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Nov 22, 2023

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Wissenschaftliche Berichte Band 13,

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 8071 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Details zu den Metriken

Die hochauflösende komprimierende Bildgebung über eine flexible Multimode-Faser wird unter Verwendung einer gewobbelten Laserquelle und wellenlängenabhängiger Speckle-Beleuchtung demonstriert. Zur Erforschung und Demonstration eines mechanisch scanfreien Ansatzes für hochauflösende Bildgebung mithilfe einer ultradünnen und flexiblen Fasersonde wird eine eigens entwickelte Wobbelquelle verwendet, die eine unabhängige Steuerung der Bandbreite und des Scanbereichs ermöglicht. Die rechnerische Bildrekonstruktion wird durch die Verwendung einer schmalen Abtastbandbreite von \(< 10\) nm gezeigt, während die Aufnahmezeit im Vergleich zur herkömmlichen Raster-Scanning-Endoskopie um 95 % verkürzt wird. Eine nachgewiesene schmalbandige Beleuchtung im sichtbaren Spektrum ist für die Erkennung von Fluoreszenz-Biomarkern in Neuroimaging-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Der vorgeschlagene Ansatz bietet Geräteeinfachheit und Flexibilität für die minimalinvasive Endoskopie.

Bei der Entwicklung kleinerer und minimalinvasiver Endoskope spielen ultradünne Fasern eine entscheidende Rolle. Viele faserbasierte Endoskopiekonfigurationen wurden vorgeschlagen: Bündel1,2,3, Fasern mit miniaturisierter Optik4,5, Multicore-Fasern (MCF)6,7 und Multimode-Fasern (MMF)8,9,10,11,12 . MCF oder MMF ermöglichen die Bildgebung an schwer zugänglichen Stellen, indem sie räumlich aufgelöste Lichtmuster am distalen Faserende erzeugen und das Signal von der Probe sammeln. Normalerweise wird ein monochromatischer Strahl sequentiell über die Fasereingangsfacette gescannt und erzeugt unabhängige Beleuchtungsmuster auf der Probenebene. Die Muster beleuchten die Probe und das Signal wird über einen „Eimer“-Detektor gesammelt und gemessen. Die Einzelpixelkonfiguration ermöglicht die Erforschung komprimierender Sensoralgorithmen unter Verwendung eines Sub-Nyquist-Mustersatzes und der rechnerischen Superauflösungsrekonstruktion des Objekts13,14,15,16,17,18,19,20.

Die entscheidende Komponente bei all diesen Konfigurationen ist jedoch die Notwendigkeit einer Lichtabtast- oder Wellenfrontformungseinrichtung, um die gewünschten Beleuchtungsmuster am Faserausgang zu erzeugen. Im Allgemeinen werden entweder galvanometrische Spiegel17, ein räumlicher Lichtmodulator (SLM)11,21 oder ein digitales Mikrospiegelgerät (DMD)22,23 verwendet. Choudhury et al. berichteten über die Verwendung einer Singlemode-Faser (SMF) zur sequentiellen Beleuchtung der Kerne eines MCF, indem das proximale Ende des MCF auf einem computergesteuerten Tisch montiert wurde7. Räumliches Rasterscannen oder räumliche Wellenfrontformung haben viele Nachteile, darunter die Komplexität des Aufbaus, niedrige Geschwindigkeit und mechanische Instabilität. Hier untersuchen wir eine neue Möglichkeit, dynamische Beleuchtungsmuster für die MMF-Bildgebung zu erzeugen.

Die Wellenlänge des Lichts kann als zusätzlicher Freiheitsgrad zur Steuerung des räumlichen Profils am Faserausgang genutzt werden. Unterschiedliche Wellenlängen (optische Frequenzen) haben bei der Ausbreitung durch den Wellenleiter unterschiedliche Geschwindigkeiten und weisen daher unterschiedliche Phasenverzögerungen zwischen den geführten Moden des MMF am Ausgang24,25 auf. Diese Eigenschaft ermöglicht einzigartige wellenlängenabhängige Speckle-Muster an der Ausgangsfacette. Kürzlich wurde die Einzelpixelbildgebung mittels Kompressionsmessung und wellenlängenabhängiger Streuung in der \(TiO_{2}\)-Schicht demonstriert26. Ein ähnliches Konzept mit einem reinen Glasfaseraufbau wurde von Kubota et al. vorgeschlagen. in27. Es wurden jedoch keine Daten zur Flexibilität und Bildstabilität der Sonde gemeldet. Darüber hinaus wurde in diesen Arbeiten Nahinfrarot-Beleuchtung (NIR) verwendet, wodurch die vorgestellten Systeme für zukünftige Anwendungen in der Fluoreszenzbildgebung nicht geeignet sind, da die meisten Fluorophore im sichtbaren Wellenlängenbereich arbeiten.

