1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，重庆 400044
2 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心，重庆 400044
3 重庆工商职业学院电子信息工程学院，重庆 400032
X射线荧光CT（XFCT）是X射线CT与X射线荧光分析相结合的新型成像方式，可用于探测被修饰后的纳米金颗粒在肿瘤内部的分布及质量分数，在早期癌症诊疗方面具有较好的应用潜力。如何抑制XFCT成像的康普顿散射噪声是当前的热点问题。本文基于深度学习方法，通过卷积神经网络学习图像中的噪声分布规律，从而抑制噪声。基于此，提出了一种基于噪声水平估计和卷积神经网络的XFCT去噪网络（NeCNN）算法，该算法运用噪声估计子网络及去噪主网络进行去噪。估计子网络通过去噪卷积神经网络（DnCNN）估计噪声水平并初步降噪，随后将估计结果输入去噪主网络——全卷积神经网络（FCN）用于学习康普顿散射的分布规律，同时为兼顾局部与全局最优解采用均方误差（MSE）及结构相似度（SSIM）作为损失函数。数据集通过Geant4软件模拟扫描填充各种金属纳米颗粒（Au、Bi、Ru、Gd）的空气模体及聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）模体来获取，且设置不同入射X射线的强度，以此模拟不同噪声水平，增强模型泛化能力。实验结果表明，与三维块匹配滤波（BM3D）及DnCNN算法相比，NeCNN算法的去噪结果最优，其SSIM为0.95066，峰值信噪比（PSNR）为29.01558，图像质量提高最为显著。
X射线荧光CT 康普顿散射 噪声估计 NeCNN算法 光学学报
2023, 43(20): 2034001
Author Affiliations
Abstract
1 Institute of Polymer Optoelectronic Materials and Devices, State Key Laboratory of Luminescent Materials and Devices, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China
2 Frontiers Science Center for Transformative Molecules, Center of Hydrogen Science, and School of Chemistry and Chemical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
3 South China Institute of Collaborative Innovation, Dongguan 523808, China
4 South China Advanced Institute for Soft Matter Science and Technology, School of Emergent Soft Matter, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China
5 School of Light Industry and Engineering & State Key Laboratory of Pulp & Paper Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China
Due to the complicated film formation kinetics, morphology control remains a major challenge for the development of efficient and stable all-polymer solar cells (all-PSCs). To overcome this obstacle, the sequential deposition method is used to fabricate the photoactive layers of all-PSCs comprising a polymer donor PTzBI-oF and a polymer acceptor PS1. The film morphology can be manipulated by incorporating amounts of a dibenzyl ether additive into the PS1 layer. Detailed morphology investigations by grazing incidence wide-angle X-ray scattering and a transmission electron microscope reveal that the combination merits of sequential deposition and DBE additive can render favorable crystalline properties as well as phase separation for PTzBI-oF:PS1 blends. Consequently, the optimized all-PSCs delivered an enhanced power conversion efficiency (PCE) of 15.21% along with improved carrier extraction and suppressed charge recombination. More importantly, the optimized all-PSCs remain over 90% of their initial PCEs under continuous thermal stress at 65 °C for over 500 h. This work validates that control over microstructure morphology via a sequential deposition process is a promising strategy for fabricating highly efficient and stable all-PSCs.
morphology all-polymer solar cells thermal stability sequential deposition Journal of Semiconductors
2023, 44(5): 052201
Author Affiliations
Abstract
1 State Key Laboratory of Superlattices and Microstructures, Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100083, China
2 Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Journal of Semiconductors
2023, 44(4): 040202
Author Affiliations
Abstract
1 College of Physics and Electronic Information & Key Laboratory of Electromagnetic Transformation and Detection of Henan Province, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China
2 School of Physics and Electronic Engineering, Sichuan University of Science & Engineering, Zigong 643000, China
3 Department of Applied Physics, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
4 School of Materials Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
Rare-earth-doped upconversion (UC) materials are ideal candidates for solar photovoltaic conversion and NIR response devices due to their unique spectral conversion properties. However, their low efficiency remains a tremendous challenge for practical applications. Here, we constructed an efficient NIR light-responsive device by coating a Si-photoresistor with a transparent gel consisting of UC powders and an organic polymer matrix. We show that reasonable introduction of alkali metal ions (, , and ) into the lattice of UC crystals results in the improvement of photoelectricity conversion efficiency, due to the high crystallinity and surface reconstruction caused by alkali metal ion doping.
