超材料前沿研究一周精选 2019年9月8日-9月22日- 大数跨境

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超材料前沿研究一周精选 2019年9月8日-9月22日

两江科技评论

2019-09-22

导读：今天我们继续为大家带来近期的超材料前沿研究精选，内容涉及光波导中的角态、宽带片上单光子光谱仪、用于防伪技术的多通道超构表面、基于深度学习的全息和相干成像、多散射高分辨率三维折射率显微成像等敬请期待！

今日索引如下：

索引

光波导中的角态
宽带片上单光子光谱仪
用于防伪技术的多通道超构表面
基于深度学习的全息和相干成像
多散射高分辨率三维折射率显微成像
用于可控声处理的可重构折纸超构材料
梯度折射率透镜级联助力复合矢量光学
具有强耦合表面凹槽的高效声学超构光栅
实验验证基于无源时空对称介质的声学非对称衍射光栅
先进的纳米技术助力多模成像引导的精确外科治疗
快速光脉冲的纳米力学谐振器助力状态制备和层析成像
基于深层神经网络的密集层状目标高分辨率有限角相位层析成像

光波导中的角态

晶体对称性的存在能够导致低维拓扑边界态局域化，从而形成二维（2D）或三维（3D）角态，这使得拓扑相变理论发生了范式转变。角态或三维铰链态等高阶拓扑相受晶体对称性的保护，因此，它们不具有与“普通”拓扑态相同的鲁棒性。相反，它们依赖于晶体对称性，可以视为晶体拓扑绝缘体的变体。最近已经有实验验证了这样高阶边界模式的存在，例如在拓扑电路中的四极拓扑绝缘体、声学超材料和微波电路中的角态等。

近日，来自瑞典斯德哥尔摩大学物理系的研究人员展示了一种角态的新的实现方式。研究人员使用飞秒激光技术在玻璃样品中刻录基于光波导的呼吸kagome晶格。该结构先前已用于探测其他拓扑带结构。通过精确设计光波导阵列的形状和结构，研究人员搭建了二维呼吸kagome晶格的波导阵列，从而成功开发出了研究光学角态的有效的研究平台。研究人员成功在该结构中测量到被局域在结构端点处有限频率范围内的局域角态，能够完整的类比呼吸kagome晶格理论模型的本征模。此外，测量显示光能够成功“分形化”，即使在缺陷存在的情况下也能够同时定位到三角形样品的每个角。

文章链接：A. El Hassan, F.K. Kunst, A. Moritz, G. Andler, E.J. Bergholtz, M. Bourennane, Corner states of light in photonic waveguides, Nat. Photonics, 13 697-700 (2019). https://www.nature.com/articles/s41566-019-0519-y.pdf

宽带片上单光子光谱仪

高性能单光子光谱仪是尖端研究领域中最受期待的仪器之一，特别是在光能稀缺的环境中应用。例如，在天文光谱、荧光成像、遥感等应用中，信号光非常微弱，因此低暗计数噪声的单光子敏感光谱仪的使用就显得至关重要。在波分复用量子通信中，具有低暗数、快速度和高定时分辨率的先进单光子探测器是理想的量子接收机器件。目前的单光子光谱仪要么由体积庞大的波长扫描组件组成，要么检测通道有限，无法并行检测具有高光谱分辨率的宽带单光子。超导纳米线单光子探测器(SNSPDs)是近年来备受关注的器件之一，在各个方面的性能都优于半导体探测器，具有探测效率高、低抖动、低暗计数、同时具有集成纳米光子电路的芯片集成能力。然而该探测器在强非线性模式下工作，只感知光子的存在或不存在，并不能区分能量或提供被测光子的光谱信息。

