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具有高空间的宽带高光谱图像传感器...
高光谱成像提供高维空间光谱信息，揭示了内在物质特征1 - 5。在这里，我们报告了具有高空间和时间分辨率的片上计算高光谱成像框架。通过在图像传感器芯片上整合不同的宽带调制材料，目标光谱信息是非均匀且本质上与每个像素上与明亮吞吐量的。使用智能重建算法，可以从每个帧中恢复多通道图像，从而实现实时高光谱成像。在这样的框架之后，我们第一次使用光刻志上制造了宽带Vis-nir（400-1700 nm）高光谱成像传感器，平均光通量为74.8％和96个波长通道。证明的分辨率为124 fps的1,024×1,024像素。我们证明了其广泛的应用，包括用于智能农业，血液氧和水质监测的叶绿素和糖定量，用于人类健康，Tex-Tile分类和工业自动化的苹果瘀伤检测以及用于天文学的远程月球检测。集成的高压图像传感器仅称重数十克，并且可以在各种资源有限的平台上组装，也可以配备了OB-the Shelf Optical Systems。该技术改变了高维的挑战
自发发射的时尚控制
我们提出了一种旨在在四级原子光耦合系统中与携带轨道角动量（OAM）相互作用的四级原子光耦合系统中自发发射系统中的时尚控制的方案。原子包含一个地面和两个激发态，并与两个激光场相结合，形成了一个V子系统，其中上部状态仅通过两个通道腐烂到共同的第四个状态。通过研究原子的各种初始状态，并考虑自发发射通道中的量子干扰的存在或不存在，我们分析了如何在发射光谱上携带OAM的涡流束烙印的特征。光学涡流与量子系统（包括其环境模式）之间的相互作用会引起各种各样的时尚行为，包括二维光谱狭窄，光谱峰增强，光谱峰抑制和空间azimuthal平面中的自发发射或淬火。我们的发现阐明了原子 - 涡流光束相互作用的动力学，并提供了对量子水平上发射特性操纵的见解。
高速高光谱腹腔镜成像系统的设计和验证
所有这些都已纳入MIS成像系统中，希望减少不良结果，例如吻合式泄漏发生率，9个医源性损伤，10和肿瘤阳性。11由于这些技术已被证明可以改善手术结果，因此他们看到现代临床系统中的翻译增加了。因此，我们将更深入地简要介绍每个。立体可视化可以通过向外科医生的每只眼睛传输两个视频源来模仿人脑中的深度感知，从而实现了手术领域的3D可视化。12这项技术的好处在很大程度上是主观的，比较研究表明，外科医生对3D可视化的一般偏好。13个商业系统，例如Da Vinci机器人（Intuitive Surgical Inc.，Sunnyvale，California，California，美国），将这项技术纳入了当前的外科平台。fi可以增强解剖特征的可视化，包括脉管系统，14、15个哨兵淋巴结，16、17和肿瘤。18，19吲哚烷绿色（ICG）是最常用的荧光团，因为它是食品和药物管理 - 批准（以及5-氨基苯甲酸用于神经胶质瘤成像），但其他人已在包括甲基蓝色和Irdye®在内的潜在应用中探索了其他。许多临床系统包括具有ICG的FI模式，包括Da Vinci Firefly模式和Stryker的精确成像系统。NBI是一种光学成像方式，它使用狭窄的光学过滤器过滤红灯，重点放在蓝色和绿灯上。Seidlitz等。 28，29Seidlitz等。28，298，这种成像技术已被奥林巴斯成像系统普及用于肿瘤检测20和子宫内膜异位症鉴定，其中21种应用在其他应用中。这些最新的系统仍然具有诸如ICG的快速半衰期和饱和效应，或实时缺乏客观的定量分析。22，23尽管使用这些荧光剂的研究显示出令人鼓舞的结果，但需要做更多的工作来实现可量化的结果并巩固患者的益处。24同样，NBI对MIS的贡献也是主观的，技术是可视化助手而不是作为诊断工具。高光谱成像（HSI）已针对非侵入性，无标签和Quantative应用，因为它捕获了光谱和空间信息而无需对比度。25 HSI已用于执行语义分割任务，与各种分类技术一起使用时区分不同的组织类型。26证明了HSI在19个类别进行语义分割方面的优势，表现优于正常的RGB数据和组织参数图像，包括组织氧合，灌注，水和血红蛋白指数显示为原始图像的热图。也就是说，在肠道组织中通过HSI 27测量组织参数图像并测量血氧饱和的能力仍然在其他应用中（例如结直肠吻合术）。
