赖溥祥 1,2,3,4,*赵麒 1,2周颖颖 1,2程圣福 1,2[ ... ]仲天庭 1,2,**
作者单位
摘要
1 香港理工大学生物医学工程系,香港 九龙999077
2 香港理工大学深圳研究院,广东 深圳 518055
3 香港理工大学光子技术研究院,香港 九龙999077
4 香港理工大学体育科技研究院,香港 九龙999077

光学技术在生物医学中扮演着越来越重要的角色,其非电离辐射、高分辨率、高对比度和对生物组织异变高度灵敏等特性使其非常适用于生物组织的研究,包括成像、传感、治疗、刺激以及控制等。然而由于光折射因子在生物组织中的分布是不均匀的,光在生物组织中的传播会受到很强的散射影响,故纯光学技术的穿透深度和空间分辨率是“鱼和熊掌不可兼得”;高分辨率光学成像应用仅限于样品浅表层,当成像深度增加时分辨率急剧下降。实现光在深层生物组织里的高分辨率成像或应用是人们期盼已久的目标。近年来,为解决这一问题,研究者提出了不同的方法,例如切换到更长的光波长以减小组织散射系数,在信号检测时将漫射光转换为散射不明显的超声信号,逆转或者预先补偿由光的多次散射所带来的相位畸变,或借助光纤等微创光学通道实现深层生物组织的高分辨率光学成像、刺激等。基于团队在深层生物组织光学相关领域多年的耕耘,从光在生物组织中的传播特性出发,梳理和总结了近年来研究人员在光-声结合和光学波前整形技术等方面展开的诸多探索,以及在生物组织操控、成像、光学计算以及人工智能等领域中的应用尝试。虽然尚有诸多不足,但随着硬件设备的更新和计算技术的发展,在不远的将来有望实现活体深层生物组织光学高分辨率应用。在这一求索过程中,新方法和新能力将不断激发新的应用灵感,为光学尤其是生物医学光子学带来全新的理念和机遇。

生物光学 光学成像 生物医学光子学 深层组织 光学波前整形 光声成像 
中国激光
2024, 51(1): 0107003
作者单位
摘要
1 上海师范大学物理系,上海 200234
2 中国科学院上海光学精密机械研究所强场激光物理国家重点实验室,上海 201800

受益于超短超强激光技术的持续迅猛发展,飞秒强激光为人类提供了全新的实验手段与极端的物理条件,使激光物质相互作用进入到一个极端非线性的强场超快新范畴,催生了大量新原理、新现象,推动了技术变革。飞秒强激光驱动的等离子体尾波场加速原理是一种具有超高加速梯度的粒子加速新原理,该技术的加速梯度可达100 GV/m,相比于传统射频加速器提高了3个数量级以上,可在厘米量级的加速长度内获得GeV量级的高品质高能电子束,极大地降低了加速器的成本,为发展新一代粒子加速技术和新型超快辐射源提供了新机遇和新途径。从飞秒强激光驱动等离子体尾波场中的电子注入、能量啁啾控制和高品质电子束产生以及基于高品质电子束的betatron X射线辐射、高能伽马射线和小型化自由电子激光这几个方面介绍了激光等离子体尾波场电子加速的若干主要研究进展,并对未来进行了展望。

激光光学 激光尾波场 电子加速 能量啁啾 betatron辐射 逆康普顿散射 自由电子激光 
中国激光
2024, 51(1): 0101002
作者单位
摘要
1 清华大学精密仪器系精密测试技术与仪器国家重点实验室,北京 100084
2 北京邮电大学电子工程学院信息光子学与光通信全国重点实验室,北京 100876

