開口率を持つ顕微鏡の目的による光制御は一般的な要件である。 偏光効果を含む光伝搬は、デバイ・ウルフ回折積分を用いてこれらの条件下で記述することができる。 そこで本研究では,Debye-Wolf積分を効率よく最適化するために,微分可能最適化と機械学習を利用する。 光整形には、この最適化手法が2光子顕微鏡における任意の3次元点展開関数に適していることを示す。 微分型モデルに基づく適応光学 (dao) では, 誘導星を必要とせず, 遺伝的にコード化されたカルシウムインジケータをラベルづけしたニューロンなど, 内在的な画像特徴を持つ収差補正を探索できる。 計算モデルを用いて、この手法で補正できる空間周波数と収差の大きさの範囲をさらに議論する。

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