rare-earth-doped upconversion materials solar photoelectric conversion NIR response devices doping with alkali metals Chinese Optics Letters
2023, 21(5): 051603
1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
2 重庆市光纤传感与光电检测重点实验室, 重庆 400054
3 成都理工大学计算机与网络安全学院, 四川 成都 610059
紫外-可见吸收光谱法测量水质化学需氧量(COD), 本质是对大量水质光谱数据建模, 以此模型为基础引入待测的水质光谱数据进行预测的过程。 而实测的邻苯二甲酸氢钾COD标准溶液在200～300 nm存在两个特征吸收峰, 标准溶液在不同浓度下的峰值也不同, 利用此特性对该波段进行特征波长的选择, 用其表征光谱信息, 降低数据冗余度的同时提高了预测精度。 针对实测水质光谱信号容易受到仪器本身和外界干扰, 光谱数据存在大量非平稳噪声, 且特征吸收峰及其临近信号频率较高, 常规去噪算法直接舍弃高频信号以及无法准确判断信噪分量界限, 导致有效信号缺失这一实际问题。 提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)和双树复小波变换(DT-CWT)的联合去噪算法。 该联合算法利用CEEMDAN将信号分解为本征模态函数(IMF), 并通过归一化自相关函数和互相关系数进行线性相关性分析, 得到各阶IMF分量之间的自相关性以及IMF分量与原始信号的互相关系数, 以确定高频含噪分量与低频信号分量的界限; 进而应用DT-CWT阈值去噪算法对含噪高频IMF分量进行处理, 将DT-CWT处理之后的IMF高频分量与CEEMDAN分解得到的IMF低频分量进行信号重构, 获得最终去噪后的水质光谱信号。 实验结果表明: 基于CEEMDAN联合双树复小波变换的去噪算法适用于紫外-可见光谱水质检测的数据处理。 对于化学需氧量COD标液为100 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾溶液, 将实测的紫外-可见光谱数据应用该算法去噪后的SNR=24.201 5 dB, RMSE=0.024 0, NCC=0.999 4, PSNR=37.573 6, 不仅去噪效果显著优于CEEMDAN和双树复小波阈值算法, 还有效地保留了原始COD标液的吸收特征峰, 遏制了平移敏感性现象, 提高了重构信号的平滑度, 改善了重构信号质量。 为紫外-可见光谱法检测水质COD提供了一种新的数据预处理方法。
水质检测 紫外-可见光谱 完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN) 双树复小波变换 相关分析 Water quality measurement UV-Vis spectrum CEEMDAN DT-CWT Correlation analysis
1 成都理工大学 计算机与网络安全学院 图像信息处理研究室, 四川 成都 610059
2 重庆大学 光电工程学院 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
3 重庆大学 光电工程学院 工业ICT无损检测教育部工程研究中心, 重庆 400044
基于胸部X光透射图像(DR)的肺部病灶识别与疾病诊断是临床的常规操作。对于肺结核患者而言, 其DR图像中的病灶区域与背景相融性高, 目标弥散严重且边缘形态极不规则, 严重干扰诊断的准确性。针对上述问题, 提出了一种融合肺炎影像学特征的肺结核病灶区域检测网络(TDT-Net), 利用肺结核和新冠肺炎同为呼吸道疾病且在DR图像上具有相似表征的特点, 借助大量肺炎DR数据, 通过迁移学习引入强相关特征以提高肺结核病灶的检测精度。TDT-Net结合Transformer和扩张残差技术, 提出上下文感知增强模块, 以强化迁移模型对全局信息的建模能力; 利用特征细化模块减少迁移过程中引入的冗余信息, 凸显强相关特征的表示。实验结果表明, 在TBX11K数据集上, 所提检测方法的平均准确度(AP)达到87.5%, 召回率(Recall)达到80.7%, 相较于YOLOV5和RetinaNet等网络有效提升了肺结核病灶的检测精度, 实现了更加准确的肺结核病灶定位和分类。
