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Large-scale compressive microscopy via diffractive multiplexing across a sensor array
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AI
DOI：10.1038/s41566-026-01974-4.png)
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摘要
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显微镜在空间分辨率、视场和帧率之间存在权衡——由于传感器的时空吞吐量有限，改善其中一项通常需要牺牲其他属性。为克服这一问题，我们提出了一种新型显微镜，通过传感器阵列和衍射光学元件实现快照级吉像素规模成像。我们通过两种方式提高时空吞吐量：首先，使用48个传感器的阵列采集数据，使像素数量比单个传感器增加48倍；其次，采用点扩散函数工程和压缩感知算法填补阵列中各传感器之间的缺失信息，进一步使系统时空吞吐量额外提升>5.4倍。传感器阵列被建模为一个大型格式“超级传感器”，其中缺失部分对应传感器间的间隙区域。该阵列位于（近）4f成像系统的输出端，傅里叶平面上设置衍射光学元件以生成分布式多斑点点扩散函数，从而实现对包括间隙在内的整个超级传感器区域的信息编码。随后，我们基于对象在某一域中稀疏的假设，采用直接的全移变卷积前向模型进行大规模正则化重建。本显微镜可在>5.2 cm²视场内实现约3 μm分辨率，最高帧率达120 fps，有效总时空吞吐量达252亿像素/秒。我们通过两种不同模式展示了显微镜的通用性：基于暗场对比的结构成像以及对数十个自由活动的秀丽隐杆线虫钙动力学进行功能荧光成像。通过结合48传感器阵列、衍射掩模和压缩感知，研究人员开发出一种每秒25吉像素的计算显微镜，可在每秒120帧的速率下对厘米级区域实现微米级分辨率成像。
期刊
IF:
32.9
论文数:
4.3K
被引数:
6.1W
机构
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