内吞镜检查具有自动多光谱肠屏障病理学成像，以评估深度愈合，以预测溃疡性结肠炎的结局
消息屏障愈合代表了溃疡性结肠炎（UC）的一种新型治疗靶标，尽管其评估仍然具有挑战性并且缺乏标准化。这项探索性研究评估了超高放大射击内吞镜检查引导组织采样并驱动紧密连接（TJ）蛋白质自动量化的能力，以评估静脉屏障完整性并预测主要的不良结果（MAOS）。34例临床缓解中的UC患者前瞻性地接受了内吞镜检查和机器学习支持的肠内屏障蛋白评估的评估。内尾镜检查与Claudin-2表达的组合在12个月内准确预测MAOS方面表现出了希望。这种综合方法有望确定UC中的深层康复和增强对待目标策略。
多光谱图像分析和理解（MSIAU ...
计算机视觉中心（CVC）的多光谱图像分析和理解（MSIAU）有两个开放位置，适用于启动计算机视觉掌握硕士（MCV）的学生。学生将加入MSIAU集团，从事与多光谱图像处理和融合有关的项目，在以下情况下：卫星成像，农业群落行业，土地覆盖分析等。由于要应用的方法与MCV中研究的方法相关，因此有可能将本工作合同期间完成的部分工作用于主论文。
使用 DQ-1 卫星上的轨道高光谱分辨率激光雷达测量气溶胶光学特性：检索和验证
摘要。大气环境监测卫星 (AEMS)，也称为大旗一号或 DQ-1，于 2022 年 4 月发射；其主要有效载荷之一是高光谱分辨率激光雷达 (HSRL) 系统。这个新系统能够精确测量全球气溶胶的光学特性，在云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 卫星退役后，可用于地球科学界。开发合适的检索算法并验证检索结果是必要的。本研究展示了一种使用 DQ-1 HSRL 系统的气溶胶光学特性检索算法。该方法检索了气溶胶的线性去极化率、后向散射系数、消光系数和光学深度。为了验证目的，我们将检索到的结果与通过 CALIPSO 获得的结果进行了比较。结果表明，两组数据的曲线高度一致，DQ-1 的信噪比 (SNR) 有所提高。美国国家航空航天局 (NASA) 微脉冲激光雷达网络 (MPLNET) 站的光学特性曲线被选中与 DQ-1 测量值进行验证，相对误差为 25%。2022 年 6 月至 2022 年 12 月期间，使用 DQ-1 卫星和 AErosol RObotic NETwork (AERONET) 进行的气溶胶光学深度测量进行了关联，得出的 R 2 值等于 0.803。我们使用 DQ-1 数据集初步研究了撒哈拉沙尘和南大西洋的输送过程
基于计算的时间分辨多光谱荧光显微镜
多光谱成像和时间分辨成像是荧光显微镜中的两个常见采集方案，它们的组合可能有益于提高特异性。数据集（时空，时间和光谱）的多维性引入了一些挑战，例如获取大数据集和较长的测量时间。在这项工作中，我们提出了一个时间分辨的多光谱荧光显微镜系统，其测量时间短，通过基于单像素摄像机（SPC）方案利用压缩感（CS）来实现。带有高分辨率摄像头的数据融合（DF）使我们能够解决典型的SPC的低空间分辨率问题。集成了硬件和算法的SPC，CS和DF的联合使用代表了一个计算成像框架，以减少在保留信息内容的同时减少测量的数量。这种方法已被利用以演示缩放功能而无需移动光学系统。我们在空间，光谱和时间特性方面描述和表征系统，以及对细胞样品的验证。
在...
