开发了用于微创内镜的光纤图像传输技术
发布时间：2025-02-10 13:54:57 阅读数： 507
用于通过MMF传输全光图像的光纤集成小型化dn2的示意图。资料来源：自然光子学（2025）。DOI: 10.1038/s41566-025-01621-4
光纤，作为现代科技的基石，为互联网通信、大数据传输等提供了高效且安全的通道。其中，多模光纤（MMF）因能支持更多引导模式，具备在细小空间内传输大量信息和图像的能力，成为量子信息、显微内窥镜等领域的明星工具。然而，MMF的高散射特性导致的模态色散问题，一直困扰着信息传输的质量。
为了攻克这一难题，上海理工大学人工智能科学与技术学院的研究团队带来了创新解决方案。他们在《自然光子学》杂志上发表的研究中，成功地将小型化的多层光学衍射神经网络（DN2s）集成到MMF的远端，实现了全光学图像的无畸变传输。
DN2s，这种基于深度学习的神经网络方法，能够以光速处理光学矩阵乘法，高效完成图像分类、解密和相位检测等任务。研究团队采用先进的3D电激扫描双光子纳米光刻技术，在商用0.35米长的MMF远端面上，集成了仅150微米见方的小型DN2s。
这一集成系统，在可见光范围内，能够准确推断出光纤传输过程中散斑图案的幅度和相位信息，直接通过光纤实现图像的重建和传输。实验结果显示，该系统在手写数字成像方面表现出色，实现了微小的图像重建特征尺寸和较高的光学强度对比度。更重要的是，该平台还具备迁移学习能力，能够高质量地重建未包含在训练数据集中的HeLa细胞图像。
光纤集成小型化DN2s的研制。资料来源：自然光子学（2025）。DOI: 10.1038/s41566-025-01621-4
这项研究的核心在于利用DN2s的卓越计算能力。DN2s，作为一种基于深度学习的神经网络方法，能够以光速处理复杂的光学信息，实现高效、准确的图像重建和传输。当这种神经网络与MMFs相结合时，它们共同构成了一个全新的光学系统，能够在保持信息传输质量的同时，实现更广泛的功能扩展。
在光纤的末端，研究者们巧妙地集成了小型化的DN2s。这个微小的光学元件，虽然只有微米级大小，但却拥有强大的处理能力。它能够准确地推断出光纤传输过程中散斑图案的幅度和相位信息，从而实现图像的重建和传输。这一创新不仅解决了MMFs传输中的图像畸变问题，还为紧凑型光子系统的技术升级提供了新的可能。