Hier demonstrieren wir eine ultradünne und flexible Sonde für die hochauflösende Faserbildgebung im sichtbaren Bereich unter Verwendung einer maßgeschneiderten Wobbellaserquelle und einer kombinierten Singlemode-Multimode-Sonde. Verschiedene Proben wurden visualisiert und untersucht. Die Robustheit des Bildgebungsansatzes wurde getestet, indem vor der Bildgebung Kalibrierungsmessungen durchgeführt und anschließende Faserbewegungen durchgeführt wurden, die die endoskopische Bewegung in der realen Anwendung nachahmten. Der vorgeschlagene Ansatz basiert nicht auf einem räumlichen Rasterscan- oder Wellenfrontformungssystem und kann möglicherweise eine hochauflösende endoskopische Bildgebung ermöglichen.

(a) Schematische Darstellung des Versuchsaufbaus. Ein Beugungsgitter wird durch das kollimierte VIS-Spektrum eines Superkontinuumlasers beleuchtet. Licht, das in verschiedene Wellenlängen zerlegt wird, wird in eine Singlemode-Faser eingekoppelt, die als Lochblende dient und eine einzelne Wellenlänge auswählt. Die Singlemode-Faser wird an das MMF angeschlossen. Im MMF erzeugte wellenlängenabhängige Speckle-Muster beleuchten die Probe und die Gesamtantwort wird von einem Eimerdetektor erfasst. (b) Wellenlänge am MMF-Ausgang als Funktion des Drehwinkels des Gitters: experimentelle Daten (Kreise) und lineare Anpassung (rote Linie). (c) Das Hauptprinzip der Kompressionsfaserbildgebung mit gewobbelter Quelle. Wellenlängenabhängige Speckle-Muster „Beleuchtungsmatrix“ (A) und das entsprechende Signal von der Probe (Vektor b) werden gemessen und entweder in den Ghost-Imaging-Algorithmus oder in einen Regularisierungsalgorithmus eingespeist, um die Lösung x zu finden, die das Bild der Probe ist .

Es wurde eine Wobbelquelle gebaut, die auf einem Superkontinuumslaser (Leukos Rock 400, 4 W) und einem maßgeschneiderten Monochromator basiert und den Zugriff auf mehrere Freiheitsgrade wie Scangeschwindigkeit, Schrittgröße und spektrale Bandbreite jeder Beleuchtung ermöglicht Muster und die Gesamtbandbreite. Der Versuchsaufbau ist in Abb. 1a dargestellt. Der nahinfrarote Wellenlängenbereich des Pumplichts wurde über zwei Tiefpassfilter (Thorlabs, DMLP900) und einen Bandpassfilter (Thorlabs FESH0750) herausgefiltert, so dass nur sichtbares (VIS) Licht im Bereich von 400 bis 750 nm erhalten blieb wurde weiter übermittelt. Mit zwei achromatischen Linsen (f = 30 mm und 250 mm) wurde der Strahl um den Faktor 8,33 aufgeweitet. Der erweiterte VIS-Strahl trifft auf ein reflektierendes Gitter (Thorlabs GR50-1205-Regeln, 1200 l/mm mit 500-nm-Blaze), das auf einem hochauflösenden Rotationstisch (Physics Instruments V-611.998061, verbunden mit einem C-891.130300 PIMag-Controller) montiert ist. Der Tisch kann in Schrittgrößen von \(1~\mu\)rad (entspricht 0,000057\(^\circ\)) gedreht werden, was eine präzise Wellenlängenauswahl ermöglicht. Das vom Gitter reflektierte aufgefächerte Licht erster Ordnung wurde über einen konkaven Spiegel (Thorlabs, CM254-750-E02, f = 750 mm) auf die Spitze einer Singlemode-Faser (SMF, Thorlabs, P1-460Y-) fokussiert. FC-1, Kerndurchmesser \(4~\mu\)m), der als Lochblende fungiert. Basierend auf den Komponenten beträgt die theoretische beugungsbegrenzte Auflösung des Monochromators 0,02 nm. Die zur Beleuchtung verwendete schmale Wellenlängenbandbreite führt zu relativ geringen Intensitäten des Pumplichts. Abstimmbare Hochleistungslaserquellen könnten für zukünftige Anwendungen verwendet werden, da unsere Proof-of-Principle-Experimente zeigen, dass ein relativ kleiner Scanbereich eine Bildgebung ermöglicht.

Der SMF-Ausgang wurde stabil auf einem 2D-xy-Tisch gegenüber der Eingangsfacette einer stabil montierten Multimode-Faser (MMF, Thorlabs M42L01, Kerndurchmesser 50 \(\mu\)m, Länge: 1 m) montiert. Der xy-Tisch ermöglichte die Variation der Lichtkopplungsparameter. Wir untersuchten verschiedene Kopplungspositionen von der Mitte bis zum Rand der Faser und kamen zu dem Schluss, dass eine leicht außermittige Position die besten Speckle-Muster im Hinblick auf eine homogene Speckle-Verteilung ergibt. Die Ergebnisse sind in Suppl zu sehen. Abb. S1. Der geringe Abstand von weniger als \(50 \mu\)m zwischen SMF und MMF stellt sicher, dass der Großteil des Lichts vom SMF auch bei außermittigen Positionen in das MMF eingekoppelt wird.

