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紧凑高效的光子分辨图像扫描显微镜
摘要：荧光共聚焦激光扫描显微镜 (LSM) 是生命科学研究中最常用的工具之一。得益于专为 LSM 定制的单光子阵列探测器，LSM 的普及度有望进一步提升。这些探测器提供独特的单光子时空信息，为温和定量的超分辨率成像开辟了新的视角。然而，完美地记录这些信息对显微镜数据采集 (DAQ) 系统提出了重大挑战。我们提出了一个基于数字频域原理的 DAQ 模块，能够记录光子的基本空间和时间特征。我们使用该模块扩展基于单光子雪崩二极管 (SPAD) 阵列探测器的现有成像技术（例如荧光寿命图像扫描显微镜）的功能。此外，我们使用该模块引入了一种强大的多物种方法，该方法在时间域中对荧光团激发光谱进行编码。最后，我们将时间分辨的受激发射损耗显微镜与图像扫描显微镜相结合，从而提高了空间分辨率。我们的研究结果证明了，只需添加一个SPAD阵列探测器和定制的数据采集系统，传统的荧光激光扫描显微镜就能转变为一个简单、信息丰富的超分辨成像系统。我们期待着先进的单光子成像技术的蓬勃发展，从而有效地利用每个光子中编码的所有样本信息。
系统综述人工智能在医学图像扫描分割和智能视觉内容生成中的算法——简要概述
摘要：最近，基于人工智能 (AI) 的算法彻底改变了医学图像分割过程。因此，器官及其病变的精确分割可能有助于提高诊断效率和更有效地选择靶向治疗，并提高训练过程的有效性。在这种情况下，AI 可能有助于图像扫描分割过程的自动化，并提高生成的 3D 对象的质量，从而可能导致生成更逼真的虚拟对象。在本文中，我们重点介绍基于 AI 的解决方案在医学图像扫描分割和智能视觉内容生成中的应用，即在扩展现实 (XR) 背景下的计算机生成的三维 (3D) 图像。我们考虑使用不同类型的神经网络，特别强调所应用的学习规则，同时考虑算法的准确性和性能以及开放数据的可用性。本文试图总结当前基于人工智能的医学成像分割方法和应用于 XR 的智能视觉内容生成的发展情况。最后，本文总结了人工智能在基于扩展现实的解决方案中的应用可能的发展和面临的挑战。最后，讨论了人工智能应用在医学图像分割和基于扩展现实的医疗解决方案中未来的研究和发展方向。
光学标记识别 (OMR) 表的评估
光学标记识别(OMR)是一种传统的数据输入技术，也是在考试评价中广泛应用的重要人机交互技术，该技术已被用于高校考试、调查表、习惯性询问表、竞争性考试等的答题纸检查。在当今技术的发展中，基于计算机的图像处理和计算机识别已广泛应用于我们的生活中。针对现有OMR技术的不足，本文提出了一种基于图像的低成本OMR新技术，该技术可处理薄纸和打印精度较低的答题纸，并介绍了系统的图像扫描、倾斜校正、扫描误差校正、区域变形校正和标记识别等关键技术及相关实现。大量问卷的处理结果证明了该新技术的稳健性和有效性。
medblip：3D医学图像和文本
摘要。视觉语言预处理（VLP）模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中，我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍，为医疗领域开发VLP模型，以促进计算机辅助诊断（CAD）。为了实现这一目标，我们介绍了MedBlip，这是一种轻巧的CAD系统，该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块，以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性，我们从五个公共阿尔茨海默氏病（AD）数据集中收集了30,000多个图像量：ADNI，NACC，OASIS，OASIS，AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中，我们的模型在健康，轻度认知障碍（MCI）和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现，并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering（VQA）中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。
D3mciAD：利用句法图像生成和神经网络进行数据驱动的轻度认知障碍诊断
