XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemContrast
等离激元结构颜色的视频速度转换具有高对比度和出色的寿命
大量能源使用。几乎没有足够的空间来进一步改善电力转换，当需要在白天的可见度时，功耗变得特别高。解决这一问题的能量浪费的解决方案是使用反射性显示，也称为“电子纸”，这仅反映了环境光。这会导致功耗极低，[1]提高了明亮环境中的可见性和潜在的健康益处。[2]最近，出现了一个新的研究方向，重点是对等离子体结构颜色的积极控制[1,3]，而电子纸是该领域的一个重要应用。但是，无论是否使用等离子纳米结构，证明其具有与散发性显示的性能相当的电子纸非常困难。[4]广泛的商业设备基于电泳墨水[5]（Amazon Kindle等）且颜色模式下的图像质量差，这是通过包含红色，绿色和蓝色（RGB）滤镜的子像素来实现的。[6]此外，慢速开关（≈1s）可防止视频播放 - 将用法限制在电子阅读器和简单标签等应用程序中。电视技术是一种重要的电子纸技术，因为它提供了视频速度，[7]，但在商业上仍然无法使用。当电影和闪烁完全消失在≈50hz时，人眼认为> 20 Hz的刷新速率> 20 Hz。通过LCD显示器可以实现如此快速的刷新率，但是在反射构型中，图像可见度[8]（绝对反射率<15％）。有机和无机电致色素材料已成为可见光谱区域上高对比度极化独立转换的强大候选者[9]，但是它们的响应时间通常太慢了视频显示的速度（对于过渡金属氧化物而言，数百个MS甚至更多）。通常认为，尽管结构颜色对于电致色素设备来说是非常有趣的，但是对于视频应用来说，开关不能足够快，尤其是如果对比度应该很高（≈50％的绝对反射率或传输变化50％）。对于导电聚合物，开关速度的局限性主要归因于在掺杂过程中电解质和聚合物膜中离子相对较慢的“差异”。[10]存在一些例外，例如聚隔离线，已知可以很快地改变质子化状态。[11]
使用多阶段 Attention-GAN 进行高组织对比度 MRI 合成以进行胶质瘤分割
磁共振成像 (MRI) 基于强磁场提供内脏器官的不同组织对比度图像。尽管 MRI 在频繁成像方面具有非侵入性优势，但目标区域中的低对比度 MRI 图像使组织分割成为一个具有挑战性的问题。本文展示了图像到图像转换技术生成合成高组织对比度 (HTC) 图像的潜在优势。值得注意的是，我们采用了一种具有注意机制的新型循环生成对抗网络 (CycleGAN) 来增加底层组织内的对比度。注意力模块以及对 HTC 图像的训练引导我们的模型收敛到某些组织。为了提高 HTC 图像的分辨率，我们采用多阶段架构将焦点集中在一种特定组织作为前景，并在每个阶段滤除不相关的背景。这种多阶段结构还通过减小源域和目标域之间的差距来减轻合成图像的常见伪影。我们展示了我们的方法在脑部 MRI 扫描（包括胶质瘤）中合成 HTC 图像的应用。我们还在端到端和两阶段分割结构中使用 HTC MRI 图像来确认这些图像的有效性。在 BraTS 2018 数据集上对三个竞争性分割基线进行的实验表明，将合成的 HTC 图像纳入多模态分割框架中可分别将整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的平均 Dice 得分提高 0.8%、0.6% 和 0.5%，同时从分割过程中消除了一个真实的 MRI 序列。
使用光谱椭圆形对比度
＃＃电子邮件：sh315@cam.ac.uk，jaa59@cam.ac.uk抽象扭曲的双层石墨烯提供了一个理想的固态模型，可探索相关的材料属性和机会，用于各种光电应用程序，但可靠，可靠的快速，快速的扭曲角度表征仍然是一个挑战。在这里，我们引入光谱椭圆测量对比度显微镜（SECM），作为在光学共振的扭曲双层石墨烯中绘制扭曲角度障碍的工具。我们优化了椭圆角，以根据入射光的测量和计算的反射系数增强图像对比度。与Van Hove奇异性相关的光谐振与拉曼和角度分辨光电发射光谱良好相关，证实了SECM的准确性。结果强调了SECM的优势，这被证明是在大面积上表征扭曲的双层石墨烯，解锁过程，材料和设备筛选以及双层和多层材料的交叉相关测量潜力的快速，无破坏性方法。
脑肿瘤分割图像增强技术的比较分析：对比度、直方图和混合方法
摘要。本研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络 (CNN) 的脑肿瘤分割的影响，重点关注直方图均衡化 (HE)、对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 及其混合变体。该研究在 3064 张脑 MRI 图像的数据集上采用 U-Net 架构，深入研究了预处理步骤，包括调整大小和增强，以优化分割精度。对基于 CNN 的 U-Net 架构、训练和验证过程进行了详细分析。利用准确度、损失、MSE、IoU 和 DSC 等指标进行的比较分析表明，混合方法 CLAHE-HE 始终优于其他方法。结果突出了其卓越的准确度（训练、测试和验证分别为 0.9982、0.9939、0.9936）和强大的分割重叠，Jaccard 值为 0.9862、0.9847 和 0.9864，Dice 值为 0.993、0.9923 和 0.9932，强调了其在神经肿瘤学应用中的潜力。研究最后呼吁改进分割方法，以进一步提高神经肿瘤学的诊断精度和治疗计划。
