检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学相干层析成像焦深拓展方法研究进展

激光与光电子学进展 2024年

作者：谷成富张浩然兰琦张伟逸刘畅杨建龙上海交通大学生物医学工程学院

伴随着光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography, OCT）技术的临床应用从眼科拓展至各类人体腔道、功能成像、诊疗一体化、手术机器人等，亟需提升其分辨率以解析细胞及以下尺度的生物组织结构。然而，OCT横向分辨率提升伴随着... 详细信息

伴随着光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography, OCT）技术的临床应用从眼科拓展至各类人体腔道、功能成像、诊疗一体化、手术机器人等，亟需提升其分辨率以解析细胞及以下尺度的生物组织结构。然而，OCT横向分辨率提升伴随着焦深的下降，导致难以在整个OCT成像范围内获得较为均一的点扩散函数。针对这一挑战，研究人员提出了多种焦深拓展策略，包括贝塞尔光束、相位掩膜、色散效应、合成孔径、计算成像、多模干涉和动态聚焦等。这些方法通过不同的原理实现焦深的扩展，提升OCT成像的深度和质量。本文详细讨论了这些技术的工作原理、实现方法、优势和局限性，并基于自由空间和内窥OCT两种主要探测形式，比较了各类焦深拓展方法的效果。最后，本文对OCT焦深拓展技术及应用的未来发展进行了展望，指出了潜在的研究方向和挑战。

关键词：光学相干层析焦深拓展分辨率内窥成像

基于RGB-NIR滤波阵列的引入权重系数的加权引导滤波去马赛克方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

光子学报 2024年第9期53卷 40-50页

作者：吴鑫徐宝腾刘家林周伟杨西斌中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院(苏州) 苏州215163 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所苏州215163

针对RGB-NIR传感器多光谱成像技术中的去马赛克问题,提出了一种引入权重系数的加权引导滤波去马赛克算法。算法以残差插值为框架,引入加权引导滤波代替引导滤波,通过边缘感知权重因子实现对边缘的检测,提高引导滤波在边缘处的性能。算... 详细信息

针对RGB-NIR传感器多光谱成像技术中的去马赛克问题,提出了一种引入权重系数的加权引导滤波去马赛克算法。算法以残差插值为框架,引入加权引导滤波代替引导滤波,通过边缘感知权重因子实现对边缘的检测,提高引导滤波在边缘处的性能。算法使用G通道图像作为引导图,首先进行G通道图像的插值,然后通过加权引导滤波的方法插值出R、B、NIR通道的图像。此外,为了解决在引导滤波中计算线性系数时采用简单的平均值的问题,引入权重系数,并通过加权平均的方式计算得到更准确的线性系数。在TokyoTech数据集以及实际器件上测试了该算法。在数据集的实验上,提出的算法比现有的高性能算法在彩色图像和红外图像上峰值信噪比分别高0.38 dB和0.88 dB;在实际器件实验中,不论是在红外光源打开还是关闭的情况下,所提出的算法在多个场景下表现出最低的平均NIQE指标。此外,在红外光源变动前后,提出的算法所得到的图像的平均NIQE变化也是最小的。实验结果表明,该算法的性能优于对比的算法,并且拥有更好的鲁棒性。

关键词： RGB-NIR 去马赛克加权引导滤波权重系数鲁棒性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高通量单分子定位显微成像技术进展(特邀)

激光与光电子学进展 2024年第6期61卷 72-86页

作者：林昭珺常桓梽李依明南方科技大学生物医学工程系广东深圳518055

由于衍射极限的存在,传统的光学成像手段无法观测细胞器结构及细胞器之间的相互作用。单分子定位显微成像技术作为三种超分辨技术中分辨率最高的成像技术,为生命科学领域的研究提供了重要手段。大视场高通量单分子成像技术具有分辨率高... 详细信息

