主题包括但不限于:• 整合结构、分子和功能信息的多模态成像• 多模态显微成像• 2D、3D、4D 断层扫描和/或多光谱成像(从 UV-VIS 到 SWIR)• 应用于光学成像的成像分析和/或图像处理技术(例如可视化、分割、配准)• 基于机器学习和深度学习的图像形成和数据分析• 用于图像重建/融合的人工智能和机器学习• 多模态成像仪器和系统设计• 可为临床和临床前成像提供更好的定量和/或诊断洞察的检测和诊断分析技术(例如定量测量方法、计算机辅助诊断)• 用于将光学成像与其他成像模式(例如 MR、X 射线、PET)相结合的成像分析和/或图像处理技术• 可能有助于将光学成像引入临床的图像分析、计算方法和重建方法(复杂数据集的视觉渲染、辅助光学重建的新算法)• 这些新技术的临床评估(图像数据的生理和功能解释、视觉感知和观察者表现,体内光学特征定量评估的验证
主要关键词