近日，耶鲁大学Hong X. Tang 等人设计了一个宽带芯片大小的单光子光谱仪，涵盖了可见光和红外波段，可从600 nm探测到2000 nm。该光谱仪集成了一个片上色散阶梯级光栅和一个超高速超导纳米线探测器，用于测绘具有高空间分辨率的分散光子。该单光子光谱仪具有器件占地面积小、鲁棒性强、无运动部件等特点，同时提供200多个等效波长检测通道，具有较好的可扩展性。研究人员表示，未来晶片尺寸的大规模制造可以进一步提高光谱分辨率和检测通道的数量，同时保持相同的集成和读出架构。此外，作者也期待该设计能拓展到到中红外波段，并成功应用于如遥感和单光子激光雷达，量子传感等领域。相关研究工作近日发表在《Nature Communications》上。

文章链接：Risheng Cheng et al, Broadband on-chip single-photon spectrometer,Nature Communications, (2019) 10:4104.

https://doi.org/10.1038/s41467-019-12149-x.

用于防伪技术的多通道超构表面

在高利润的驱动下，生产和销售假冒商品的潜在危害和风险是我们这个世界的大问题。防伪技术已经投入了大量精力。然而，传统的防伪方法，如常用的全息图，由于已经过时，易于复制，因此并不十分有效。研究人员一直在寻找具有独特特性的替代全息图，这些全息图不易设计，也难以复制。光学超构表面是超构材料的二维对应物，可以定制光的振幅、相位和极化（以亚波长分辨率），从而能够使具有异常功能且性能优越的紧凑型光学器件传统的笨重组件。在过去几年中，这一新兴技术的广泛吸引力一直集中在替代发现、性能改进、设备小型化、系统集成和替代功能上。超构表面的迅速发展带来了不同的设计方法，使得平板光学器件能够开发用于从金属器、全息图、掩蔽和轨道角动量操纵到非线性光学的各种应用。

防伪技术是减少假冒商品有害影响的有效方法。光学超构表面可以在亚波长分辨率下定制光的幅度，相位和偏振，使紧凑型光学器件具有不同于传统笨重元件的不同功能。来自Heriot-Watt University的Chunmei Zhang研究小组提出并试验性地演示了一种多通道超曲面装置，它可以重建多路复用全息图像并隐藏光束偏振轮廓中的灰度图像，可用于高级防伪。由具有空间变化取向的纳米柱组成的电介质超曲面用于实现多个通道中的不同功能。可以通过改变入射光的螺旋性来切换两个全息图像，还可以通过偏振器显示光束的偏振轮廓中的编码图像，工作证明了基于不同通道中相位和极化的独立控制的多功能装置的可行性，这可以为具有高密度防伪功能的紧凑型光学装置打开替代窗口。相关研究发表在杂志《Physical Review Applied》上。

文章链接：https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.12.034028

基于深度学习的全息和相干成像

计算机算力和算法的指数推进已经在微观成像领域产生了新的研究范式，这些研究方法依赖于计算来进行数字重建和图像增强，从而具有超越传统显微镜的潜力。其中，数字全息显微镜（DHM）能够通过将复杂的3D光场编码成强度调制，通过散射的样本波和参考波的干涉形成样本的全息图。全息成像能够用于低辐射剂量样品的无标记成像，物体相分布的推断（特别适用于液体环境中活细胞和其他生物样本的成像）。能够在没有任何机械扫描的情况下，通过处理单个全息图在整个样本体积中重新聚焦。尽管有这些重要的优点，但数字全息显微镜本身具有技术上的瓶颈：全息成像中的“缺相问题”需要相位恢复，此外，重建图像中会出现斑点噪声和多次反射干涉等伪像，从而影响成像质量。

深度学习领域的最新发展为全息和相干成象系统开辟了新的途径。通过使用深度卷积神经网络（CNN）的监督优化来实现图像数据的精确配准。受生物神经处理的启发，CNN通常包含数十到数百层的卷积核（滤波器）、偏置项和非线性激活函数。通过训练过程调整这些过滤器的权重和神经网络的偏差，从而以最小化误差进行图像输出。该网络随后可以用于执行预定义的图像重建任务。该重建过程通常仅花费几分之一秒，而不需要任何迭代。这种非迭代的单向前向重建能力形成了基于深度学习的解决方案的主要优势之一。