适用于使用方波目标的光电测定图像对比度的设备和方法。
该设备现在位于国家标准局，并已用于多项调查。对该系统的一个反对意见是它所用的线太短。文件。线的长度在目标平面上约为 2 毫米，因为它们位于 35 毫米胶片的声道上。与其尝试制作具有较大线长的正弦波目标，不如尝试利用方波目标并以较慢的速度扫描它，以便记录每条单独的线和空间。方波目标很容易获得，线长为 8 英寸。并且，如果使用长目标线，相对而言较短的扫描狭缝，则扫描狭缝会屏蔽掉长线图像的末端效应。简而言之，这里开发了一种使用微光度计研究长线目标空间图像的方法。透明度。这
SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对虚拟现实分类准确性和用户友好性的影响
摘要 — 基于 SSVEP 的 BCI 在速度和准确性方面是最有前途的 BCI 之一。然而，尽管社区付出了巨大的努力使它们更加实用和用户友好，但它们使用起来仍然特别烦人。在本文中，我们研究了 SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对分类准确性和界面烦恼的影响，总体目标是在性能和用户友好性之间找到一个平衡点。我们对十二 (12) 名参与者进行了用户研究，以评估不同刺激大小和对比度对虚拟现实环境中 SSVEP 分类准确性的联合影响。该实验的结果表明，刺激的大小对分类准确性（低于某个阈值）和感知烦恼都有显著影响。然而，对比度对分类准确性和感知烦恼都没有影响，这表明使用较低对比度的刺激仍然可以准确地操作基于 SSVEP 的 BCI。索引术语 — 组件、格式、样式、样式、插入
单发定量差分相对比成像与可编程偏振多路复用照明结合
我们提出了一种具有极化多重照明的单次定量差异相比（DPC）方法。在我们系统的照明模块中，可编程的LED阵列分为四个象限，并覆盖了四个不同极化角度的偏振膜。我们在成像模块中的像素之前使用偏振摄像头。通过将自定义LED阵列上的偏振膜与相机中的极化器匹配，可以从单件采集图像中计算出两组不对称的照明采集图像。与相传函数结合使用，我们可以计算样品的定量相。我们介绍了设计，实现和实验图像数据，证明了我们方法获得相位分辨率目标的定量相位图像以及HELA细胞的能力。
使用超低能扫描电子显微镜对半导体结构进行电阻率对比成像
在广泛的一次电子束能量范围内研究了扫描电子显微镜 (SEM) 中的损伤诱导电压变化 (DIVA) 对比度机理，特别强调了超低能量范围。在 10 keV 至 10 eV 的一次电子能量范围内，对用 600 keV He 2 + 离子辐照的 In (0.55) Al (0.45 )P 中的电阻率变化相关的 SEM 成像对比度进行了分析。首次解决了超低能量范围内的样品充电问题及其对 SEM 图像对比度的影响。与基于经典总发射率方法的预期相反，在辐照区域高电阻部分形成的电位导致低于 E 1 能量的一次电子记录信号强度急剧增加，这可以解释为由于样品表面电位充当了一次电子的排斥器而导致的信号饱和。尽管如此，展示电子束能量对电子辐照下绝缘材料表面电位形成影响的实验数据还是首次在超低能范围内给出。
磁共振基础知识：磁场、核磁特性、组织对比度、图像采集
核磁共振 (NMR) 是对原子核磁特性的光谱研究。原子核的质子和中子具有与其核自旋和电荷分布相关的磁场。共振是一种能量耦合，当单个原子核被置于强外部磁场中时，它会选择性地吸收并随后释放这些原子核及其周围环境所特有的能量。自 20 世纪 40 年代以来，NMR 信号的检测和分析已作为化学和生物化学研究中的分析工具得到了广泛的研究。NMR 不是一种成像技术，而是一种提供有关放置在小体积、高场强磁性装置中的样本的光谱数据的方法。在 20 世纪 70 年代初，人们意识到磁场梯度可用于定位 NMR 信号并生成显示质子磁特性的图像，反映临床相关信息，再加上技术进步和“体型”磁体的发展。随着 20 世纪 80 年代中期临床成像应用的增多，“核”含义被抛弃，磁共振成像 (MRI) 及其大量相关缩略词开始被医学界普遍接受。随着磁场强度更高的磁铁以及解剖、生理和光谱研究的改进，MR 应用的临床意义不断扩大。对软组织差异的高对比敏感度以及使用非电离辐射对患者的固有安全性是 MRI 取代许多 CT 和投影射线照相方法的主要原因。随着图像质量、采集方法和设备设计的不断改进，MRI 通常是检查患者解剖和生理特性的首选方式。但它也存在缺点，包括设备和选址成本高、扫描采集复杂、成像时间相对较长、图像伪影明显、患者幽闭恐惧症以及 MR 安全问题。本章回顾了磁学的基本特性、共振概念、组织磁化和弛豫事件、图像对比度的生成以及获取图像数据的基本方法。第 13 章讨论了高级脉冲序列、图像特征/伪影的说明、MR 波谱、MR 安全性和生物效应。
UC Riverside
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。