由于衍射极限的存在,传统的光学成像手段无法观测细胞器结构及细胞器之间的相互作用。单分子定位显微成像技术作为三种超分辨技术中分辨率最高的成像技术,为生命科学领域的研究提供了重要手段。大视场高通量单分子成像技术具有分辨率高、成像范围大和成像时间短等特点,在生物医学领域广泛用于观察和分析复杂的生物结构和功能。从基于硬件扫描的拼接成像技术、基于大面阵sCMOS的大视场高通量成像技术、大景深单分子定位成像技术、高通量数据分析技术4个方面回顾近年来大视场高通量单分子定位技术的研究进展。最后,对大视场高通量单分子定位成像技术的发展方向进行展望。

关键词：高通量大视场单分子定位显微镜超分辨成像

基于深度模糊学习的牙科CBCT运动伪影校正算法

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

南方医科大学学报 2024年第6期44卷 1198-1208页

作者：林宗悦王永波边兆英马建华南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515

目的针对牙科CBCT扫描中患者不自主运动导致的重建图像运动伪影问题,提出了一种基于深度模糊学习的牙科CBCT运动伪影校正算法(DMBL),以提升牙科CBCT的成像质量。方法首先使用模糊编码模块提取运动退化特征,从而对运动导致的退化过程... 详细信息

目的针对牙科CBCT扫描中患者不自主运动导致的重建图像运动伪影问题,提出了一种基于深度模糊学习的牙科CBCT运动伪影校正算法(DMBL),以提升牙科CBCT的成像质量。方法首先使用模糊编码模块提取运动退化特征,从而对运动导致的退化过程进行建模,然后将得到的运动退化特征输入伪影校正模块进行运动伪影去除。其中,伪影校正模块采用了图像模糊去除和图像模糊仿真的联合学习框架,可有效处理空间变化且随机的运动模式。为验证所提方法的有效性,本文分别在仿真运动数据集和临床数据集上进行对比实验。结果仿真数据集实验结果表明,本文方法峰值信噪比提升了2.88%,结构相似性(SSIM)提升了0.89%,均方根误差(RMSE)减少了10.58%;临床数据集实验结果表明,本文方法取得了最高的专家主观图像质量评分4.417(5分制),且与对比方法结果的评分具有显著性差异(P<0.001)。结论本文提出的DMBL算法,通过构建深度模糊联合学习网络结构,能够有效地去除牙科CBCT图像中的运动伪影,实现高质量的图像恢复。

关键词：运动伪影校正牙科CBCT 模糊学习

维普期刊数据库博看期刊

基于组−信息蒸馏残差网络的轻量级图像超分辨率重建

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化学报 2024年第10期50卷 2063-2078页

作者：王云涛赵蔺刘李漫陶文兵中南民族大学生物医学工程学院武汉430074 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

目前,基于深度学习的超分辨算法已经取得了很好性能,但这些方法通常具有较大内存消耗和较高计算复杂度,很难应用到低算力或便携式设备上.为了解决这个问题,设计一种轻量级的组−信息蒸馏残差网络(Group-information distillation residua... 详细信息

目前,基于深度学习的超分辨算法已经取得了很好性能,但这些方法通常具有较大内存消耗和较高计算复杂度,很难应用到低算力或便携式设备上.为了解决这个问题,设计一种轻量级的组−信息蒸馏残差网络(Group-information distillation residual network,G-IDRN)用于快速且精确的单图像超分辨率任务.具体地,提出一个更加有效的组−信息蒸馏模块(Group-information distillation block,G-IDB)作为网络特征提取基本块.同时,引入密集快捷连接,对多个基本块进行组合,构建组−信息蒸馏残差组(Group-information distillation residual group,G-IDRG),捕获多层级信息和有效重利用特征.另外,还提出一个轻量的非对称残差Non-local模块,对长距离依赖关系进行建模,进一步提升超分性能.最后,设计一个高频损失函数,去解决像素损失带来图像细节平滑的问题.大量实验结果表明,该算法相较于其他先进方法,可以在图像超分辨率性能和模型复杂度之间取得更好平衡,其在公开测试数据集B100上,4倍超分速率达到56 FPS,比残差注意力网络快15倍.

