Image metric-based multi-observation single-step deep deterministic policy gradient for sensorless adaptive optics
Notice bibliographique
Résumé
Sensorless adaptive optics (SAO) has been widely used across diverse fields such as astronomy, microscopy, and ophthalmology. Recent advances have proved the feasibility of using the deep deterministic policy gradient (DDPG) for image metric-based SAO, achieving fast correction speeds compared to the coordinate search Zernike mode hill climbing (ZMHC) method. In this work, we present a multi-observation single-step DDPG (MOSS-DDPG) optimization framework for SAO on a confocal scanning laser ophthalmoscope (SLO) system with particular consideration for applications in preclinical retinal imaging. MOSS-DDPG optimizes N target Zernike coefficients in a single-step manner based on 2 N + 1 observations of the image sharpness metric values. Through in silico simulations, MOSS-DDPG has demonstrated the capability to quickly achieve diffraction-limited resolution performance with long short-term memory (LSTM) network implementation. In situ tests suggest that knowledge learned through simulation adapts swiftly to imperfections in the real system by transfer learning, exhibiting comparable in situ performance to the ZMHC method with a greater than tenfold reduction in the required number of iterations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».