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颜色作为明场显微镜的标准化变量
必须考虑成像过程的每个步骤：图像捕获、处理和显示。显微照片中的颜色变化通常是由于标本厚度变化、染色差异、图像采集系统变化以及后期图像处理和显示造成的 [4]。尽管可能会非常注意将切片和染色样品产生的伪影降到最低，但通常很少考虑在图像采集和显示过程中对颜色信息的管理。让病理学家就标准化色彩管理系统达成一致的尝试失败了，部分原因是他们对染色的理想颜色存在分歧 [3]。病理学家和显微镜专家使用标准化方案来固定和染色组织，以确保始终如一地生产出用于光学显微镜的高质量组织切片。多个团体认为有必要对显微镜数据收集的成像方面进行标准化 [5-8]。
800 万像素 CCD 显微镜科研相机
a. 使用具有“接口”选项卡上列出的推荐规格的计算机时，指定的性能有效。b. 曝光时间随操作模式而变化；使用外部触发器时，曝光时间可能短于 1 毫秒。c. ADC = 模拟数字转换器 d. ADU = 模拟数字单元 e. 相机帧速率受垂直硬件分级参数的影响。对于彩色相机，当 ThorCam 中的图像类型设置不是“未处理”时，仅 1 x 1 分级可用。设置为“未处理”时，相机最多可以分级 24 x 24，但生成的图像将是单色的。f. 如果您的应用程序受读取噪声限制，我们建议使用较低的 CCD 像素时钟速度 20 MHz。有关读取噪声的更多信息，以及如何估计总相机噪声限制因素的示例，请参阅相机噪声选项卡。
无标记深亚波长光学显微镜
图 1. 成像装置和物理训练装置。待成像的二聚体被放置在物体平面上，通过低数值孔径透镜 L1（NA=0.3）用波长为 λ = 795nm 的相干激光光源照射。在二聚体上衍射的光通过高数值孔径透镜 L2（NA=0.9）在距离二聚体 h = 2λ 处成像（a）。通过在玻璃基板上的铬膜上聚焦离子铣削制造 12 x 12 = 144 个二聚体狭缝组（b）；二聚体的狭缝具有随机宽度 A 和 C，并且以距离 B 随机间隔。在每个二聚体附近制造一个方形对准标记（c）。记录在每个二聚体上衍射的相干光的强度图案。图 (d) 显示了 50λ 宽视场中二聚体的特征衍射图案。
扫描探针显微镜研讨会 - 蒂鲁吉拉帕利
关于研讨会：ANRF-SERB 赞助的为期六天的“用于医疗保健和国防应用的先进材料的制造和表征”研讨会计划于 2024 年 11 月 18 日至 23 日举行。医疗保健中使用的材料需要一些独特的性能，由这些材料制成的组件具有复杂的形状和尺寸。对于国防应用，广泛使用机械加工困难的复合材料和合金。因此，本次研讨会重点关注这两种应用所需的这些材料的制造工艺和最新表征技术。本次研讨会将详细介绍生物材料、形状记忆合金、智能材料、多功能级材料等材料的进展，以及使用这些材料制造现实产品的最新趋势。制造产品所需的工艺，例如 3D 和 4D 打印技术、通过激光和电子束源的微连接和加工工艺、微电火花加工、微电化学加工等。
深度学习在电子显微镜中的应用
图1：针对目标输出的不同处理路由的示例。经典方法是指（半）自动化算法和ML方法，这些方法取决于给定的分析任务。给定网络的输出主要取决于所使用的训练图像。输入数据图像“高res”。STEM石墨烯，“系统脑组织”和“层析成像纳米颗粒”以及分别从[79]，[135]和[90]复制的相应输出。**
生活中AI和显微镜的应用和挑战...
人类生物学及其复杂系统的复杂性具有推进人类健康，疾病治疗和科学发现的巨大潜力。但是，研究生物相互作用的传统手动方法通常受到生物学数据的含量和复杂性的限制。人工智能（AI）具有分析大量数据集的经过验证的能力，为解决这些挑战提供了一种变革性的方法。本文探讨了生命科学中AI和显微镜的交集，强调了它们的潜在应用和相关挑战。我们提供了有关各种生物系统如何从AI中受益的详细回顾，突出了该域独有的数据类型和标记要求的类型。特别注意显微镜数据，探索处理和解释此信息所需的特定AI技术。通过解决数据异质性和注释稀缺等挑战，我们概述了该领域的潜在解决方案和新兴趋势。主要从AI的角度撰写，本文旨在作为在AI，显微镜和生物学交集的研究人员的宝贵资源。它总结了当前的进步，关键的见解和开放问题，从而促进了鼓励跨学科合作的理解。通过提供对该领域的全面而简洁的综合，本文渴望催化创新，促进跨学科的参与，并加速在生命科学研究中采用AI。
结合人工智能的自动免疫荧光显微镜
间接免疫荧光 (IIF) 是一种重要的实验室诊断筛查方法，因为它具有高灵敏度和特异性以及广泛的抗原谱。然而，荧光模式的显微镜评估对实验室工作人员来说既耗时又具有挑战性。如今，许多实验室使用自动化系统来促进和标准化 IIF 的读数和解释。自动化显微镜系统能够快速数字采集免疫荧光图像，以及可靠的结果评估，包括区分阳性和阴性样本、关键自身抗体的模式分类和滴度指定。新的最先进系统结合了基于深度学习方法的人工智能 (AI)，用于对免疫荧光模式进行分类和计算抗体滴度。实时显微镜的出现，使评估完全在屏幕上进行，为 IIF 诊断提供了新的速度和便利性，以及显微镜和
Aivia 访问 AI 显微镜的未来
Aivia 平台的设计充分考虑了终端用户的需求，这意味着只需极少的培训即可使用功能强大、最先进的人工智能技术。快速培训实验室用户使用该平台，无需任何专业知识即可进行分析。受益于易于使用的下一代机器学习细分和分类工具。
“电子显微镜视角”初级教授职位
Neel 研究所拥有 Jeol NEOARM，它在光谱学、电场和磁场测量方面提供了卓越的可能性，可以与不同的原位选项相结合（加热、冷却和电偏置已经可用），实验室希望发展其在光谱学以及原位/操作分析（催化、生长、液体介质、电池运行等）方面的活动。NEOARM 配备了冷 FEG，能够在 60 至 200 kV 的电压下运行，配备了 STEM 像差校正器、多个 STEM 探测器，包括一个用于差分相衬的 8 段探测器、广角 EDX 探测器、用于电子能量损失光谱的 GIF 连续光谱仪、用于电子全息的双棱镜、Gatan Oneview 相机、使用 Medipix 3 技术的直接电子探测器、电子束感应电流以及电子束进动。提供多个样品架，可进行断层扫描、倾斜旋转、在氮气和氦气（正在开发中）温度下冷却，以及加热和原位电偏置。