Um den maßgeschneiderten Monochromator zu kalibrieren, wurde ein Spektrometer (Ocean Insight, OceanHDX, maximale Auflösung 0,7 nm) am distalen Ende des SMF platziert. Die Messungen des Ausgangsspektrums wurden bei verschiedenen Drehwinkeln durchgeführt. Die Daten wurden linear angepasst, wie in Abb. 1b zu sehen ist. Da die monochromatische Ausgangswellenlänge linear mit der Drehposition des Gitters zusammenhängt, entspricht eine Drehung um \(1^\circ\) einer Wellenlängenverschiebung von etwa 27,5 nm. Das heißt, eine Drehung von \(0,001^\circ\) (was innerhalb der Auflösungsgrenzen des Rotationstisches liegt) ermöglicht eine Wellenlängenverschiebung von 0,027 nm (was der Auflösung des Monochromators entspricht) und ähnelt der erreichten Auflösung von Redding et al. Verwendung einer MM-Faser für kostengünstige Spektroskopie28.

Ein achromatischer Faserkollimator mit großem Strahl und einstellbarem Fokus (Thorlabs, C40FC-A) oder einem Fiberport (Thorlabs PAF2-A4A) projizierte das Licht mit einer Vergrößerung von \(M = 11,1\) oder \(M = 44) auf die Probe \), jeweils. Die vergrößerte Beugungsgrenze wurde als \(M\cdot \lambda / (2\text {NA})\) berechnet, wobei \(\lambda = 500\) nm die kleinste verwendete Wellenlänge ist. Ein R70:T30-Strahlteiler (Thorlabs BS022) richtete den reflektierten Strahl auf die Probe und den durchgelassenen Strahl auf eine Kamera (Basler a2a1920-160um), um die Speckle-Muster aufzuzeichnen. Eine Lawinenfotodiode (APD, Thorlabs APD440A2) in Kombination mit einer Kollimationslinse oder einer Kamera (Basler acA1300-200um) wurde verwendet, um die durch die Probe übertragene Gesamtintensität zu messen. Die nah an der Rückseite der Probe montierte Kamera fungiert als großflächiger Detektor und erhöht die Messempfindlichkeit. Während des Verarbeitungsschritts wurde das Kamerabild integriert und ergibt einen Intensitätswert pro zugehörigem Speckle-Muster, genau wie bei einem Einzelpixeldetektor. Die Intensität der Speckle-Muster variiert mit der Wellenlänge, wie in Suppl zu sehen ist. Abb. S2d. Diese wellenlängenabhängigen Intensitätsschwankungen wurden berücksichtigt, da sowohl die bei der Kalibrierung erfasste Beleuchtungsmatrix A als auch der bei den Messungen erfasste Intensitätsvektor b linear von den entsprechenden Intensitäten abhängig sind.

Das Gitter auf dem Tisch wurde über einen Scanbereich von einem Grad gedreht. An jeder Bühnenposition wartet die Software 2 ms, bevor eine Kameraerfassung ausgelöst wird. Bei den binären transparenten Mustern „zwei Punkte“, „handgeschriebene Nullziffer“ und „drei Balken“ handelte es sich um selbst hergestellte, fotolithografisch hergestellte Objekte, die auf einen gesputterten Mikroskopobjektträger in Standardgröße aus Aluminium geätzt wurden. Als Stichprobe einer „handgeschriebenen Nullziffer“ verwenden wir eine Zufallsziffer aus der Standard-MNIST-Datenbank. Die Probe „Auflösungszielbalken“ war Teil eines Ziels mit negativer Auflösung (Thorlabs R2L2S1N). Während des Experiments wurden die Proben in einem xy-Probenhalter (Thorlabs, XYF1/M) montiert, der zusätzlich auf einem Lineartisch montiert war, um eine Verschiebung in z-Richtung zu erreichen.

Das Bildgebungs- und Rekonstruktionsprinzip ist in Abb. 1c dargestellt. Für jede Wellenlänge wurde durch die Lichtverwürfelung im MMF passiv ein einzigartiges Speckle-Muster erzeugt. Die Beispiele für Speckle-Muster für 15 verschiedene Wellenlängen zwischen 514 und 541,5 nm in Schritten von 1,83 nm sind in Suppl dargestellt. Abb. S2a. Das Kreuzkorrelationsdiagramm und das Korrelationshistogramm für alle experimentell gemessenen Speckle-Muster sind in Suppl dargestellt. Abb. S2b bzw. c. Für jedes farbcodierte Speckle-Muster, das auf eine Probe projiziert wurde, erfasste die Kamera ein Bild und der Detektor hinter der Probe zeichnete die gesamte durchgelassene Intensität auf. Hintergrundmessungen wurden nicht durchgeführt.

