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World File Search System电流产生
使用 SEEBIC | STROBE 绘制 TEM 中的电导率图
TEM 是研究电子设备纳米级特征的重要工具。TEM 基于散射的对比度在确定材料的物理结构方面表现出色，并且通过 EDS 和 EELS 等光谱附件可以精确确定设备中原子的组成和排列。结合原位功能，TEM 可以精确映射设备在运行和缺陷形成过程中的物理结构变化。但是，在许多情况下，设备的功能或故障是小规模电子变化的结果，这些变化在变化成为病态之前不会呈现为可检测的物理信号。为了在 TEM 中检测这些电子变化，必须采用与电子结构直接相关的对比度的互补成像。在 TEM 中获得电子对比度的一项技术是电子束感应电流 (EBIC) 成像，其中由光束在样品中产生的电流在 STEM 中逐像素映射。自 20 世纪 60 年代以来 [1]，EBIC 电流产生的“标准”模式是在局部电场中分离电子-空穴对 (EHP)。最近，展示了一种新的 EBIC 模式，其中电流由束流诱导二次电子 (SE) 发射在样品中产生的空穴产生[2]。这种 SE 发射 EBIC (SEEBIC) 模式不需要局部电场的存在，通常比标准 EBIC 的电流小得多，并且能够实现更高分辨率的成像[3]。在基于 TEM 的技术中，SEEBIC 独一无二，还能产生与样品中局部电导率直接相关的对比度[4]，即使在操作设备中也是如此[5]。在这里，我们讨论了 STEM EBIC 电导率映射技术，并提供了它在被动成像和原位实验中的几个应用示例。图 1 显示了 SEEBIC 电阻映射的简单演示。该设备由一条 GeSbTe（GST）条带组成，该条带横跨两个在薄 SiN 膜上图案化的 TiN 电极。图 1 中的 STEM EBIC 图像包含标准 EBIC 和 SEEBIC 对比度。如图所示，当电子束入射到 TiN/GST 界面时，肖特基势垒处的电场将 EHP 分开，空穴在每个界面处朝 GST 移动，在连接到 EBIC 放大器的右侧电极上产生暗对比度，在接地的左侧电极上也产生暗对比度。在这些界面之外，SEEBIC 对比度与左侧（接地）电极的电阻成正比 [4]。靠近 EBIC 电极（即，与接地电极相比，EBIC 电极的电阻更小）的 SE 发射产生的空穴更有可能通过该电极到达地，从而产生更亮的（空穴）电流。 SEEBIC 在右侧（EBIC）电极上最亮，由于非晶态GST的电阻率均匀，SEEBIC 在整个GST条带上稳定减小，在左侧电极上最暗[6]。
过完备小波框架扩展对脑电信息挖掘的潜力
脑电图 (EEG) 是通过放大和记录人体头皮上由大脑电流产生的电活动而获得的记录 (Zandi 等人，2011；Larson 和 Taulu，2018)。EEG 是脑成像科学中广泛使用的媒介，在脑机接口 (BCI；Gao 等人，2021) 研究中发挥着重要作用。BCI 是一种将脑信号转换为有用命令的在线计算机系统。到目前为止，不同类型的脑信号已被用于开发 BCI 系统。由于其方便和低成本，EEG 信号已成为 BCI 系统中的主要媒介。然而，实践证明，由于 EEG 信号能量较弱，EEG 信号的采集很容易受到各种噪声的干扰。为了从嘈杂的 EEG 信号中提取有用信息 (Shad 等人，2020)，在 EEG 信号分析中研究了各种信号处理方法。在脑信号分析中，提高信噪比是一个重要的预处理步骤。传统上，它是使用快速傅里叶变换（FFT）完成的（Wahab et al., 2021）。在BCI中，FFT也用于从EEG信号中实现显著特征的提取。短时傅里叶变换是FFT的增强，它可以生成EEG的二维频谱表示（Ha and Jeong，2019）。然而，STFT的主要缺点是其频率分辨率不可调。Huang提出了一种将STFT与卷积神经网络相结合用于生物医学信号分类的方法（Huang et al., 2019）。此外，基于傅里叶分析的数字滤波器也是EEG信号去噪的重要工具（Hsia and Kraft，1983）。