摘要。阿尔茨海默病是一种无法治愈的慢性神经系统疾病 (NLD)，会影响人类记忆力，并随着大脑区域的萎缩而丧失认知思维能力。早期发现阿尔茨海默病 (AD) 是延缓其影响的唯一希望。本研究设计了一种计算机辅助自动检测方法，可以从磁共振图像扫描中检测出 AD 的轻度认知障碍。数据驱动的解决方案需要大量带注释的图像才能进行诊断。然而，获取大量带注释的数据用于医疗应用是一项艰巨的任务。我们利用深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 来合成高质量图像以增加数据集大小。微调的 CNN（VGG16 架构）模型对图像进行处理，以提取直观的特征以进行早期诊断。VGG16 提取的图像特征输入到支持向量机进行分类。本研究进行了大量实验来验证所提出的方法在公共数据集上的表现优于相对基线。
超分辨率简化
光片（HILO）激发3，用DNA-Paint 6以下达到5 nm 4,5以下的横向定位精度（S SMLM）。但是，这是以有限的穿透深度为代价的，TIR <250 nm，而Hilo 7,8的视野降低了〜40×10 µm 2。SMLM也可以在共聚焦设置中实现，包括点扫描和旋转磁盘共聚焦（SDC），这使得更深的样品渗透9，使其比较成像组织样品。图像扫描显微镜（ISM）10通过像素重新分配将共聚焦显微镜11,12的空间分辨率增加一倍，并且在与SMLM结合使用时，SMLM最近达到了8 nm的S SMLM，尽管小FOV的小FOV为8×8 µm 2 13。为了提高采集速度和FOV尺寸，SDC在旋转盘上采用数百个螺旋针孔，并与摄像机而不是单点检测器相结合。SDC构型已适用于SMLM，使用DNA-PART 14，使用DNA-Origami样品使用DNA-Origami样品达到8 nm的平面定位精度和基础平面中的细胞22 nm。仍然，由于发射光被光盘阻断，由于兴奋强度降低，可实现的分辨率仍受到限制。在2015年，Azuma及其同事提出了具有光子光子重新分配（SDC-EPR）15的增强的SDC，这是一系列微胶片，以有效降低针孔尺寸并增加光子收集，以改善分辨率。这些微漏物收缩了焦点双重，将发射的光子引导回可能的起源点（图1a）。因此，这提出了一个问题：SDC-opr的表现能否优于当前的光学配置，克服渗透深度，视野和空间分辨率之间的权衡？In this Brief Communication, we show that SMLM on a SDC- OPR fluorescence microscope can achieve sub-2 nm localization precision in the basal plane and sub-10 nm up to 7 µm penetration depth within a FOV of 53 × 53 µm 2 using a commercially available SDC-OPR (CSU-W1 SoRA Nikon system).通过可视化，以前所未有的分辨率来强调SDC-OPR的功能，在果蝇的视觉想象盘的视网膜上皮中的附着力连接。
使用扭转和弯曲的铰链 通过各向异性导电异质结构中的超快电流控制 分析激光警告系统中使用的各种光电探测器的结构和技术：评论 使用空间不连贯的衍射网络 随机三维数值幻象，可以在乳腺癌的定量光声计算机中启用计算研究 设计一个使用式鲁棒机器学习模型，用于定量分析反射光谱 刺激的拉曼散射断层扫描，用于快速三... 编程非线性传播，用于有效的光学学习机 紧凑而有效的光子分辨图像扫描显微镜 高功率，狭窄的线宽固态深紫外线激光在193 nm处通过LBO晶体中的频率混合 物理限制的深度偏置点扩散函数模型：朝向非视线成像重建 光子晶体中的非均匀伪磁场 纵向单... 的深度条件生成模型
摘要。我们报告了使用扭转和双轴定向的聚乙二醇苯二甲酸酯铰链的两轴可易剂显微镜镜。研究了基于四个或单线电磁执行器的两种不同的设计。开发了一种基于微加工的工厂过程，以实现高模式分辨率和对准精度并减少手动组件的量。具有扭转铰链，快速轴的谐振频率为300至500 Hz，水中有200至400 Hz。带有弯曲的铰链，慢速轴的共振频率为60至70 Hz，水中的谐振频率为20至40 Hz。2D B扫描和3D体积超声显微镜使用杂交扫描镜进行了证明。在直流或非常低的频率下扫描慢轴的能力允许形成密集的栅格扫描模式，以改善成像分辨率和视野。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或重新分配或重新分配本工作，需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jom.1.4.044001]