Digital holografisk mikroskopi är en avbildningsmodalitet som digitalt kan rekonstruera bilderna av 3D-prover från ett enda hologram genom att digitalt omfokusera det genom hela 3D-provvolymen. I jämförelse, att skanna genom en provvolym med ett konventionellt ljusmikroskop kräver att man använder ett mekaniskt steg för att flytta provet och ta flera bilder på olika djup, vilket sätter en begränsning för uppnåelig bildhastighet och genomströmning. Dessutom, holografisk avbildning kan utföras till en bråkdel av storleken och kostnaden för ett konventionellt ljusfältmikroskop, täcker också ett mycket större synfält. Detta har möjliggjort en myriad av handhållna enheter som drivs av holografi för biomedicinsk diagnostik och miljöavkänningstillämpningar. Trots dessa fördelar, de resulterande bilderna av ett holografiskt mikroskop i allmänhet lider av ljusstörningsrelaterade rumsliga artefakter, vilket kan begränsa den uppnåbara kontrasten i det rekonstruerade hologrammet.

Forskare vid UCLA har utvecklat en ny artificiell neural nätverksbaserad metod för att övervinna dessa begränsningar för holografisk 3D-avbildning. Denna nya metod, kallad Bright-field Holography, har det bästa från två världar eftersom det kombinerar bildkontrastfördelen med ljusfältmikroskopi och ögonblicksbildens volymetriska avbildningskapacitet för holografi. I Bright-field Holography, ett djupt neuralt nätverk tränas med hjälp av samregistrerade par digitalt omfokuserade hologram och deras motsvarande ljusfältmikroskopbilder för att lära sig den statistiska bildomvandlingen mellan två olika mikroskopimetoder. Efter utbildningen, det djupa neurala nätverket tar in ett digitalt omfokuserat hologram som motsvarar ett givet djup inom provvolymen och omvandlar det till en bild som motsvarar en ljusfältmikroskopbild som erhållits på samma djup, matchar den rumsliga och färgkontrasten samt den optiska snittförmågan hos ett ljusfältmikroskop. Även om utbildningen av ett sådant neuralt nätverk tar ~ 40 timmar, efter att det har tränats, nätverket förblir fast och kan snabbt skapa sin utdatabild, inom en sekund för ett hologram med miljontals pixlar.

Denna forskning har publicerats i Ljus:Vetenskap och tillämpningar , en open access -tidskrift för Springer Nature. Forskningen leds av Dr Aydogan Ozcan, kanslerns professor i el- och datateknik vid UCLA Henry Samueli School of Engineering and Applied Science, och en associerad direktör för California NanoSystems Institute (CNSI), tillsammans med Yichen Wu en doktorand och Dr Yair Rivenson, adjungerad professor i el- och datateknik vid UCLA.

"Bright-field Holography överbryggar kontrastgapet mellan de klassiska hologramåteruppbyggnadsmetoderna och ett avancerat ljusfältmikroskop, samtidigt som det eliminerar behovet av att använda komplex hårdvara och mekanisk skanning för att snabbt avbilda provvolymer. "sade professor Ozcan. En av de applikationer som omedelbart kommer att dra nytta av denna teknik är snabb volymetrisk avbildning av dynamiska händelser inom stora volymer, öppna nya vägar för avsevärt avancerad hög genomströmning av vätskeprover genom djupinlärning.