关键词：残差网络超分辨率特征蒸馏高频损失

基于全局-局部注意力机制和YOLOv5的宫颈细胞图像异常检测模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南方医科大学学报 2024年第7期44卷 1217-1226页

作者：胡雯然傅蓉南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515

目标建立一种新的基于全局-局部注意机制和YOLOv5的宫颈病变细胞检测模型(Trans-YOLOv5),为准确、高效地分析宫颈细胞学图像并做出诊断提供帮助。方法使用共含有7410张宫颈细胞学图像且均包含对应真实标签的公开数据集。采用结合了数据... 详细信息

目标建立一种新的基于全局-局部注意机制和YOLOv5的宫颈病变细胞检测模型(Trans-YOLOv5),为准确、高效地分析宫颈细胞学图像并做出诊断提供帮助。方法使用共含有7410张宫颈细胞学图像且均包含对应真实标签的公开数据集。采用结合了数据扩增方式与标签平滑等技巧的YOLOv5网络结构实现对宫颈病变细胞的多分类检测。在YOLOv5骨干网络引用CBT3以增强深层全局信息提取能力,设计ADH检测头提高检测头解耦后定位分支对纹理特征的结合能力,从而实现全局-局部注意机制的融合。结果实验结果表明Trans-YOLOv5优于目前最先进的方法。mAP和AR分别达到65.9%和53.3%,消融实验结果验证了Trans-YOLOv5各组成部分的有效性。结论本文发挥不同注意力机制分别在全局特征与局部特征提取能力的差异,提升YOLOv5对宫颈细胞图像中异常细胞的检测精度,展现了其在自动化辅助宫颈癌筛查工作量的巨大潜力。

关键词：宫颈细胞图像异常检测 YOLOv5 图像处理全局和局部特征融合

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

压电生物传感器及其在医疗健康中的应用

化学进展 2024年第7期36卷 975-986页

作者：钟兴平陈艳霞陈晨秦雷张学记北京信息科技大学北京市传感器重点实验室北京100101 清华大学医学院北京100084 深圳大学生物医学工程学院深圳518060

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,医疗健康已具有重要的战略地位。生物传感技术作为一种重要分析检测手段,在医疗健康领域发挥着关键作用。压电生物传感器是利用压电材料进行生物分析的一种新型生物传感器,具有稳定性... 详细信息

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,医疗健康已具有重要的战略地位。生物传感技术作为一种重要分析检测手段,在医疗健康领域发挥着关键作用。压电生物传感器是利用压电材料进行生物分析的一种新型生物传感器,具有稳定性好、检测速度快、精确度高、操作简单的优良特性,在生物医学、健康监护和疾病防控等领域具有重要的应用价值。本文综述了近年来国内外压电生物传感器的研究进展,介绍了基于石英晶体微天平压电效应的压电生物传感器的工作原理及常用的压电材料,包括无机压电材料、有机压电材料、压电复合材料以及生物压电材料。此外,还介绍了压电生物传感器在人体健康监护与疾病防控方面的应用,如心率、脉搏等生理性体征的监测,生物标志物及新冠肺炎等流行病毒的检测。最后总结了目前压电生物传感器面临的问题,并对其未来的发展进行了展望。

关键词：生物传感压电材料生物标志物疾病防控压电效应

一维卷积神经网络的自编码癫痫发作异常检测模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南方医科大学学报 2024年第9期44卷 1796-1804页

作者：欧嘉志詹长安杨丰南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515

目的将一维卷积神经网络(1DCNN)作为自编码模型的特征提取网络,利用1DCNN对头皮脑电信号(EEG)局部特征的感知能力来提高自编码模型(AE)在低维特征空间的表达能力,提出一种简单高效的癫痫异常检测模型。方法癫痫发作后会出现标志性的EEG... 详细信息