近日，来自美国加利福利亚大学洛杉矶分校的研究人员发表综述文章，回顾了一些新兴的深度学习应用于全息图像重建方面的研究进展，并举例说明深度学习为全息和相干成像领域带来的机会和潜在应用。深度学习的最新进展已经产生了具有实时性能的全息图像重建和相位恢复技术的新范例。通过数据驱动方法，这些新兴技术克服了与现有全息图像重建方法相关的一些挑战，同时还最小化了全息术的硬件要求。这些最新进展为在生物医学和工程研究及相关应用中使用相干成像系统开辟了无数新的机会。

文章链接：Y. Rivenson, Y. Wu, A. Ozcan, Deep learning in holography and coherent imaging, Light: Science & Applications, 8 85 (2019). https://www.nature.com/articles/s41377-019-0196-0.pdf

多散射高分辨率

三维折射率显微成像

光学衍射层析成像(ODT)重建样品的体积折射率(RI)，以创建生物样品的高对比度、定量三维可视化。然而，经典的ODT使用干涉系统，因此对相位不稳定性、复杂的机械设计和相干噪声十分敏感。此外，它们的重构框架通常局限于弱散射样本，从而排除了一类完整的多重散射样本。

近日，加州大学伯克利分校SHWETADWIP CHOWDHURY等人实现了一种新的三维RI显微镜技术，该技术利用计算的多片光束传播方法反演光学散射过程，重建多散射样品的高分辨率(NA > 1.0)三维RI分布。该方法从不同的光照角度获取光强测量值，然后求解一个非线性优化问题来恢复样品的三维RI分布。研究人员通过实验证明了用不同数量的多重散射重建样品:一个3T3的纤维细胞，一簇秀丽隐杆线虫胚胎，和一个完整的秀丽隐杆线虫蠕虫，横向和轴向分辨率分别为240 nm和900 nm。该方法有两个显著的优势：(1)通过十分简单，成本低廉的光学系统仅仅获取强度信息就可以进行稳定的相位和无散斑测量；(2)没有对样本施加弱散射的限制，因此这样的样本就不必局限于单个细胞的稀疏分布。但是该方法也存在一些问题。例如，增加获取次数(增加重建的正确收敛的可能性)或重建体积的分辨率等因素进一步降低了计算速度。未来的工作将利用最近出现的通过GPU加速或云计算的大数据处理来显著减少重建时间；此外强散射物体通常也表现出强后向散射，这在该MSBP模型中没有得到数学处理。因此作者表示未来的工作还将探索将后向散射纳入成像模型的策略，并基于样品的多次散射特性的推断来估计最大可达分辨率。总之，该工作的结果为今后利用光学波长探测高散射生物有机体的三维RI分布奠定了基础。相关研究工作近日发表在《Optica》上。

文章链接：SHWETADWIP CHOWDHURY,et al, High-resolution 3D refractive index microscopy of multiple-scattering samples from intensity images,Optica,2019.

doi.org/10.1364/OPTICA.6.001211.

用于可控声处理的

可重构折纸超构材料

折纸是古老的折纸艺术，在科学和工程领域受到了极大的关注。最近，折纸已广泛用于机械超材料设计，具有各种非凡的性能，例如异常泊松比，拓扑机械相和可重构编程设计。另一方面，折纸也已应用于其他科学和工程领域，例如机器人，电池制造，热设备，纳米复合材料和建筑设计，最近，有人提出了以折纸为灵感的可变形超构材料它们已扩展到可重构声波导管的设计，其中可测量一般的声波传播和辐射场。但是，直到现在，还没有探索或研究用于特定声波操纵和波束成形的折纸折叠方法。

折纸折叠技术在不同领域的巨大应用潜力。使用折纸折叠技术从平板材料创建复杂的空间对象引起了科学和工程学的关注。近日，来自Université de Lorraine的Badreddine Assouar研究小组报告设计和制造了折纸启发的可重构超构材料，其单位单元可以轻松地定制为多种特定形状。通过在超构材料面板中组合不同形状的晶胞，在数值上和实验上演示了各种特定的声波操纵，包括声聚焦，分束，声定位和单向传输。这项设计具有简单的配置，可调的结构，多种功能并且重量轻。这一发现为可控的声音处理提供了另一条途径，为基于折纸启发的超材料的可重构功能性元设备铺平了道路。相关研究发表在杂志《Physical Review Applied》上。

