基于遗传算法的自适应光学像差校正技术：由于生物样品的表面不平整性和内部折射率分布不均匀等特点，导致光学成像有较大的像差，大大降低了成像深度和成像质量。我们采用新型的遗传算法像差校正技术，有效的解决了像差给成像系统带来的负面影响，尤其是在超分辨成像中。如图1所示，我们将170nm的荧光珠作为样品，利用遗传算法的自适应光学像差校正技术对系统的光学像差进行校正，从图中我们可以明显的看出，经过像差校正之后荧光珠亮度和分辨率都有一定的改善。为了进一步验证我们遗传算法的像差校正能量，我们将100nm的荧光珠，埋在100μm厚的斑马鱼视网膜切片下方，然后对该生物样品的引入的像差进行校正，发现我们的遗传算法有非常好的像差校正能力，如图2所示，在共聚焦的情况分辨率为301nm，进行STED超分辨成像后分辨率为167nm，当我们使用遗传算法进行像差校正后我们的分辨率从167nm提升到了105nm。该方法为我们后续多模态成像中电化学方法提供了精确定位的基础。该工作发表在Nanophotonics，2018, 7(12), 1970-1980.

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图1 基于遗传算法的自适应光学技术

图2 对100μm厚的视网膜引入的像差进行校正