脑科学被认为是21世纪最重要的科学问题之一,神经环路的结构和功能是当前全球脑科学研究的重点和难点。在大脑内部深处以非侵入方式实现高分辨率成像（读脑）和精准光遗传学光调控（写脑）,将为神经环路研究带来里程碑式的突破。然而,脑组织是不透明的强散射介质,光在其内部传输时会发生光学畸变和散射,产生的波前像差限制了光学系统的聚焦精度,严重影响脑组织内部深处的成像分辨率和光调控精度。自适应光学技术是波前像差探测和校正的有效手段之一。然而,传统的自适应光学需要数秒至数十分钟重建波前,导致其很难应用于活体生物组织深处光聚焦,制约了深穿透高分辨率成像以及精准光遗传学光调控。因此,如何快速实现生物组织波前重建与补偿,实现生物组织深处高质量光聚焦,是该领域亟待解决的关键问题之一。针对上述问题,本文提出了一种基于机器学习的间接波前像差快速探测和补偿方法。我们设计了一种监督学习框架,首次建立了畸变焦斑形状与波前像差（用泽尼克系数表征）之间的映射关系,实现了仅靠单幅光强图像的波前相位快速重建。在所构建的实验平台上实测结果表明,针对1mm厚人造组织切片以及300μm厚的小鼠大脑切片样本,该方法均在200ms内实现了波前像差探测与补偿,大幅提升光束聚焦精度。显微成像实验表明该方法显著提升了150μm小鼠脑组织切片成像清晰度,光遗传光调控实验展示了该方法的实际可行性和实用价值。在同样数量的光学模式下,该方法的探测速度比传统自适应光学技术提升了2-3个数量级,为实现活体生物组织深处高分辨光学成像和精准光调控提供了新思路。尽管采用卷积神经网络模型达到了较好的高速波前重构与补偿效果,但是由于训练数据是海量的,卷积神经网络模型的训练周期较长,将影响新样本研究或观测进程。针对这一实际应用情况,本文又提出了一种基于极限学习的生物组织波前像差预测方法。我们利用极限学习给出了波前相位与光强分布之间映射的闭式解,实现快速训练,进一步简化了预测过程。实验结果表明,针对人造组织切片,在实现与卷积神经网络相同预测效果下,将模型训练速度提高约13.4倍。此外,在实际应用过程中,我们发现由于生物组织对应的真实波前像差测量极其繁琐,并包含难以处理的高阶像差畸变信息,极易导致训练数据集的不足和不准。针对这一情况,我们进一步提出了一种基于迁移学习的波前像差探测方法。该方法根据实际介质产生的畸变焦斑建立该介质与模拟介质之间的关联。其根据领域自适应理论,构建一种参数共享的双流结构卷积神经网络,同时利用有标注的模拟介质成像数据和无标注的实际成像数据进行训练,并通过两个数据域数据的协方差特征计算损失函数。该方法能在缺失实际介质标注数据等散射特性先验知识情况下,通过对齐分布特征,有效缓解了域偏移和高阶畸变信息在特征空间的影响。实验结果表明,在训练和处理时间几乎相同的情况下,该方法相比直接基于卷积神经网络的方法,重建准确度提高18.5%,焦斑峰值强度提升25%。提出的方法在面对更厚生物组织,更复杂的波前像差畸变预测时具有明显优势,进一步扩大了机器学习波前像差高速预测的应用场景。本文建立了多种基于机器学习的快速波前像差探测与补偿方法,有望进一步扩大自适应光学技术的适用场景,有望为构建新型具有我国自主知识产权的深穿透显微和精准光遗传光调控仪器提供技术支撑。