Der erfasste Stapel von Speckle-Bildern und zugehörigen Intensitätsdaten wurden geladen und in Matlab 2022a (MathWorks) verarbeitet. Die Speckle-Bilder wurden vorverarbeitet, indem ihr kreisförmiger Interessenbereich extrahiert und die verbleibenden Ecken mit Nullen aufgefüllt wurden. Zur Bildrekonstruktion wurden die beiden unterschiedlichen Verfahren Ghost Imaging (GI) und Compressive Imaging (CI) verwendet. Ghost-Imaging rekonstruiert wie beim Einzelpixel-Imaging-Ansatz ein Objekt O(x, y) als gewichtete Summe von Speckle-Mustern (\(SP_i\)), wobei die Koeffizienten als Subtraktion der mittleren Intensität (\(b_{ Mittelwert}\)) aus der Speckle-bezogenen Intensitätsmessung (\(b_i\))29:

wobei M die Anzahl der Messungen ist. Somit ist jede Bucket-Messung \(b_i\) die Überlappung zwischen dem Objekt und dem Beleuchtungsmuster. Der GI kann als Vektorprojektion der Objektübertragungsfunktion über M verschiedene Zufallsvektoren \(SP_i\) angesehen werden. Um einen guten Kontrast zu erreichen, sind in der Praxis \(M>> N^{2}\) Muster erforderlich, die hier nicht angegeben sind, daher könnte die GI-Rekonstruktion sehr schlecht oder gar nicht angegeben sein30.

Compressive Imaging rekonstruiert eine Probe aus einer Reihe von Messungen, indem es mithilfe der Sparsity-Beschränkung Lösungen für unterbestimmte lineare Systeme findet. Unter mehreren gängigen verfügbaren Regularisierungsalgorithmen haben wir uns für die Verwendung von TVAL331 entschieden. TVAL3 bietet aufgrund seiner Anpassung an nicht spärliche Stichproben häufig eine ziemlich gute Lösung ohne besondere Vorbedingungen, verglichen mit anderen Entrauschungsalgorithmen, die am besten funktionieren, wenn die Stichprobe spärlich ist. Darüber hinaus werden die TVAL3-Algorithmen aufgrund ihrer überlegenen Rechengeschwindigkeit bevorzugt verwendet. Für TVAL3 wurde das isotrope \(TV+\)-Modell gewählt: \(min_{x\in {\mathbb {R}}^{n}} \sum \limits _{i}\left\| D_{i}x \ rechts\| _{2}\), st \(Ax = b\), \(x\ge 0\); mit A der Beleuchtungsmatrix (den umgeformten Speckle-Mustern), b der gemessenen Intensität pro Speckle-Muster und x der Probe und mit \(D_{i}x\) dem diskreten Gradienten von x am Pixel i, wie ausführlich in31 beschrieben. Die Variablen können durch Einführung von \(y_{i} = D_{i}x\) aufgeteilt werden, und das TV-Modell ist nun äquivalent zu: \(min_{y_{i},x} \sum \limits _{i} \left\| y_{i} \right\| _{p}\), st \(Ax = b\) und \(D_{i}x = y_{i}\), mit \(p = 1\ ) oder 2. Die folgenden nicht standardmäßigen Parameter wurden auf maxit = 1500, TVnorm = 1, nonneg = true und isreal = true gesetzt. TVAL3 ermöglicht es, eine anfängliche Schätzung als Startreferenz für seine Rekonstruktionsroutine festzulegen, die das Ergebnis positiv beeinflussen könnte. In dieser Studie wurden die berechneten Ergebnisse des GI als erste Schätzung verwendet. Wir haben jedoch keinen wesentlichen Vorteil der Einstellung dieses Parameters im Vergleich zur Standardeinstellung einer Nullmatrix festgestellt.

Zum Vergleich von CI mit herkömmlicher Rasterscan-Bildgebung legen wir als Metrik die Komprimierungsrate (\(CR = (N \times N)/{M}\)) fest, die ein Maß für die Verkürzung der Aufnahmezeit bei CI ist. CR wurde durch die \(N \times N\) Pixelgröße eines rekonstruierten Bildes, geteilt durch die Anzahl der Speckle-Muster (M), die zur Beleuchtung der Probe verwendet wurden, definiert. Ein Punkt-für-Punkt-Rasterbild erfordert \(N \times N\) Erfassungen, während das CI-Bild nur einen Bruchteil \({M} /(N \times N)\) verwendet, aber die Auflösung über die Beugung hinaus beibehält oder sogar verbessert limit13,15,16. Je höher CR, desto höher die Komprimierung und desto kürzer die Erfassungszeit.

In der ersten Reihe von Experimenten wurden verschiedene Proben, wie „Balken“, die „handgeschriebene Nullziffer“ und ein Teil eines „Auflösungsziels“ mit dem vorgeschlagenen Swept-Source-Fiber-Imaging-Ansatz abgebildet. Die Ergebnisse sind in Abb. 2 dargestellt. Die Wellenlängen-Scanbandbreite wurde auf \(\Delta \lambda = 55\) nm und 82,5 nm eingestellt, und insgesamt wurden \(M = 1000\) und 1500 Speckle-Muster mit a verwendet Scanschrittweite von 0,055 nm. Die Gesamterfassungszeit hängt von der Anzahl der auf die Probe projizierten Muster, der Belichtungszeit der zur Aufnahme der Speckle-Bilder verwendeten Kamera und der Einschwingzeit des Rotationstisches ab. Bei 1000 Speckle-Mustern, einer Belichtungszeit von 100 ms und einer Einschwingzeit von 2 ms betrug die Gesamtbildgebungszeit etwa 102 s.

