神经形态相机是一类新的动态视觉传感器，可以将强度变化率编码为事件，且可以异步地将强度变化记录为峰值，而不依赖于感受野中的其他像素，从而产生稀疏的测量结果。这种稀疏事件的记录使它们非常适用于动态过程成像，例如孤立单个分子的随机发射。近日，来自印度科学研究所神经科学中心的Deepak Nair等人实现示了神经形态检测在衍射极限以下定位纳米级荧光物体的应用，其精度可低于20 nm。

文章要点：

1) 该研究展示了神经形态检测与分割和深度学习方法的结合，以定位和跟踪低于50 nm的尺度，具有毫秒时间分辨率，并且也表明，结合来自强度变化率的事件的信息，将单个荧光物体质心估计的经典极限提高了近两倍；

2) 此外，研究验证了在定义的时间积分窗口使用神经形态检测器的后处理数据可以更好地评估单个粒子轨迹的分形扩散，该研究的观察和分析有助于通过非线性神经形态设备进行事件感知，以改进纳米级的实时粒子定位方法。

参考资料：

Mangalwedhekar, R., Singh, N., Thakur, C.S. et al. Achieving nanoscale precision using neuromorphic localization microscopy. Nat. Nanotechnol. (2023).

DOI: 10.1038/s41565-022-01291-1

https://doi.org/10.1038/s41565-022-01291-1