Световая флуоресцентная микроскопия стала ведущим методом визуализации больших образцов, очищенных от тканей, в 3D благодаря возможности оптического разделения, уменьшению фотоповреждений и быстрому получению данных.
Качество изображения во многом зависит от характеристик луча освещения. Недавние разработки тонких недифрагирующих лучей, таких как световые листы Бесселя, Эйри и решетчатые световые листы, позволили добиться однородного и высококонтрастного изображения, однако новые формы лучей могут значительно улучшить качество изображения при визуализации биологических образцов.
Исследователи предложили решение проблемы флуоресцентной микроскопии световых листов : новые лучи освещения, разработанные на основе так называемого “глубокого обучения” (deep learning), метода машинного обучения, с использованием обучаемой фазосдвигающей маски. Их исследование устраняет необходимость в сложных инструментах оптического проектирования, позволяя напрямую применять оптимизацию для улучшения контрастности изображения.
Суть этого подхода заключается в интеграции моделирования оптического распространения и использовании нейросетей. Эта оптимизация одновременно обновляет параметры луча освещения, что приводит к превосходному качеству изображения. Вместо простого анализа изображений новая модель глубокого обучения проектирует неожиданные формы луча освещения для достижения лучших результатов. В частности, модель генерировала луч в форме бабочки путем оптимизации сотни тысяч переменных внутри фазовой маски. Результаты демонстрируют существенное улучшение качества изображения по сравнению с традиционными гауссовскими световыми листами.
Этот метод потенциально может упростить проектирование новых лучей освещения даже для тех, кто не имеет обширных знаний в области оптики.