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激光直接红外光谱
微塑性污染已成为全球重要的环境问题，影响了海洋，陆地和大气生态系统。随着微塑性污染继续加剧，需要精确，有效和可扩展的检测方法的需求正在增长。本评论重点介绍了微型检测技术的最新进展，特别关注激光直接红外（LDIR）光谱法。利用量子级联激光器（QCL），LDIR具有快速，敏感和自动检测功能。与诸如傅立叶变换红外（FTIR）和拉曼光谱技术等传统技术相比，它大大减少了分析时间，使其非常适合大规模的环境监测。其识别小至10μm的颗粒的能力，结合了增强的波长精度，将LDIR定位为跨各种环境矩阵的微型分析的有前途的工具。尽管有一些局限性，例如较窄的光谱范围，但LDIR的较高速度和精确度使其成为理解和解决全球微型塑料危机的关键进步。
重复经颅磁刺激对注意力缺陷多动障碍儿童前额叶皮质激活的影响：功能性近红外光谱研究
背景：注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种流行的神经发育障碍，其特征是不注意，冲动和多动症。随着神经调节技术的持续发展，重复的经颅磁刺激（RTMS）已成为ADHD的潜在非侵入性治疗。但是，缺乏对ADHD的RTM机理的研究。功能性附近红外光谱（FNIRS）是一种光学成像技术，它通过测量脑组织中血氧浓度的变化来反映脑功能。因此，这项研究利用FNIR来检查RTMS对ADHD儿童的核心症状和前额叶皮层激活的影响，这为RTMS在ADHD治疗中的临床应用提供了参考。
使用近红外光检测颅内血肿的蒙特卡罗模拟
颅内血肿（ICH）是指头部受伤或脑血管破裂时，血液在脑内或脑与颅骨之间积聚，可导致脑部受压，引起头痛、呕吐、精神错乱，甚至癫痫或昏迷。若不及时治疗，血肿会导致颅内压升高，导致脑损伤或脑疝，严重者可危及生命。快速诊断和干预可大大降低风险，较大的血肿通常需要手术治疗，以避免严重的后遗症。检测血肿是快速诊断血肿的基础，通过准确及时的检测，医生可以快速做出诊断并制定合适的治疗方案，因此，血肿的检测非常重要。
批判性审查傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力
本研究旨在对傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力进行批判性审查。ftir已成为药物研究和药物工业中非常重要的光谱技术，可提供对分子结构，化合物鉴定和测量药物质量的深入见解。本文献综述包括通过光谱指纹鉴定药物化合物，分子结构的表征，测量药物的质量和纯度以及需要克服的边界和挑战。我们还探讨了FTIR方法论的最新发展及其与其他分析技术的集成。结果表明，从药物开发研究到控制生产质量，FTIR已成功应用于各种药物。通过了解优势，限制和当前的突破，本综述提供了FTIR在药物化合物分析中的关键作用的全面看法。关键字：FTIR，药物化合物，红外光谱，识别，表征，
功能性近红外光谱（FNIRS）研讨会
Smith College的功能性近红外光谱（FNIRS）讲习班旨在将FNIRS作为一种神经成像技术，用于评估运动和运动研究期间皮质过程。与其他神经成像技术相比，FNIRS对运动伪像的敏感性相对较低，提供了便携式的可能性，尤其允许具有高运动范围的电机执行。fnirs构成了一种有趣的运动和运动研究及其他人的脑成像方法。
通过傅立叶变换红外光谱，MALDI-MAS光谱法和WHO
1利物浦大学感染学院临床感染系，兽医与生态科学研究所，兽医与生态科学研究所，罗纳德·罗斯大厦系统，分子与综合生物学，利物浦大学，生物科学大楼，皇冠街，利物浦，英国4 4 4 4章，诺拉·本瓦尔·本特·阿卜杜勒拉赫曼公主学院，利雅得，11671年，沙特阿拉伯，11671年，阿拉伯人，11671年，阿拉伯人5英国利物浦的利物浦热带医学学校7传染病系，Alder Hey儿童NHS基金会信托基金会，英国利物浦Eaton Road * *作者。
使用量子级联激光红外光谱和热解的质量质谱法
微塑料（MP）是多种多样的，并且存在于广泛的类型，尺寸，颜色，信息和组成中。因此，需要高准确性，选择性，灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是，很少有人提供精度，恢复测试和方法比较，以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱（QCL-µ IR）是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习（ML）算法相结合，导致了快速，准确和稳健的分类。此外，使用热解气相色谱 - 质量光谱法（PY-GC-MS）可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP，以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR（日光解决方案SPEROQT 340）获得的光谱数据。使用PY（前沿，实验室；日本福岛）GC-MS（Thermo Scientific，MA，USA）进一步分析了MP，对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化，可实现量化的低限制（在0.01和0.1 µ g之间），并控制恢复。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
激光元素纳米颗粒作为近红外光声成像和癌症光疗的可生物降解材料
可生物降解的纳米材料可以显着改善纳米医学的安全性。锗纳米颗粒（GE NP）是作为生物医学应用的有效光热转化器而开发的。ge NP由飞秒激光在液体中合成的液体通过氧化机制迅速溶解在生理样环境中。GE纳米颗粒的生物降解在体外和正常组织中保存在半衰期短达3.5天的小鼠中。GE NP的生物相容性通过血液学，生化和组织学分析在体内确定。在近红外光谱范围内GE的强烈光吸收可在静脉注射GE NP后对体内植入的肿瘤进行光热治疗。光热疗法导致EMT6/P腺癌肿瘤生长的3.9倍降低，而小鼠的存活显着延长。在纳米材料的静脉内和肿瘤内施用后，GE NP（808 nm处的7.9 L G - 1 cm-1）的出色质量渗透使骨骼和肿瘤具有光声成像。因此，强烈吸收近红外的生物降解纳米材料对晚期治疗学有希望。