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All‐Dielectric Meta‐Microlens‐Array Confocal Fluorescence Microscopy

微透镜 共焦 共焦显微镜 荧光 材料科学 荧光显微镜 显微镜 光学 电介质 共焦激光扫描显微镜 光电子学 生物医学工程 物理 医学 镜头(地质)
作者
Surag Athippillil Suresh,Sunil Vyas,Cheng Hung Chu,Takeshi Yamaguchi,Takuo Tanaka,J. Andrew Yeh,Din Ping Tsai,Yuan Luo
出处
期刊:Laser & Photonics Reviews [Wiley]
被引量:1
标识
DOI:10.1002/lpor.202401314
摘要

Abstract Acquisition time and optical sectioning capability are critical factors in fluorescence imaging. Confocal microscopy is a vital optical imaging method to inherently observe volumetric tissues with fine optical sectioning capability; however, point‐by‐point scanning is time‐consuming. Metasurfaces, a type of flat optics utilizing nano‐scale structures, provide diverse functionalities and extensive flexibility in controlling light wavefronts. Here, meta‐microlens‐array (meta‐MLA) for multifocal confocal fluorescence microscopy to enhance acquisition speed is introduced, reduce photo‐bleaching, and improve energy efficiency while remaining compatible with existing commercial scanning configurations. Point spread function (PSF) in the meta‐MLA confocal lateral and axial directions has been evaluated. Fast optically sectioned images of various samples, including pollen grains and biological tissue phantoms, are performed. Image quality is further enhanced by the Richardson–Lucy (RL) deconvolution method with total variation (TV). The trade‐off between spatial resolution and acquisition speed is overcome using deep neural network models, comparing performance metrics with a conventional confocal microscope. The combination of meta‐MLA confocal and deep learning with superior image quality and fast acquisition will likely extend the clinical applications of miniaturized optical imaging.
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