Adv. Photon.丨清华大学精密仪器系研究团队实现像差自校准的智能显微成像

背景：定量相位显微作为一种无标记成像技术，在生物医学等领域应用广泛，但光学像差会降低其成像质量和分辨率，现有校正方法存在系统复杂、需要预标定或计算耗时等问题。研究目的：清华大学研究团队旨在开发一种无需预标定、计算高效的自适应像差校正方法，以提升定量相位显微的成像性能。结论：团队提出了物理信息循环一致性网络（PICNet），通过深度学习嵌入可学习的物理前向模型，仅需单帧测量即可同时重建系统像差和物体相位，实验表明该方法在保真度、速度和泛化性上优于传统方法，为计算成像逆问题提供了通用解决方案，并有望拓展到其他成像模式。