Ergebnisse der Swept-Source-Multimode-Faserbildgebung für verschiedene Proben (erste Reihe) unter Verwendung der Rekonstruktionsalgorithmen GI (mittlere Reihe) und CI (untere Reihe). Die resultierende Bildgröße betrug \(N^2 = 128 \times 128\). Das Auflösungsziel (erste Spalte) wurde mit 1500 Speckle-Mustern, einer Scanschrittgröße von 0,055 nm und einer Bandbreite von \(\Delta \lambda = 82,5~\)nm abgebildet, was zu CR = 10,9 führte. Die „handgeschriebene Nullziffer“-Probe (zweite Spalte) wurde mit 1000 Speckle-Mustern, einer Scanschrittgröße von 0,055 nm und \(\Delta \lambda = 55\,\)nm abgebildet, was zu CR = 16,4 führte. „Drei Balken“-Probe (dritte Spalte) wurde mit 1000 Speckle-Mustern, einer Scanschrittgröße von 0,027 nm und einer Bandbreite von \(\Delta \lambda = 27,5~\)nm abgebildet, was zu CR = 16,4 führte. Maßstabsleiste: 3 \(\times\) diff. Grenze mit einem Diff. Grenze von 12,6 \(\mu m\).

Die in der zweiten Zeile von Abb. 2 dargestellten GI-Ergebnisse stellen nicht die Probe dar, sondern zeigen vielmehr eine Anhäufung hoher Signale in der Bildmitte. Dies ist zu erwarten, da GI für eine gute Rekonstruktion auf eine große Anzahl von Mustern angewiesen ist. Im Gegensatz dazu ähneln die erhaltenen CI-Rekonstruktionen dem „Auflösungsziel“ mit \(N^2 = 128 \times 128\) pxl (\(555 \times 555~\mu\)m\(^{2}\)). die Probe mit weichen und verschwommenen Kanten, was eine ausreichende Identifizierung des abgebildeten Objekts ermöglicht. Die weniger komplexe „Null“-Ziffer wird nahezu perfekt wiedergegeben, obwohl einige kleinere Hintergrundartefakte sichtbar sind. Ähnliche Ergebnisse wurden für die reine „drei Riegel“-Probe erhalten. Insgesamt waren die meisten Segmente der Proben gut rekonstruiert und konnten mithilfe der CI-basierten Swept-Source-Faserbildgebung leicht identifiziert werden.

In der nächsten Reihe von Experimenten wurde der Einfluss der endgültigen Bildgröße auf die Rekonstruktionsqualität untersucht. Hierzu wurde die einfache binäre Stichprobe gewählt, wie in Abb. 3a dargestellt. Die Löcher mit einem Durchmesser von \(45~\mu\)m sind durch einen Mittenabstand von 75 \(\mu\)m voneinander getrennt. Wir haben uns für einen Scanbereich von 27,5 nm mit einer Drehung von \(1^\circ\) in 1000 Schritten entschieden, beginnend bei 514 nm. Die Scanbandbreite und die Anzahl der Beleuchtungsmuster (M = 1000) wurden während der Messungen konstant gehalten.

In Abb. 3b sind die rekonstruierten Ergebnisse für verschiedene N dargestellt. Die Größe des Rekonstruktionsbildes wurde von N = 64 bis N = 192 variiert, was zu unterschiedlichen CR-Werten von 4,1 bis 36,9 führte. Die erste Spalte in Abb. 3b zeigt die GI-Ergebnisse, die nicht von N abhängen. Die beiden Punkte sind deutlich sichtbar, obwohl verrauschte Artefakte im Hintergrund vorhanden sind, nur das Pixelraster wird mit zunehmender Pixelzahl feiner.

(eine Probe. (b) Ergebnisse der Swept-Source-Multimode-Faserbildgebung für \(\Delta \lambda = 27,5~\)nm und M = 1000 Muster als Funktion der Bildgröße innerhalb desselben Sichtfelds: \(64\times 64\) pxl ( obere Reihe, CR = 4,1), \(128\times 128\) pxl (mittlere Reihe, CR = 16,4) und \(192\times 192\) pxl (untere Reihe, CR = 36,9) unter Verwendung von Ghost Imaging (erste Spalte) und Rekonstruktionsalgorithmen für komprimierende Bildgebung (zweite Spalte). c) Ergebnisse der Swept-Source-Multimode-Faserbildgebung für eine Bildgröße von \(N^2 = 128 \times 128\) pxl als Funktion der Bandbreite (oder Anzahl der Speckle-Muster): \(\Delta \lambda = 5,5\) nm (obere Reihe, M = 200, CR = 81,9), \(\Delta \lambda = 8,25~\)nm (mittlere Reihe, M = 300, CR = 54,6) und \(\Delta \lambda = 20,63~\)nm (untere Reihe, M = 750, CR = 21,8) für Ghost-Imaging- (erste Spalte) und komprimierende Imaging-Algorithmen (zweite Spalte). Für einfache binäre Objekte ist die Bildgebung mit einer kleinen Bandbreite und einem hohen CR möglich. Maßstabsleiste: 3 \(\times\) diff. Grenze mit einem Diff. Grenze von 12,6 \(\mu m\).