B. Sivasubramanian 1，L。Senthil Raja Perumal 2，Dilip Jaivanth N 3 1印度泰米尔纳德邦Tirunelveli医学院通用医学系助理教授。2印度泰米尔纳德邦Tirunelveli医学院老年医学系高级居民。 3助理外科医生，印度泰米尔纳德邦蒂鲁普尔的埃里森帕蒂（Erisinampatti）升级的初级保健中心。 抽象背景：败血症是重症监护病房（ICU）死亡率的主要原因。 此外，败血症被认为是一种综合征，由于其非特异性的临床表现，通常被误诊或错过被诊断为诊断。 本研究旨在描述脓毒症患者的流行病学，患者特征，病因，危险因素，合并症和结果。 材料和方法：在Tirunelveli的政府医学院医院对150例败血症患者进行了一项前瞻性观察研究，超过2年。 患有急性脑血管事件，急性冠状动脉综合征，急性肺水肿，状态哮喘，心律不齐（作为主要诊断），状态癫痫症，创伤和烧伤损伤。 结果：在78.90％的患者中发现了免疫功能低下的状态，例如HIV，自身免疫性疾病和器官移植，这是78.90％的患者，这些患者可能是败血症发展的主要因素。 只有34.86％的患者将慢性酒精中毒作为潜在的促成因素。 大多数参与者（65.14％）没有慢性酒精中毒。2印度泰米尔纳德邦Tirunelveli医学院老年医学系高级居民。3助理外科医生，印度泰米尔纳德邦蒂鲁普尔的埃里森帕蒂（Erisinampatti）升级的初级保健中心。抽象背景：败血症是重症监护病房（ICU）死亡率的主要原因。此外，败血症被认为是一种综合征，由于其非特异性的临床表现，通常被误诊或错过被诊断为诊断。本研究旨在描述脓毒症患者的流行病学，患者特征，病因，危险因素，合并症和结果。材料和方法：在Tirunelveli的政府医学院医院对150例败血症患者进行了一项前瞻性观察研究，超过2年。患有急性脑血管事件，急性冠状动脉综合征，急性肺水肿，状态哮喘，心律不齐（作为主要诊断），状态癫痫症，创伤和烧伤损伤。结果：在78.90％的患者中发现了免疫功能低下的状态，例如HIV，自身免疫性疾病和器官移植，这是78.90％的患者，这些患者可能是败血症发展的主要因素。只有34.86％的患者将慢性酒精中毒作为潜在的促成因素。大多数参与者（65.14％）没有慢性酒精中毒。与败血症有关的最常见合并症是冠状动脉疾病（14/44），其次是慢性阻塞性肺疾病（9/44）和脑血管疾病（7/44）。结论：我们的研究是一种记录ICU接纳的败血症患者的临床，实验室和病因概况的工具，尤其是在入院的前两天。它还记录了败血症的共同结果，并评估了预后的沙发评分及其在预测败血症患者中结果方面的功效。
经验光谱投影仪的定量限制定理和引导程序近似
（在非进攻顺序中）和（u J）的正征值的顺序是特征向量的相应正交系统，该问题的解决方案由光谱投影仪P J = J =J∈Ju J j u j u j和Index Set j给出。在统计应用中，X的分布及其协方差结构尚不清楚。相反，人们经常观察样本x 1，。。。，x的n独立副本的x n，现在的问题是要找到p j的估计器。PCA的想法是通过第一次通过经验协方差操作员估算的问题来解决这个问题2.2.1，用于精确定义）。因此，一个关键问题是控制和量化P J和P J之间的距离。在过去的几十年中，围绕这个问题的大量文献已经发展，例如Fan等。 [13]，Johnstoneand Paul [24]，Horváth和Kokoszka [18]，Scholkopf和Smola [45]，Jolliffe [23] [23]进行一些概述。 一种研究ˆ P J和P J之间距离的传统方法是控制一项规范，以测量经验协方差算子和人口协方差操作员之间的距离。 