在光纤锁模激光器中,模式相位锁定产生周期短脉冲的过程称为锁模过程,产生的脉冲在广义上被称为“光耗散孤子”。光纤锁模激光器从传统的单模光纤锁模激光器发展到了多模光纤锁模激光器,锁模机理从一维(1D)时域耗散孤子锁模发展到了(3+1)维时空耗散孤子锁模。通过深入理解耗散孤子的产生机理,有望进一步推动光纤锁模激光器在科学和应用领域的发展,为更多领域带来更多创新和可能性。首先介绍单模光纤锁模激光器中的一维时域耗散孤子锁模,探讨不同色散区域中时域耗散孤子的产生机理;随后介绍多模光纤锁模激光器中时空耗散孤子的最新研究成果,讨论模间色散的补偿方法,揭示其丰富的时空锁模机理和潜在的应用场景;最后对光纤锁模激光器的发展前景进行展望。

激光器 光纤锁模激光器 耗散孤子 锁模机理 非线性光学 
中国激光
2024, 51(1): 0101003
作者单位
摘要
国家自然科学基金委员会信息科学部,北京 100085

本文从国家自然科学基金申请与资助的角度,总结回顾了自“十三五”(2016—2020年)以来至“十四五”开局之年(2021年)期间国家自然科学基金委员会信息科学部光学和光电子学学科(F05)自由探索类项目、引导类项目以及人才类项目的申请资助情况,从项目数量、资助额度、依托单位、学科领域等角度分析了该领域基金资助的总体特征、结构性变化以及发展趋势,依据这一时期的优秀科研成果分析了基金资助的成效,并结合“十四五”发展规划对光学和光电子学学科未来的优先发展领域与基金管理工作进行了展望。

光学和光电子学 资助趋势 优化布局 
中国激光
2024, 51(1): 0121001
作者单位
摘要
浙江大学极端光学技术与仪器全国重点实验室,光电科学与工程学院,先进光子学研究中心,嘉兴研究院智能光子研究中心,浙江大学杭州国际科创中心,浙江 杭州 310027

作为一种二维形式的超构材料,超构表面允许以前所未有的自由度对光的振幅、相位、偏振等维度进行灵活高效的调控,有望突破传统光学的限制,实现低成本、高性能、超轻超薄、功能新颖的新型光学元件,近年来引起了学术界和产业界越来越浓厚的研究兴趣。从物理机理、相位调控到正向设计方法,系统回顾了超构表面的设计原理。介绍了这些机理如何用于实现丰富的应用,包括功能复用、宽带宽、大视场、多层级联、非局域超构表面等,涵盖了最主要和最新的发展方向。最后,讨论了超构表面在走向实用化的道路上所面临的器件设计和加工制造上的挑战,并对领域未来的发展进行展望。

材料 超构表面 超构透镜 成像 光学全息 复用 消色差成像 
中国激光
2024, 51(1): 0103001
作者单位
摘要
中国科学技术大学精密机械与精密仪器系,安徽 合肥 230026

特殊浸润性表面在众多应用领域都发挥着重要作用,因而它的制备不论是在基础科学研究领域还是在工程实际应用方面都具有重要意义。可加工材料广泛以及擅长微纳结构精细设计的优势使飞秒激光成为一种制备各种超浸润微结构表面的有效工具。本综述系统总结了飞秒激光微加工技术在调控材料表面浸润性方面的研究进展。基于飞秒激光对材料表面微纳结构的设计和改性,可以实现超亲水与超疏水性、超疏油性、水下超疏气与超亲气性、液体灌注超滑表面、水下超疏聚合物性、超疏液态金属性、可调黏滞性、各向异性浸润性、智能可调浸润性等一系列极端浸润性质。这些特殊的浸润性使得飞秒激光作用后的材料获得了一系列实际应用,如防水/防油/防气、自清洁、液滴操控、液体图案化、浮力增强、微小液滴/气泡释放、油水分离、水气分离、防结冰、防腐蚀、水下减阻、水雾收集、微流控、柔性电路/电子器件、细胞工程、生物医疗、海水淡化、表面增强拉曼散射等。最后,本文总结讨论了飞秒激光调控材料表面浸润性技术的突出优势以及当前所面临的挑战。