Die zweite Spalte zeigt die Swept-Source-Multimode-Faserbildgebung mit CI. Die Sichtbarkeit der beiden Punkte erhöht sich mit der Anzahl der Pixel im rekonstruierten Bild. Ein besseres Signal-Hintergrund-Verhältnis, das hauptsächlich durch eine Verringerung des Hintergrunds erreicht wird, ist das Ergebnis der Entrauschungsfunktionen des TVAL3-Algorithmus. Für \(N^2 = 128 \times 128\) pxl, was einer Auflösung von \(4,3~\mu m\) pro Pixel entspricht, werden die Löcher durch 10 Pixel dargestellt, was perfekt zur Größe der Probe passt. Im Vergleich zur GI erhöht die komprimierende Bildgebung (mit vollständiger Variationsentrauschung) die Sichtbarkeit der beiden Punkte durch Dämpfung des Hintergrunds und Erhöhung des Kontrasts durch Schärfung der Kanten der beiden Punkte. Abbildung S3 in den Zusatzinformationen zeigt die Bildrekonstruktionsqualität, die für verschiedene Signal-Rausch-Verhältnisse (SNR) simuliert wurde. Unsere Simulationen zeigen, dass für den Fall mit relativ geringem Rauschen (SNR \(> 10\)) eine gute Bildrekonstruktion einer spärlichen Probe mit einer Bandbreite von nur 5,5 nm erreicht werden konnte.

In der zweiten Versuchsreihe untersuchten wir die Abbildungsqualität als Funktion der Bandbreite und der entsprechenden Anzahl an Beleuchtungsmustern. Die Ergebnisse für drei unterschiedliche Anzahlen von Speckle-Mustern: M = 200, 300 und 750, die Bandbreiten von \(\Delta \lambda = 5,5, 8,25\) bzw. 20,63 nm entsprechen, sind in Abb. 3c dargestellt. Da die Bildgröße von \(N^2 = 128 \times 128\) pxl konstant gehalten wurde, ändert sich der CR-Wert (CR = 81,9, 54,6 und 21,8) basierend auf der Anzahl der verwendeten Muster. Für den GI, dargestellt in der ersten Spalte, ist das Ergebnis umso besser, je mehr Muster verwendet werden. Die besten Ergebnisse hinsichtlich Kontrast und Sichtbarkeit konnten mit CI erzielt werden, wie in der zweiten Spalte dargestellt. Eine Bandbreite von \(\Delta \lambda > 8,25\) nm, also nur M = 300 Muster (CR = 54,6), reicht für eine überzeugende Rekonstruktion der Probe aus. Dies stellt eine deutliche Verbesserung hinsichtlich der Reduzierung der Scanbandbreite im Vergleich zum Bericht von Shin et al.26 dar, in dem 0,1-nm-Schritte über 100 nm verwendet wurden. Unsere Ergebnisse stimmen mit der bekannten Tatsache überein, dass die komprimierende Erfassung von der Spärlichkeit des Signals abhängt: Das relativ spärliche Objekt (Abb. 3c) kann mit einer hohen Komprimierungsrate rekonstruiert werden, während für weniger spärliche Proben (Abb. 2) , ist eine niedrigere CR erforderlich.

Für reale Anwendungen ist es entscheidend, invariante Speckle-Muster beizubehalten, wenn die Faser bewegt wird. In der nächsten Reihe von Experimenten untersuchten wir die Stabilität des Systems über die Zeit und die Bildgebungsleistung, während die Fasersonde bewegt wird.

