Biyo ve Beyin Mühendisliği Bölümü’nden profesör Mooseok Jang liderliğindeki bir KAIST araştırma ekibi, bir faz nesnesini (cam, plastik film veya canlı bir hücre gibi şeffaf bir nesne) yeniden oluşturan, sıradan bir kamera altında neredeyse hiç görünür kontrast oluşturmayan ancak nesne iki dinamik saçılım katmanı arasında tamamen çevrelenmiş olsa bile tek bir ölçümden, faz değişikliği adı verilen ışıkta hafif bir kaymaya neden olan şeffaf bir nesneyi yeniden oluşturan tek çekimli bir faz görüntüleme tekniği geliştirdi.
Bulgular dergide yayınlandı Optik.
Faz nesnelerinin geleneksel kameralarla görülmesi zordur çünkü çevreleriyle çok az parlaklık kontrastı gösterirler. Bununla birlikte, anlık faz kaymasının analiz edilmesi bir nesnenin morfolojisini ve optik kalınlığını ortaya çıkarabilir ve diğer miktar bilindiğinde fiziksel kalınlığını veya kırılma indisi değişimini belirlemek için kullanılabilir. Bu nedenle faz görüntüleme, canlı hücreleri lekelenmeden gözlemlemek ve yarı iletkenler ve ekranlardaki şeffaf bileşenleri incelemek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Buradaki zorluk, bir nesnenin önüne ve arkasına konumlandırılan dağınık katmanlar hareket halindeyken (tıpkı sisli bir penceredeki bulanık görüntü gibi), ışık yolunun sürekli değişmesi ve nesne hakkında doğru bilgi elde edilmesini zorlaştırmasıdır. Bu nedenle geleneksel teknikler, aynı hedefin birden fazla kez görüntülenmesini, saçılma ortamının önceden kalibre edilmesini veya bir yapay zeka modelinin büyük hacimli veriler üzerinde eğitilmesini gerektiriyordu.
Bu sorunu çözmek için ekip, aydınlatmayı ilk saçılma katmanındaki küçük bir noktaya sıkı bir şekilde odakladı (tıpkı ışığı bir büyüteçle bir noktaya yoğunlaştırmak gibi), böylece içinden geçen ışık nesnenin bilgisini mümkün olduğu kadar güvenilir bir şekilde taşıyacaktı.
Araştırmacılar daha sonra ışığın nesneden ve saçılma katmanlarından geçerken nasıl değiştiğini hesaplayan bir optik modeli yapay zeka çerçevesiyle birleştirdi. Geleneksel yapay zeka yaklaşımlarının yaptığı gibi geniş bir referans görüntü seti üzerinde eğitim vermek yerine, çerçeve, ölçülen modeli oluşturmak için ışığın izlemesi gereken yolu çıkarmak için fiziksel yasalardan geriye doğru çalışır.
Süreç, siste çekilmiş tek bir bulanık fotoğraftan net bir görüntü elde etmeye benzetilebilir. Ekip, bu yaklaşımı kullanarak, şeffaf bir nesnenin şeklini ve kalınlığını, saçılmanın neden olduğu bulanıklık özelliklerini ve nesnenin konumunu eş zamanlı olarak, ışık yoğunluğunu ölçen tek bir görüntüden belirlemeyi başardı.
Jang, “Bu, sisin veya yayılan bir filmin arkası gibi ışığın ciddi şekilde dağıldığı ortamlarda bile, şeffaf bir nesnenin şeklini ve konumunu tek bir ölçümle eski haline döndürmenin ilk gösterimidir” dedi. Ekibin, yarı iletken inceleme ve biyomedikal görüntüleme uygulamalarıyla daha karmaşık ortamlarda güvenilir şekilde çalışabilmesi için tekniği daha da geliştirmeyi planladığını ekledi.
Çalışmanın ilk yazarları yüksek lisans öğrencisi Yoosun Kim ve doktora öğrencisi Gookho Song tarafından yazılmıştır. Jang’ın sorumlu yazar olarak görev yaptığı KAIST Biyo ve Beyin Mühendisliği Bölümü’nde aday.
Swati Mestri
Swati Mestri, Elektronik Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir ve 2019’dan beri içerik editörü olarak çalışmaktadır. Teknoloji, sağlık hizmetleri ve malzeme bilimi alanlarında araştırma belgelerini düzenleme deneyimine sahiptir ve teknoloji ve uzaya özel bir ilgisi vardır.
Tam profil →
Robert Egan
Matematiksel biyoloji alanında lisans, yaratıcı yazarlıkta yüksek lisans. Bilim ve dil üzerine eşsiz bakış açılarıyla çok seyahat ettim.
Tam profil →