目的将一维卷积神经网络(1DCNN)作为自编码模型的特征提取网络,利用1DCNN对头皮脑电信号(EEG)局部特征的感知能力来提高自编码模型(AE)在低维特征空间的表达能力,提出一种简单高效的癫痫异常检测模型。方法癫痫发作后会出现标志性的EEG波形变化,通过1DCNN的局部特征提取能力,捕捉正常信号的局部信息;利用正常数据训练自编码器,学习正常EEG数据在低维特征空间的表达,作为异常数据的癫痫EEG数据会脱离正常数据的低维特征空间,从而自编码模型无法有效地实现癫痫异常信号的重构;首先将输入和输出的差值作为异常分数值,然后通过ROC曲线的最优平衡点确定阈值,超过阈值的EEG信号被诊断为癫痫发作数据。利用公开数据集CHB-MIT脑电数据集和TUH脑电数据集,评估本文所提出的1DCNN-AE癫痫检测模型。结果从AUC值和癫痫事件检测两个任务来看,1DCNN-AE模型在患者平均水平下的AUC值分别达到了CHB-MIT的0.890和TUH的0.686,癫痫检测率达到了0.974和0.893,其结果优于最新癫痫异常检测模型LSTM-VAE和模型GRU-VAE。对于模型参数量而言,与LSTM-VAE的47.4M和GRU-VAE的36.9M等模型参数量相比,1DCNN模型的参数量Params达到了58.5M,处于同一个量级;但1DCNN-AE模型计算量FLOPs为0.377G,远远小于LSTM-VAE的21.6G和GRU-VAE的16.2G。结论1DCNN的自编码模型能有效地实现癫痫发作异常检测。

关键词：自编码器深度学习癫痫检测异常检测一维卷积神经网络

抗GPC3单链抗体细菌外膜囊泡的制备及其肝细胞癌靶向性的鉴定

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生物工程学报 2024年第7期40卷 2258-2269页

作者：杨邦亚邓雨霏马官荣方廖琼白晋重庆医科大学生物医学工程学院超声医学工程国家重点实验室重庆400016 重庆医科大学重庆市生物医学工程学重点实验室重庆400016

本研究旨在制备抗磷脂酰肌醇蛋白聚糖3 (glypican-3,GPC3)单链抗体的细菌外膜囊泡(outer membrane vesicles,OMVs),分析其在体内外对Hep G2肝癌细胞及组织的靶向效果。通过合成Hbp-h GC 33-sc Fv基因并连接至p ET28a表达载体,构建重组... 详细信息

本研究旨在制备抗磷脂酰肌醇蛋白聚糖3 (glypican-3,GPC3)单链抗体的细菌外膜囊泡(outer membrane vesicles,OMVs),分析其在体内外对Hep G2肝癌细胞及组织的靶向效果。通过合成Hbp-h GC 33-sc Fv基因并连接至p ET28a表达载体,构建重组表达质粒p ET28a-Hbp-h GC 33-sc Fv;采用免疫印迹法检测原核表达的融合蛋白Hbp-h GC 33-sc Fv,确定其最适诱导条件;采用超滤浓缩法收集重组表达菌株分泌的外膜囊泡(Hbp-h GC 33-OMVs)并进行表征;采用免疫电镜技术分析Hbp-h GC 33-sc Fv在细菌及Hbp-h GC 33-OMVs的定位情况;采用免疫荧光法观察其与Hep G2细胞的结合效果。建立Hep G2荷瘤小鼠模型,通过活体荧光成像系统观察Hbp-h GC 33-OMVs在小鼠肿瘤部位的靶向滞留情况。结果显示,融合蛋白的实际分子量为175.3 k Da,最佳诱导条件为在OD600=0.5时加入0.5 mmol/L IPTG于16℃低温诱导过夜。Hbp-h GC 33-OMVs平均粒径为(112.3±4.6) nm,具有不规则球形结构,表达外膜囊泡标记蛋白Omp C、Omp A和融合蛋白Hbp-h GC 33-sc Fv。与野生型wt OMVs相比,Hbp-h GC 33-OMVs组对Hep G2细胞的结合效果更强(P=0.008)。活体成像显示,Hbp-h GC 33-OMVs组能快速精准地靶向肿瘤部位。抗GPC3单链抗体细菌外膜囊泡的成功制备为肝细胞癌的特异性靶向治疗奠定了实验基础。

关键词：磷脂酰肌醇蛋白聚糖3 单链抗体细菌外膜囊泡肝细胞癌靶向治疗