In den ersten Experimenten haben wir die Rekonstruktionsstabilität über die Zeit getestet, während die Faser stabil gehalten wird. Die Ergebnisse der Proben- und Swept-Source-Multimode-Faserbildgebung als Funktion der Zeit in Minuten sind in Abb. 4 dargestellt. Zum Zeitpunkt Null bestand die Beleuchtungsmatrix A aus M = 1000 abgeflachten Speckle-Mustern im Bereich von \(\lambda _1 = 514\) bis \(\lambda _N = 541,5\) nm (\(\Delta \lambda = 27,5\) nm) und der entsprechende Signalvektor b wurden gleichzeitig gemessen. Das vom CI-Algorithmus rekonstruierte Bild ist in Abb. 4b dargestellt. Es ähnelt, wenn auch nicht perfekt, der komplexen Struktur der Probe mit den Öffnungs- und Verdünnungsbereichen. Die rekonstruierten Bilder haben eine Größe von \(N^2 = 128 \times 128\) pxl (2203x 2203 \(\mu m^{2}\)). Wir wiederholten die Intensitätsmessungen 5 Minuten und 10 Minuten später, um b\(_{5\text {min}}\) bzw. b\(_{10\text {min}}\ zu erhalten. Die Bilder in Abb. 4c und d zeigen die Rekonstruktionsergebnisse für Hybridmessungen: Die Beleuchtungsmatrix A wurde zum Zeitpunkt Null gemessen, unter der Annahme, dass sich die Speckle-Muster im Laufe der Zeit nicht ändern würden, und das Signal der Probe wurde 5 Minuten und 10 Minuten später gemessen , jeweils. Die Pearson-Korrelationskoeffizienten (corr2) zwischen dem zum Nullzeitpunkt rekonstruierten Bild und Bildern, die nach verzögerten Intensitätsmessungen rekonstruiert wurden, betragen 0,98 und sind in Abb. 4c und d angegeben. Für beide Zeitstempel sind die Korrelationswerte hoch, was auf eine hervorragende Übereinstimmung mit der ursprünglichen Stichprobe hinweist. Ähnliche Ergebnisse erhält man durch die Berechnung des Strukturähnlichkeitsindex (ssim). Visuell lässt sich die gleiche Einschätzung ableiten. Das Swept-Source-Multimode-Faser-Bildgebungssystem liefert zuverlässige Messergebnisse im Laufe der Zeit.

In der zweiten Versuchsreihe untersuchten wir, wie sich das Bewegen und Biegen des Singlemode-Teils der Fasersonde auf die Bildgebungsleistung des vorgeschlagenen Ansatzes auswirken würde. Zuerst haben wir gleichzeitig gemessen, dass die Beleuchtungsmatrix A aus M = 1000 abgeflachten Specklemustern im Bereich von \(\lambda _1 = 514\) bis \(\lambda _N = 541,5\) nm (\(\Delta \lambda = 27,5) besteht \) nm) und der entsprechende Signalvektor b. Das mit dem CI-Algorithmus rekonstruierte Bild ist in Abb. 5a dargestellt. Wir sehen unsere Probe deutlich. Der den Messungen entsprechende Versuchsaufbau eines SMF (gelb) ist in Abb. 5d dargestellt. Dann wurde der SMF zweimal aufgewickelt, wie in Abb. 5e gezeigt, und die Intensitätsmessungen wurden wiederholt. Das in Abb. 5b dargestellte Bild wurde unter Verwendung der für die erste Position des SMF gemessenen Beleuchtungsmatrix A (wie in Abb. 5d) und des für die gemessenen Intensitätsvektors b\(_{2\text {loops}}\) rekonstruiert zweite Position des SMF (wie in Abb. 5e).

Stabilitätsmessungen über die Zeit für die MMF-Bildgebung mit gewobbelter Quelle unter Verwendung von M = 1000 Mustern über \(\Delta \lambda = 27,5~\)nm. (a) Muster „Handgeschriebene Nullziffer“. (b–d) CI-Rekonstruktionsergebnisse für \(N^2 = 128 \times 128\) und einen CR von 16,4: Beleuchtungsmatrix A und Intensitätsvektor b wurden gleichzeitig gemessen (b), A und b\(_{5\ text {min}}\) wurden mit einer Verzögerung von 5 Minuten zwischen (c) gemessen, und A und b\(_{10\text {min}}\) wurden mit einer Verzögerung von 10 Minuten zwischen (d) gemessen. Die Korrelationskoeffizientenwerte und der Strukturähnlichkeitsindex zwischen (b) (c) und (b), (d) sind angegeben. Maßstabsleiste: 3 \(\times\) diff. Grenze mit einem Diff. Grenze von 50,1 \(\mu m\).

Stabilitätsmessungen der vorgeschlagenen Swept-Source-MMF-Bildgebung (\(\Delta \lambda = 27,5~nm\), M = 1000) während Faserbewegungen. Bildrekonstruktionsergebnisse (a–c) und die entsprechende Konfiguration des SMF (d, e). Die Vorkalibrierung wurde nur einmal durchgeführt. Maßstabsleiste: 3 \(\times\) diff. Grenze mit einem Diff. Grenze von 50,1 \(\mu m\).

