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A 3-sided Pyramid Wavefront Sensor Controlled by a Neural Network for Adaptive Optics to reach diffraction-limited Imaging of the Retina

Alvarez Diez, Cristina

German Title: 3-seitiger Pyramidenwellenfrontsensor mit Neuronalem Netz für Adaptive Optik zur beugungsbegrenzten Bildaufnahme der Netzhaut

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Abstract

In-vivo imaging of the eye's fundus is the basis for the diagnosis of retinal diseases in ophthalmology. However, the resolution of the images is limited - besides the inevitable diffractive limitation by the finite size of the pupil - by the imperfect optical elements of the eye, causing aberrations. In astronomy, first test measurements of atmospheric aberrations with the novel 4-sided pyramid sensor have confirmed the benefits of this sensor compared with conventional wavefront sensors. This work presents a pyramid wavefront sensor for the measurement of aberrations and their compensation on a confocal laser scanning ophthalmoscope. By contrast, a 3-sided pyramid prism is used and it is demonstrated experimentally, that this prism, which is easier to manufacture than the 4-sided prism, reveals to be an equivalent sensor. The control of the deformable mirror which can compensate the aberrations is implemented by an artificial neural network based on the acquired sensor data. With the trained neural network, aberrations of 150nm RMS could already be reduced to half the error. The neural network is composed of a convolutional S_C-net of 2x4 layers, which extracts feature information out of the signal images of the pyramid, and a 3-layer, feed-forward backpropagation net, that determines the required deflection of the mirror in order to compensate for a given aberration.

Translation of abstract (German)

In-vivo Bildaufnahmen der Netzhaut sind in der Ophthalmologie die Grundlage zur Diagnose retinaler Erkrankungen. Die Auflösung der Bilder ist jedoch - neben der unvermeidbaren Beugungsbegrenzung aufgrund der endlichen Pupillengröße - durch die nicht perfekten, Aberrationen hervorrufenden, optischen Elemente des Auges eingeschränkt. In der Astronomie bestätigten erste Testmessungen von atmosphärischen Aberrationen mit dem neuartigen 4-seitigen Pyramidensensor die Vorteile dieses Sensors gegenüber konventionellen Wellenfrontsensoren. Diese Arbeit stellt einen Pyramiden-Wellenfrontsensor vor, der die Messung von Aberrationen und ihre Kompensation an einem konfokalen Laser Scanning Ophthalmoskop ermöglicht. Hierfür wird jedoch ein 3-seitiges Pyramidenprisma verwendet und experimentell gezeigt, da dieses Prisma, das einfacher in der Herstellung ist als das 4-seitige Prisma, einen gleichwertigen Sensor darstellt. Die Steuerung des deformierbaren Spiegels, welcher die Aberrationen kompensieren kann, wird durch ein künstliches neuronales Netz auf Basis der Sensordaten realisiert. Mit dem trainierten neuronalen Netz konnten Aberrationen von 150nm RMS bereits auf die Hälfte reduziert werden. Das neuronale Netz setzt sich zusammen aus einem 2x4-schichtigen convolutional S_C-Netz, das Merkmale aus den Signalbildern der Pyramide extrahiert, und einem 3-schichtigen, iterativen Backpropagation-Netz, das die benötigte Deformation des Spiegels zur Korrektur einer gegebenen Aberration ermittelt.

Document type: Dissertation
Supervisor: Dr. Josef Bille, Prof.
Date of thesis defense: 18 October 2006
Date Deposited: 06 Nov 2006 10:33
Date: 2006
Faculties / Institutes: The Faculty of Physics and Astronomy > Kirchhoff Institute for Physics
DDC-classification: 530 Physics
Controlled Keywords: Ophthalmologische Optik
Uncontrolled Keywords: Pyramiden Sensor , Wellenfrontsensor , Neuronales Netz , Bildaufnahmen der NetzhautPyramid sensor , wavefront sensor , neuronal network , retina imaging
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