Исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) в статье для журнала Optica продемонстрировали инновационное применение глубокого обучения – метода, использующего многослойные нейросети – для значительного увеличения отображаемой глубины голограмм.

Их технология под названием HIDEF базируется на свёрточной нейросети, одновременно выполняющей автофокусировку и восстановление фазы – сложные процедуры, которые обычно отнимают много времени при реконструкции голографических изображений.

Действенность HIDEF была наглядно подтверждена успешной реконструкцией голограмм аэрозолей и образцов человеческих тканей. Было показано, что новый подход существенно улучшает вычислительную эффективность и скорость реконструкции объёмных изображений с высоким разрешением. Благодаря увеличению глубины восстановленных изображений метод устойчив к возможным ошибкам оптических юстировок.

«Глубокое обучение является непостижимо мощным инструментом, оно удивляет исследователей оптики тем, чего может достичь в совершенствовании оптической микроскопии, и предоставляет новые методы реконструкции изображений. От оптических моделей/устройств, вдохновленных физикой, мы движемся к проектам, основанным на данных, которые полностью изменят как оптическую технику, так и программное обеспечение следующего поколения микроскопии, комбинируя их по-новому», – добавил профессор Озкан (Aydogan Ozcan), руководитель лаборатории UCLA и данного исследования.