文章链接：https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.12.034029

梯度折射率透镜级联

助力复合矢量光学

梯度折射率(GRIN)透镜通常用于紧凑成像系统。离子交换过程产生旋转对称的GRIN透镜折射率剖面也会引起对称的双折射变化，这一点尚未得到广泛的认可。这种特性通常被认为是一种没有必要的，因此在制造过程中对其进行了优化，使其保持在最小值。

近日，牛津大学Martin J. Booth等人没有避免这种双折射，而是通过将GRIN透镜与其他光学组件级联来解释和利用它，从而在普通GRIN透镜系统中实现其额外的功能。研究人员展示了梯度折射率级联中的双折射如何产生矢量涡旋光束和聚焦，以及如何将其用于提高轴向分辨率。通过双折射分析，研究人员发现GRIN级联形成了一种新的单镜头穆勒矩阵偏振计，该偏振计具有内窥镜无标记诊断癌症的潜力。同时通过该级联组合，提供了广泛的复杂光束调制能力，从而有利于当前GLSs，包括VVB生成、焦斑形成和偏振分析。所有这些演示都是使用标准的、现成的光学组件实现的，并且兼容GRIN透镜作为聚焦和成像设备的基本功能。此外，通过矢量束操作控制良好的环形焦的创建，现在可以通过受激发射损耗或相关显微成像方法进一步提高GLS的横向分辨率。GRIN级联为可小型化、低成本、紧凑和多功能的探头提供了一种新的思路。开辟了新的技术方向。相关研究工作发表在《Nature Communications》上。

文章链接：Chao He，et al, Complex vectorial optics through gradient index lens cascades, Nature Communications, (2019) 10:4264.

doi.org/10.1038/s41467-019-12286-3.

具有强耦合表面凹槽的

高效声学超构光栅

在材料物理和工程界非常希望可以通过人工结构对波进行高效的操纵。声学超构表面，作为一种二维的紧凑结构，近年来因其独特的性质和控制和变换波前的能力而引起了极大的关注。通过使用这种不均匀的二维结构已经实现了许多令人着迷和奇特的特性，例如异常折射和反射，不对称透射，逆向反射，完美吸收和其他异常波现象。

利用广义斯涅尔（Snell）定律控制的典型声学折射超构表面需要几种类型亚波长的子单元沿着表面提供额外的相位梯度。然而，目前的设计策略有几个缺点。例如，复杂的亚波长子单元导致不可避免的粘性损失，并且忽略相邻子单元之间的耦合导致波前操纵的效率低，尤其是对于较大的入射角度。为了克服这些限制，来自South China University of Technology的Zhilin Hou研究小组提出了每个周期仅由一个直通道和几个表面蚀刻凹槽组成的超构表面或超构光栅，通过利用通道和凹槽之间的非局部耦合以及它们内部的倏逝模式，可以实现优越可行的声学传输操作。在理论和实验中获得了几乎完美的声学弯曲，传输效率高达95％，最大角度为81°，实验结果扩展了声学表面的领域，并为开发用于波前操作的高效声学设备提供了替代机会，相关研究发表在杂志《Physical Review Applied》上。

文章链接：https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.12.034021

实验验证基于无源时空对称

介质的声学非对称衍射光栅

时空（PT）对称性是量子力学提出的一个概念，这意味着在时空反演下哈密顿量的不变性。直到1998年Bender和Boettcher确认非厄密哈密顿量仍然可以在具有PT对称性的复杂系统中拥有实光谱时，存在于哈密顿量中的厄密属性才被视为对应于可观测物理量的真实光谱的保证。为了保持PT对称性，必要但不充分的条件是复数电位应服从位置函数，其中*是共轭符号。 PT对称系统的最重要特征是，在复数电势的阈值处，自未破缺相到破缺相的自发破缺。近年来，由于Schrödinger方程和经典波动方程之间的相似性，经典对称波领域已广泛讨论了具有PT对称势的非厄密系统。 PT对称性的许多非常规现象已经在光学中得到了证明，包括Bloch振荡，光学隔离，单向不可见或无反射效应以及相干的完美吸收和发射。此外，还对许多有趣的声学效果进行了广泛研究，例如单向披风，隐形感知和吸声。