它们的应用包括噪声伪影去除、特定频带的特征选择。尽管近年来新的脑电滤波技术不断涌现，但滤波技术并不是 BCI 研究的重点，相关研究也报告了数字滤波器的缺点（Alhammadi and Mahmoud，2016）。在过去的几十年中，随着计算能力的提高，许多更先进的信号处理方法被发明并投入实践。Upadhyay 提出了一种结合 S 变换和独立成分分析的新技术，用于脑电信号中的伪影消除和噪声抑制（Upadhyay et al.，2016）。Djemili 利用经验模态分解将脑电信号分解为固有模态函数，实现了正常和癫痫脑电特征的智能分类（Djemili et al.，2016）。Jiang 的研究中，提出了一种基于多词典的稀疏表示方法，用于癫痫脑电尖峰的自动检测（Jiang et al.，2020）。 Dora 应用变分模态分解来校正 EEG 测量中的伪影（Dora 和 Biswal，2020 年）。Chen 提出了一种稀疏傅里叶变换，并将其应用于电力线伪影消除（Chen et al.，2021b）。
生物电是定量方法解决方案手册
通过许多研究人员的精确实验研究，电生理学的研究取得了重大进展。该领域也通过将这些实验与基于电磁理论，电化学和其他基本概念的数学描述相结合来提出。本教科书提供了电生理学的定量介绍，首先是第1章中必要数学的摘要。第二章提供了导电媒体中电场和当前流量的简洁概述，从物理科学和工程原理中借鉴了生物学应用。随后的六章构成了本文的核心材料。第3章介绍了如何在膜之间存在电压和电流，以及如何使用Nernst – Planck方程进行评估。第4章讨论了膜通道，这对于细胞兴奋性至关重要，而第5章检查了产生动作电位的膜电压变化的时间过程。第6章涵盖了动作电位向下纤维的传播，并且在第7章中对心脏起搏器中使用的人工刺激的反应进行了处理。最后，第8章描述了这些活性过程在周围细胞外空间中产生的电压和电流。以前的版本因其对电生理主题的全面报道而受到赞扬，包括细胞膜的电性能，动作电位，电缆理论，神经肌肉连接，细胞外场和心脏电生理学。**传记** Robert Plonsey是生物医学工程专家，目前是杜克大学名誉教授。他拥有著名机构的多个学位，包括加利福尼亚大学（1955年）的电气工程博士学位和斯洛伐克科学学院的技术科学博士（1995年）。在他的整个职业生涯中，他曾在凯斯西部储备大学（1976-1980）和杜克大学（1968-1983）的教授担任生物医学工程主席。**奖项和赞誉** Plonsey对生物医学工程的贡献已通过许多奖项得到认可： *美国科学进步协会会员 * William Morlock Award * William Morlock Award（1979年） *百年纪念奖章（1984）（1984年）在IEEE IEEE Ingineering获得IEEE MEDIC SORICED的IEEE ENGINEERIG （1997年）获得了国际生理与工程医学科学联盟 * Theo Pilkington杰出教育家奖（2005年） *杰出服务奖（生物医学工程科学，2004年）**当前工作** Roger C. Barr是杜克大学生物医学工程和培养科副教授。他曾担任生物医学工程系和医学与生物学协会IEEE工程副总裁兼总裁。Barr获得了杜克大学学者奖（1991年），并撰写了100多个有关生物电论的研究论文。**文本简介**提供的文本是电生理学的简介，重点是定量方法。本书涵盖了电场的各个方面和在生物环境中的电流流动，包括膜电压，动作电位，传播，人工刺激反应以及细胞外电压/电流产生。随后的章节探讨了心脏和神经电生理学，以及膜生物物理学的最新发展。电生理学领域通过许多研究人员进行的各种实验研究的结合，从而取得了重大进步。此外，准确的理论概念和数学描述的发展统一了许多实验观察，为应对各种电生理挑战提供了坚实的基础。此外，采用向量和矢量演算，大大简化了本书中介绍的几个主题的数学公式。本章深入研究向量和标量的基本面，以及代数操作，例如应用于向量的添加和乘法。它还对梯度和差异概念进行了深入的评论，因为它们经常遇到。