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一种用于调节横向流动免疫分析动态范围的新型比率荧光方法
在过去的几十年中，横向流动检测 (LFA) 已被证明是在临床和环境应用中最成功的即时诊断检测之一。[1–4] 纸基生物传感器具有几个重要优势，例如成本效益、可持续性、免清洗操作性和高度可调性。[5,6] 此外，由于易于使用、速度快、操作简单，LFA 常用于需要大规模测试和定性评估的应用。[2,7,8] 例如，LFA 通常用于在家中诊断怀孕 [9]，或者最近用于在药房和移动检测站快速识别 COVID-19 特异性抗体和抗原的存在。[7,10,11] 尽管如此，它们公认的低灵敏度 [12] 和难以解释微弱带状 [13] 仍然阻碍其在需要定量检测目标分析物的具有挑战性的临床应用中的使用。 [14] 为了克服这一限制，研究人员开发了不同的策略来提高 LFA 的灵敏度 [12,15–18] 并实现现场定量分析。[19–21] 然而，这些方法仍然大多局限于学术实验室，因为它们很复杂，而且成本可能很高，会影响 LFA 在现实环境中的可负担性和可用性。[22] 因此，迫切需要简单且经济有效的策略来克服 LFA 的上述局限性，使其能够在广泛的临床场景中实施。目前，大多数 LFA 都采用比色标记（例如金纳米粒子和聚苯乙烯珠）[23,24]，可以方便地进行肉眼或基于智能手机的检测。前者仍然是 LFA 的首选检测模式，因为它不需要设备并且具有成本效益，因此非常适合资源有限的环境。 [25] 相反，后一种方法正在兴起（这要归功于智能手机的普及），并且倾向于提高测试的可重复性（即消除了肉眼检测的主观部分）。 [26–30] 然而，在这两种情况下，使用比色标签都会将 LFA 的读数限制为单色信号的识别/测量。不幸的是，这可能会产生不确定的情况，因为微弱的条带的存在可能不
超高动态范围和低噪声系数可编程集成微波光子滤波器
微波光子学 (MWP) 近年来采用了许多重要概念和技术，包括光子集成、多功能可编程性以及增强关键射频性能指标（如噪声系数和动态范围）的技术。然而，到目前为止，这些方面尚未在单个电路中同时实现。在这里，我们首次展示了一种多功能集成微波光子电路，它实现了片上可编程滤波功能，同时实现了以前无法达到的 > 120 dB.Hz 动态范围和 15 dB 噪声系数的创纪录高位。我们使用全集成调制变压器和双注入环谐振器作为多功能光学滤波组件实现的多功能复杂频谱定制来实现这一独特功能。这项工作打破了集成、功能和性能的传统和分散方法，目前这种方法阻碍了集成 MWP 系统在实际应用中的采用。
使用动态范围的雷利信标系统进行大气湍流
湍流对远程成像系统的影响表现为图像模糊效应，通常由系统中存在的相畸变量化。可以想象，根据传播体积内的大气湍流强度，可以理解模糊效果。获得湍流强度曲线的一种方法是使用动态范围的雷利信标系统，该系统利用沿策略性的信标沿着传播路径的范围进行了差异，从而有效地推导了影响光学成像系统的模糊畸变的特定路径段贡献的估计。已经设计了一种利用此技术的系统，并且已经构建了用于测试的原型。该系统被称为TARDIS，该系统代表湍流和气溶胶研究动态询问系统。TARDIS是一种光学传感系统，基于在相对不变的湍流诱导的波前扰动的静态时期内动态更改收集传感器和瑞利信标之间的范围。一种概念收集的场景由信标组成，在该信标中，基于激光脉冲和摄像头快门速度，空气分子和气溶胶颗粒反向散射图像在不同距离捕获的距离。获得基于TARDIS的湍流强度曲线的基于测量的估计是基于整理分段的折射率结构参数，𝐶𝐶2，值为大气的特定层。这些𝐶𝐶𝐶𝐶𝑛𝑛𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠2值是从炸参数段（0𝑖𝑖）中发展出来的，这些值是从Shack-Hartmann波前传感器上的相邻测量值中推导的。从传感系统收集光圈上存在的相位方差的平均值估计炸参数的单个值。跨孔的估计相方差的平均值是由从Shack-Hartmann波前传感器测得的梯度重建的区域倾斜砖中构建的。本文提供了理解大气湍流的基础理论，提供了当前可用的湍流估计技术的参考，并提供了针对TARDIS的细节，层析成像湍流估计方法以及收集概念数据的初始证明的分析。这项研究提供了一种新颖的手段，用于量化大气湍流的强度特征。利用概述的方法，使用了扰动波前的直接测量，这与估计湍流强度曲线的其他方式有不同。由于这种差异，可以使用动态范围的信标来产生湍流概况估计值，以增加对其他方法的置信度，或用作不容易受到相同误差源影响的独立测量技术。此外，由于该技术利用了波前的直接测量，因此可以想象，这可以与用于图像校正的自适应光学系统相关。
文章根据静息状态脑电图数据预测个体用户脑电图特征的动态范围，以评估其对被动脑电图的适用性——
摘要：随着近年来低成本可穿戴脑电图 (EEG) 记录系统的发展，被动式脑机接口 (pBCI) 应用正在教育、娱乐和医疗保健等各种应用领域中得到积极研究。各种 EEG 特征已被用于实现 pBCI 应用；然而，经常有报道称，有些人难以充分享受 pBCI 应用，因为他们的 EEG 特征的动态范围（即其随时间变化的幅度）太小，无法用于实际应用。进行初步实验以寻找与不同心理状态相关的个性化 EEG 特征可以部分避免这一问题；然而，对于大多数 EEG 特征动态范围足够大以用于 pBCI 应用的用户来说，这些耗时的实验是没有必要的。在本研究中，我们尝试从静息状态脑电图 (RS-EEG) 预测个人用户最广泛用于 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围，最终目标是识别可能需要额外校准才能适合 pBCI 应用的个人。我们使用基于机器学习的回归模型来预测三种广泛使用的脑电图特征的动态范围，已知这三种特征与大脑的效价、放松和集中状态有关。我们的结果表明，脑电图特征的动态范围可以预测，归一化均方根误差分别为 0.2323、0.1820 和 0.1562，证明了使用短暂静息脑电图数据预测 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围的可能性。
hdr-CIELAB 和 hdr-IPT：描述高动态范围和广色域图像颜色的简单模型
摘要 CIE 1976 L*a*b* 色彩空间 (CIELAB) 已广泛且成功地应用于各种应用，包括数字彩色成像、彩色图像质量和色彩管理。它的一个缺点是缺乏色调线性，这是色域映射中的一个关键问题，而 IPT 色彩空间已解决了这一问题，该领域对此进行了广泛应用。这两个空间的一个限制是它们不适用于高动态范围 (HDR) 成像中的颜色问题。这是因为它们在零亮度/亮度处的截距很难确定，并且它们对于比漫反射白色更亮的颜色的适用性不确定。为了解决这些 HDR 问题，提出了两个新制定的色彩空间以供进一步测试和改进，hdr-CIELAB 和 hdr- IPT。它们只是基于用更符合生理学的双曲函数（称为 Michaelis-Menten 方程）替换 CIELAB 和 IPT 中的幂函数非线性，该方程经过优化，可以最接近地模拟漫反射色域的原始色彩空间。本文描述了这些提出的模型的公式，并使用 Munsell 数据与 CIELAB、IPT 和 CIECAM02 进行了比较，进行了一些初步评估。