检索结果-南通市图书馆

Fluorescence Nanoscopy in Neuroscience

Engineering 2022年第9期16卷 29-38页

作者： yangyundou wang Jian Lin Qiming Zhang Xi Chen Haitao Luan Min Gu Center for Artificial-Intelligence Nanophotonics School of Optical-Electrical and Computer EngineeringUniversity of Shanghai for Science and TechnologyShanghai 200093China

Fluorescence nanoscopy provides imaging techniques that overcome the diffraction-limited resolution barrier in light microscopy,thereby opening up a new area of research in biomedical imaging in fields such as neuroscience.Here,we review the foremost fluorescence nanoscopy techniques,including descriptions of their applications in elucidating protein architectures and mobility,the real-time determination of synaptic parameters involved in neural processes,three-dimensional imaging,and the tracking of nanoscale neural activity.We conclude by discussing the prospects of fluorescence nanoscopy,with a particular focus on its deployment in combination with related techniques(e.g.,machine learning)in neuroscience.

关键词： Fluorescence imaging Diffraction limit Nanoscale resolution Neuroscience

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

High performance“non-local”generic face reconstruction model using the lightweight Speckle-Transformer(SpT)UNet

引用

Opto-Electronic Advances 2023年第2期6卷 1-9页

作者： yangyundou wang Hao wang Min Gu Institute of Photonic Chips University of Shanghai for Science and TechnologyShanghai 200093China Centre for Artificial-Intelligence Nanophotonics School of Optical-Electrical and Computer EngineeringUniversity of Shanghai for Science and TechnologyShanghai 200093China School of Optical-Electrical and Computer Engineering University of Shanghai for Science and TechnologyShanghai 200093China

Significant progress has been made in computational imaging(CI),in which deep convolutional neural networks(CNNs)have demonstrated that sparse speckle patterns can be reconstructed.However,due to the limited“local”kernel size of the convolutional operator,for the spatially dense patterns,such as the generic face images,the performance of CNNs is limited.Here,we propose a“non-local”model,termed the Speckle-Transformer(SpT)UNet,for speckle feature extraction of generic face images.It is worth noting that the lightweight SpT UNet reveals a high efficiency and strong comparative performance with Pearson Correlation Coefficient(PCC),and structural similarity measure(SSIM)exceeding 0.989,and 0.950,respectively.

关键词： speckle reconstruction non-local model generic face images lightweight network

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于DenseNet的散射成像景深拓展研究

引用

光学学报 2022年第4期42卷 237-240页

作者：林昭苏王杨云逗王昊胡川飞顾敏杨晖上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学光子芯片研究院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院人工智能纳米光子学中心上海200093

散射现象广泛存在于自然界中。透过散射介质的大景深成像在计算成像领域具有重要的意义和应用价值。近年来,随着深度学习在计算成像领域的广泛应用,散射成像系统中的景深问题亟待进一步研究和拓展。以DenseNet为基础,结合UNet框架,建立... 详细信息

散射现象广泛存在于自然界中。透过散射介质的大景深成像在计算成像领域具有重要的意义和应用价值。近年来,随着深度学习在计算成像领域的广泛应用,散射成像系统中的景深问题亟待进一步研究和拓展。以DenseNet为基础,结合UNet框架,建立了一个具有良好迁移性和景深拓展能力的深度卷积神经网络模型——DUNet。通过使用透过不同目数毛玻璃的散斑图像对网络进行训练,使成像景深拓展至距焦面50 mm处。初步的小鼠脑片实验结果表明,DUNet模型将有望应用于深层组织断层扫描。

关键词：光计算密集卷积网络散射成像景深拓展

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：