一旦建立了这种情况，就可以通过诸如戴维斯 - 卡汉（Davis -Kahan）不平等之类的不平等现象来推导ˆ p j -p j的界限，例如，请参见hsing and eubank [16]，Yu等。 [52]，以及Cai和Zhang [9]，Jirak和Wahl [25]，以获取一些最新结果和扩展。 [30]。 但是，如Naumov等人所述。Fan等。[13]，Johnstoneand Paul [24]，Horváth和Kokoszka [18]，Scholkopf和Smola [45]，Jolliffe [23] [23]进行一些概述。一种研究ˆ P J和P J之间距离的传统方法是控制一项规范，以测量经验协方差算子和人口协方差操作员之间的距离。一旦建立了这种情况，就可以通过诸如戴维斯 - 卡汉（Davis -Kahan）不平等之类的不平等现象来推导ˆ p j -p j的界限，例如，请参见hsing and eubank [16]，Yu等。[52]，以及Cai和Zhang [9]，Jirak和Wahl [25]，以获取一些最新结果和扩展。[30]。但是，如Naumov等人所述。但是，如Naumov等人所述。然而，对于更精确的统计分析，诸如限制定理或引导程序近似之类的爆发结果更为可取。Koltchinskii和Lounici [27]，Koltchinskii和Lounici [28，29]（及相关）的最新作品在这里特别感兴趣。除其他外，它们提供了预期的平方hilbert – schmidt距离e∥ˆ p j-p j-p j∥22和berry – esseen类型界限的分布分布近似值的精确的，非反对分析的分布分析。在Löfliper[32]，Koltchinskii [31]，Koltchinskii等人中讨论了一些扩展问题和相关问题。[39]，这些结果有一些局限性，并且自举近似可能更可取和灵活。再次，在纯粹的高斯设置中，Naumov等人。[39]成功地展示了一个自举程序，并带有伴随的界限，以减轻某些问题以限制出于推论目的而限制分布。让我们指出，从数学角度来看，Koltchinskii和Lounici [29]和Naumov等人的结果。[39]有些互补。更确切地说，在Naumov等人中，定理2.1的引导程序近似的结合。[39]失败（意味着它仅产生琐碎的性），而Koltchinskii和lounici的定理6中的绑定[29]却没有，反之亦然，请参见Sect。5进行一些示例和进一步的讨论。[7]，Yao和Lopes [51]，Lopes等。[33]，江和拜[20]，刘等。[34]。也广泛研究了特征值和相关数量的极限定理和引导近似值的主题，例如，请参见Cai等人。这项工作的目的是为两个分布提供定量界限（例如clts）和bootstrap近似，在矩和光谱衰减方面，情况相对温和。关于后者，我们的结果表现出一种不变性，在很大程度上不受多项式，指数（甚至更快）衰减的影响。
频谱归一化对比对比的 -
现有的图像到图像（I2i）翻译方法通过将斑块的对比度学习置于生成性对抗网络中，从而实现最先进的性能。然而，斑块的对比度学习仅关注局部内容的相似性，但忽略了全球结构的结合，这会影响生成的图像的质量。在本文中，我们提出了一个基于双重对比的正则化和光谱归一化的新的未配对I2I翻译框架，即SN-DCR。为了维持全局结构和纹理的一致性，我们分别使用不同的深度特征空间设计了双重对比正则化。为了改善生成图像的全局结构信息，我们制定了语义上对比的损失，以使生成的图像的全局语义结构类似于语义特征空间中目标域中的真实图像。我们使用革兰氏矩阵从图像中提取纹理样式。同样，我们设计样式的对比损失，以改善生成图像的全局纹理信息。此外，为了增强模型的稳定性，我们在发电机的设计中采用了光谱归一化卷积网络。我们进行了全面的实验来评估SN-DCR的有效性，结果证明了我们的方法在多个任务中实现了SOTA。