近日，来自Chinese Academy of Sciences的Jun Yang研究小组报告被动时空（PT）对称介质为实验研究非厄密系统提供了一种可行的方案，实验证明了基于设计的被动PT对称介质的声学非对称衍射光栅，提出的无源PT对称介质由其他空腔和泄漏孔组成。通过巧妙地组合这两个单位晶胞，复合单位晶胞可以同时调制折射率的实部和虚部。当实部和虚部的调制幅度相等时，在例外点（Exceptional point）的模拟结果和实验结果中均会观察到不对称衍射。与被动式PT对称介质的现有设计方法相比，该方案可以防止干涉衍射光束的影响，并通过更紧凑的调制来增强衍射能力。此外，设计的超材料的结构提供了一种构造被动PT对称声势的实用方法，并为进一步研究非厄密系统中的声波控制开辟了可能性。相关研究发表在杂志《Physical Review Applied》上。

文章链接：https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.12.034040

先进的纳米技术助力多模

成像引导的精确外科治疗

癌症是导致人类非正常死亡的最主要死因之一，威胁着人类的健康。2018年估计新增癌症患者1810万人，癌症死亡960万人。手术切除是一种古老而有效的癌症治疗方法，被认为是大多数可切除实体瘤患者的最佳选择，具有巨大的治愈潜力。但由于肿瘤术后复发或转移率高，术后长期生存率不高。为了达到最佳的手术效果，必须解决两个关键点。第一，完全切除并不等于无限扩大手术范围；其次，手术在宏观上切除肿瘤，还应重视后续局部肿瘤的诊断和精准治疗。现代科学技术的综合应用和集成创新，带来了21世纪以精确肿瘤切除为主的精确手术时代。分子影像学的发展使肿瘤边界的划定成为可能。信息技术的引入，包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和计算机辅助手术（CAS），已经极大方便了手术的可视化。

值得注意的是，纳米材料（NMs）由于其特殊的功能和结构特，在精确的治疗策略中表现出优异的性能。NMs作为成像造影剂可以改进术前肿瘤检测来精确引导手术（IGS），术中残存肿瘤的发现，术后完全切除的验证。应用于辅助治疗的NMs可以通过基于增强肿瘤渗透性（EPR）或通过与肿瘤特异性抗体的结合来改善药物递送到肿瘤。此外，纳米粒子（NPs）可以被设计成多功能热原纳米平台，将IGS与其他治疗相结合。工程化多功能纳米治疗平台是一种很有前途的方法，通过在宏观层面上完全切除肿瘤和在微观层面上消除残余肿瘤相结合，可以帮助患者实现无癌治疗。

最近来自中南大学湘雅二院(Second Xiangya Hospital, Central South University)和美国国家生物医学成像与生物工程研究所(National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering)的研究人员综述了基于纳米技术肿瘤外科领域在朝着微创、精确、智能的趋势发展。阐述了NPs辅助精密外科手术的方法和机制，材料设计方法。论文以Advanced Nanotechnology Leading the Way to Multimodal Imaging‐Guided Precision Surgical Therapy为题发表在Advanced Materials上。

