Optical single-pixel volumetric imaging by three-dimensional light-field illumination
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional single-pixel imaging (3D SPI) has become an attractive imaging modality for both biomedical research and optical sensing. 3D-SPI techniques generally depend on time-of-flight or stereovision principle to extract depth information from backscattered light. However, existing implementations for these two optical schemes are limited to surface mapping of 3D objects at depth resolutions, at best, at the millimeter level. Here, we report 3D light-field illumination single-pixel microscopy (3D-LFI-SPM) that enables volumetric imaging of microscopic objects with a near-diffraction-limit 3D optical resolution. Aimed at 3D space reconstruction, 3D-LFI-SPM optically samples the 3D Fourier spectrum by combining 3D structured light-field illumination with single-element intensity detection. We build a 3D-LFI-SPM prototype that provides an imaging volume of ∼390 × 390 × 3,800 μm 3 and achieves 2.7-μm lateral resolution and better than 37-μm axial resolution. Its capability of 3D visualization of label-free optical absorption contrast is demonstrated by imaging single algal cells in vivo. Our approach opens broad perspectives for 3D SPI with potential applications in various fields, such as biomedical functional imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».