Anschließend wurde eine dritte Schleife hinzugefügt, wie in Abb. 5f dargestellt. Das in Abb. 5c dargestellte Bild wurde unter Verwendung der für die erste Position des SMF gemessenen Beleuchtungsmatrix A (wie in Abb. 5d) und des für die gemessenen Intensitätsvektors b\(_{3\text {loops}}\) rekonstruiert dritte Position des SMF (wie in Abb. 5f). Der Pearson-Korrelationskoeffizient zwischen dem in Abb. 5a dargestellten Bild und dem in Abb. 5b dargestellten Bild lag sehr nahe bei 1. Der Korrelationskoeffizient zwischen dem Bild in Abb. 5a und c wurde mit 0,955 berechnet. Der Korrelationskoeffizient sinkt leicht, wenn die SMF-Konfiguration von einer einzelnen Schleife auf drei Schleifen geändert wird. Unter Berücksichtigung der harten Behandlung und Biegung bleibt die Gesamtqualität der Bildrekonstruktion dennoch sehr gut. Die „Null“ ist deutlich vom Hintergrund zu unterscheiden, obwohl in Abb. 5c ein geringfügiger Anstieg des Hintergrundrauschens zu erkennen ist. Wir kommen zu dem Schluss, dass die Verformung des SMF selbst bei recht extremer Biegung keinen wesentlichen Einfluss auf die Rekonstruktionsqualität hat. Allerdings darf man nicht aus den Augen verlieren, dass das ein Meter lange MMF der sensible Teil des Aufbaus bleibt. Äußere Einflüsse wie Biegung oder Bewegung verändern die Lichtdurchlässigkeit durch das MMF und erfordern eine ständige Neukalibrierung. Um ein robustes, aber flexibles endoskopisches Faserbildgebungssystem zu etablieren, sollte ein kürzerer MMF-Teil verwendet werden. Darüber hinaus könnten weitere Ideen zur Erzeugung invarianter und sich wiederholender Speckle-Muster (z. B. 3D-gedruckte diffraktive optische Elemente oder Metamaterialschichten kombiniert mit Swept-Source-Beleuchtung) untersucht werden.

In dieser Studie haben wir einen Ansatz zur Bildgebung mit Swept-Source-Fasern vorgeschlagen und demonstriert. Wir haben die Machbarkeit der Verwendung wellenlängenabhängiger, fasergenerierter Speckle-Muster für die faserbasierte komprimierende Bildgebung gezeigt. Wir konnten eine Vielzahl von Proben mit einer Bandbreite von \(\Delta \lambda < 10\) nm im sichtbaren Bereich rekonstruieren. Die relativ schmale VIS-Bandbreite könnte möglicherweise für Fluoreszenzbildgebungsanwendungen genutzt werden. Der vorgeschlagene Bildgebungsansatz erfordert kein mechanisches Scangerät, was den gesamten Beleuchtungsprozess im Vergleich zu Versuchsaufbauten mit galvanometrischen Spiegeln oder DMDs12,17 vereinfacht. Sicherlich ist der selbstgebaute Monochromator ein überentwickeltes Gerät und kann durch einen Superkontinuumslaser mit einem akusto-optischen abstimmbaren Filter oder durch einen Laser mit schneller Wobbelquelle, wie er üblicherweise in der optischen Kohärenztomographie verwendet wird, oder durch einen abstimmbaren Laser ersetzt werden kürzlich berichtet26,27,32. Wir haben experimentell gezeigt, dass die Bildqualität des vorgeschlagenen Ansatzes keine Stabilität der Fasersonde erfordert. Die Ergebnisse eröffnen neue Wege im Bereich der markierungsfreien und markierungsbasierten Tiefengewebebildgebung und ermöglichen möglicherweise die endoskopische hochauflösende In-vivo-Bildgebung auf reiner Faserbasis.

Die während der aktuellen Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Diese Arbeit wurde im Rahmen von ARCNL, einer öffentlich-privaten Partnerschaft zwischen UvA, VU, NWO und ASML, durchgeführt und teilweise durch „Toeslag voor Topconsortia voor Kennis en Innovatie (TKI)“ des niederländischen Ministeriums für Wirtschaft und Klimapolitik finanziert. Wir möchten uns für die Softwareunterstützung von Marco Seynen bedanken. Wir danken Sergey Amitonov für maßgeschneiderte Muster.

Niederländische Organisation für wissenschaftliche Forschung (WISE) und das niederländische Ministerium für Wirtschaft und Klimapolitik.

Nanoscale Imaging and Metrology, Advanced Research Centre for Nanolithography (ARCNL), Science Park 106, 1098 XG, Amsterdam, Niederlande

Benjamin Lochocki, Aleksandra Ivanina, Akje Bandhoe und Lyubov V. Amitonova

Abteilung für Physik und Astronomie, LaserLaB, Vrije Universiteit Amsterdam, de Boelelaan 1081, 1081 HV, Amsterdam, Niederlande

Johannes F. de Boer & Lyubov V. Amitonova

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BL hat die experimentelle Geometrie erstellt. BL, AI und AB führten die Experimente durch. BL und LVA analysierten die Daten. BL, JFdB und LVA konzipierten die Idee und entwarfen das optische System, LVA sicherte sich die Finanzierung und leitete das Projekt. BL hat die Zahlen erstellt und das Manuskript mit Beiträgen aller Autoren verfasst.

Korrespondenz mit Benjamin Lochocki.

Die Autoren erklären die folgenden konkurrierenden Interessen. Eine auf diesen Ergebnissen basierende Patentanmeldung mit der Nr. 2021837 (Bildgebung durch Multimode-Fasern) wurde von der Vrije-Universität Amsterdam mit LVA und JFdB als Erfindern eingereicht. BL, AI und AB haben keine konkurrierenden Interessen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Lochocki, B., Ivanina, A., Bandhoe, A. et al. Swept-Source-Multimode-Faserbildgebung. Sci Rep 13, 8071 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34062-6

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Eingegangen: 23. Januar 2023

Angenommen: 24. April 2023

Veröffentlicht: 18. Mai 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-34062-6

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