纳米荧光探针的构建及其在肿瘤造影成像中的应用

文章链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.201904329

DOI：10.1002/adma.201904329

快速光脉冲的纳米力学谐振器

助力状态制备和层析成像

脉冲光力学测量支持压缩、非经典状态创建和无反作用力传感。在量子尺度上测量和控制机械运动引起了科研人员广泛的兴趣，因为它将使量子技术成为可能，也因为在大规模系统中探测退相干的可能性。由腔光学力学所产生的量子控制的机械谐振器包括基态冷却、量子压缩、纠缠、机械振荡器与量子比特之间的耦合。测量和控制紧密相连。一般情况下，任何测量过程都是信息增益(测量速率)、退相干过程和由测量(反作用)引起的系统噪声之间的竞争。如果测量速率能够克服这些不利影响，就可以实现对系统的控制，例如允许对基态进行反馈冷却，并根据测量结果制备纯量子态。机械谐振腔位移的连续测量受标准量子极限(SQL)的约束。SQL是海森堡测不准原理的一种体现。为了克服这个问题，尽管很多科学家给出了各种理论上的思路，但是到目前为止，只有一次报道是通过理论来证明脉冲光学力学的测量，并且实验是在高温和没有腔增强下进行的。因此，达到量子级别的精度与单个脉冲测量仍存在一定的挑战。

近日，荷兰纳米光子学中心Juha T. Muhonen等人实验验证了低温纳米机械谐振器的脉冲测量，其记录精度接近量子态。此外，制备热压缩和纯化的条件机械状态，并进行全状态断层扫描。这些演示利用了纳米光子腔内的大型真空光力学耦合，使单脉冲不精确性达到机械零点振幅x_zpf的9倍。同时还研究了限制条件状态宽度为58x_zpf的其他力学模式的影响，并展示了退相干是如何导致状态随时间增长的。这些结果表明，利用量子级精度，单个脉冲纠缠两个力学模式的二次性质，为探索时域多模量子光学提供了一条新的途径。此外，该实验证明了脉冲测量如何用于测量和控制机械运动，拓展了传统的频域分析。这种时域光力学可以探索利用快速无反作用力测定机械正交，以及新的范例，创建量子状态的运动和机械纠缠。相关研究工作近日发表在《Physical Review Letters》

文章链接：Juha T. Muhonen et al, State Preparation and Tomography of a Nanomechanical Resonator with Fast Light Pulses, PhysRevLett,(2019).

DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.113601.

基于深层神经网络的密集层状

目标高分辨率有限角相位层析成像

断层层析成像是典型的反投影问题。由于三维（3D）对象的内部是非侵入性的，所以断层层析方法需要从多个入射角照射，然后处理所得到的投影以逐层重建内部切片。在最简单的情况下，当X射线衍射可以忽略且照明是准直的时，物体的内部由其沿直线平行路径的线积分。然后利用radon投影的fourier切片定理重建成像体的内部结构。另一方面，如果X射线束不是准直的，而是球面的，那么逐层方法不再适用，需要进行全体积重建。即使物体可以从360°的投影角度进行观察，这些层析成像都是高度不适定(ill-posed)的，因为傅里叶切片的特性导致了傅里叶空间的不均匀覆盖。当角度范围受到限制时，不适定性会增加，因为测量中会丢失大量空间频率锥。

近年来机器学习领域的快速发展，特别是深神经网络（DNNs），为反问题提供了一套新的工具和见解。可以证明递归或展开的多级DNN结构在形式上等价于反问题的迭代解，通过预处理程序后输入DNN，已经用于从强度、三维全息重建、超分辨率摄影。最近来自麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）和新加坡-麻省理工学院研究与技术联盟中心(Singapore-MIT Alliance for Research and Technology Centre)的研究人员提出了一种基于机器学习的稠密层状物体层析重建方法，其投影角范围限制在±10°以内。以往的相位层析成像方法通常需要两个步骤，首先从强度投影中提取相位投影，然后对提取的相位投影进行层析重建。在该工作中，物理信息预处理器和深度神经网络（DNN）直接从强度投影进行三维重建，并在一个放大的集成电路体模上实验证明了这一单步方法。研究表明即使在高度衰减光子通量的条件下，只有在合成数据上训练的DNN才能用于成功地重建与合成训练集不相交的物理样本。该方法一般适用于所有波段的电磁或其他类型辐射的层析成像。文章以High-resolution limited-angle phase tomography of dense layered objects using deep neural networks为题发表在PNAS上。