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Konferenzbeitrag

Differentiable Model-based Adaptive Optics for Microscopy

MPG-Autoren
/persons/resource/persons250112

Vishniakou,  Ivan
Max Planck Research Group Neural Circuits, Center of Advanced European Studies and Research (caesar), Max Planck Society;

/persons/resource/persons188171

Seelig,  Johannes D.       
Max Planck Research Group Neural Circuits, Center of Advanced European Studies and Research (caesar), Max Planck Society;

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Zitation

Vishniakou, I., & Seelig, J. D. (2021). Differentiable Model-based Adaptive Optics for Microscopy. In OSA Imaging and Applied Optics Congress 2021 (3D, COSI, DH, ISA, pcAOP), OSA Technical Digest. Optica Publishing Group. doi:10.1364/COSI.2021.CM1A.3.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-F5A7-4
Zusammenfassung
We demonstrate the usefulness of differentiable optimization approaches, as implemented in machine learning frameworks, for adaptive optics in microscopy. We show that aberrations can be corrected in an epidetection configuration only using reflected light. The method is also extended to two-photon scanning fluorescence microscopy.