激光技术 飞秒激光 微纳加工 浸润性 超疏水 
中国激光
2024, 51(1): 0102002
程亚 1,2,*
作者单位
摘要
1 华东师范大学物理与电子科学学院,上海 200241
2 中国科学院上海光学精密机械研究所强场激光物理国家重点实验室,上海 201800

近年来,薄膜铌酸锂光子集成技术发展极为迅速,其背后有着深刻的物理、材料、技术原因。单晶薄膜铌酸锂为解决光子集成芯片领域长期存在的低传输损耗、高密度集成以及低调制功耗需求提供了至今为止综合性能最优的解决方案。面向未来的新一代高速光电器件与超大规模光子集成芯片应用,本文回顾了薄膜铌酸锂光子技术的起源及其近期的快速发展,讨论了若干薄膜铌酸锂光子结构的加工技术,并展示了一系列当前性能最优的薄膜铌酸锂光子集成器件与系统,包括超低损耗可调光波导延时线、超高速光调制器、高效率量子光源,以及高功率片上放大器与片上激光器。这些器件以其体积小、质量轻、功耗低、性能好的综合优势,将对整个光电子产业产生难以估量的影响。

光子集成 光波导 光调制器 微波光子学 光量子集成器件 薄膜 薄膜铌酸锂 
中国激光
2024, 51(1): 0119001
Author Affiliations
Abstract
1 Nanophotonics Technology Center, Universitat Politècnica de València, Valencia 46022, Spain
2 Department of Physics, King’s College London, London WC2R 2LS, UK
We calculate numerically the optical chiral forces in rectangular cross-section dielectric waveguides for potential enantiomer separation. Our study considers force strength and time needed for separating chiral nanoparticles, mainly via quasi-TE guided modes at short wavelengths (405 nm) and the 90°-phase-shifted combination of quasi-TE and quasi-TM modes at longer wavelengths (1310 nm). Particle tracking simulations show successful enantiomer separation within two seconds. These results suggest the feasibility of enantiomeric separation of nanoparticles displaying sufficient chirality using simple silicon photonic integrated circuits, with wavelength selection based on the nanoparticle size.
Photonics Research
2024, 12(3): 431
Author Affiliations
Abstract
Key Laboratory of Biomedical Engineering of Hainan Province, School of Biomedical Engineering, Hainan University, Haikou 570228, P. R. China

In ophthalmology, retinal optical coherence tomography (OCT) images with noticeable structural features help identify human eyes as healthy or diseased. The recently hot artificial intelligence (AI) realized this recognition process automatically. However, speckle noise in the original retinal OCT image reduces the accuracy of disease classification. This study presents a time-saving approach based on deep learning to improve classification accuracy by removing the noise from the original dataset. Firstly, four pre-trained convolutional neural networks (CNNs) from the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) were trained to classify the original images into two categories: The noise reduction required (NRR) and the noise-free (NF) images. Among the CNNs, VGG19_BN performed best with 98% accuracy and 99% recall. Then, we used the block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm to denoise the NRR images. Those noise-removed NRR and the NF images form the processed dataset. The quality of images in the dataset is prominently ameliorated after denoising, which is valid to improve the models’ performance. The original and processed datasets were tested on the four pre-trained CNNs to evaluate the effectiveness of our proposed approach. We have compared the CNNs, and the results show the performance of the CNNs trained with the processed dataset is improved by an average of 2.04%, 5.19%, and 5.10% under overall accuracy (OA), Macro F1-score, and Micro F1-score, respectively. Especially for DenseNet161, the OA is improved to 98.14%. Our proposed method demonstrates its effectiveness in improving classification accuracy and opens a new solution to reduce denoising time-consuming for large datasets.

Optical coherence tomography deep learning retinal disease classification 
Journal of Innovative Optical Health Sciences
2023, 16(6): 2350008
Author Affiliations
Abstract
Journal of Innovative Optical Health Sciences
2023, 16(6): 2399001

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!