X射线成像 肺结核病灶 迁移学习 目标检测 肺炎特征 X-ray imaging pulmonary tuberculosis lesion transfer learning target detection pneumonia feature
1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，光电工程学院，重庆 400044
2 成都理工大学计算机与网络安全学院，四川 成都 610000
3 陆军军医大学大坪医院病理科，重庆 400037
4 山东大学机械工程学院，山东 济南 250000
基于显微成像技术的肿瘤分级对于乳腺癌诊断和预后有着重要的意义, 且诊断结果需具备高精度和可解释性。目前，集成Attention的CNN模块深度网络归纳偏差能力较强，但可解释性较差；而基于ViT块的深度网络其可解释性较好，但归纳偏差能力较弱。本文通过融合ViT块和集成Attention的CNN块，提出了一种端到端的自适应模型融合的深度网络。由于现有模型融合方法存在负融合现象，无法保证ViT块和集成Attention的CNN块同时具有良好的特征表示能力；另外，两种特征表示之间相似度高且冗余信息多，导致模型融合能力较差。为此，本文提出一种包含多目标优化、自适应特征表示度量和自适应特征融合的自适应模型融合方法，有效地提高了模型的融合能力。实验表明本文模型的准确率达到95.14%, 相比ViT-B/16提升了9.73%，比FABNet提升了7.6%；模型的可视化图更加关注细胞核异型的区域(例如巨型核、多形核、多核和深色核)，与病理专家所关注的区域更加吻合。整体而言，本文所提出的模型在精度和可解释性上均优于当前最先进的(state of the art)模型。
1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，重庆 400044
2 中国工程物理研究院核物理与化学研究所，四川 绵阳 621900
3 清华大学工程物理系，北京 100084
基于23×23阵列GAGG（Ce）探测器以及行/列读出电路设计并研制了适用于核退役场景的康普顿相机系统，探测器由阵列式掺铈钆铝镓石榴石［GAGG（Ce））耦合硅光电倍增管（Si-PM）而成；开发了基于GPU加速的SOE（subset-driven origin ensemble iteration）算法，用于加速重建过程。完成研制后，评估了探测器及系统性能：探测器性能方面，所研制相机的能量分辨率为6%±0.6%@662 keV（半峰全宽），位置分辨率为2.2 mm，探测器能量线性度良好（线性拟合优度R2=0.991）；成像性能方面，对于活度为1.11×107 Bq的137Cs点源，将其放置在成像系统正前方3.4 m处的初步成像时间仅需20 s，成像系统角分辨率为7°@JND（just noticeable difference）。最后针对应用场景进行了模拟，结果表明：本文研制的康普顿相机可在π视场范围内同时对多个放射源进行成像定位，可用于核退役放射性测量过程，减少作业人员受照剂量。
成像系统 核退役 放射性测量 康普顿相机 掺铈钆铝镓石榴石 光学学报
2022, 42(24): 2411002
1 中国科学院上海光学精密机械研究所信息光学与光电技术实验室，上海 201800
2 中国科学院大学材料与光电研究中心，北京 100049
面向光学系统及光学车间现场波像差检测、长焦成像系统波像差检测等复杂易受外部干扰的应用场景，本团队提出了一种基于偏振同步相移的双光纤点衍射干涉技术，用于光学成像系统波像差的实时动态检测。该技术采用短相干长度光源与单模保偏光纤产生两个点源，这两个点源可以输出正交线偏振光；在光路中加入四分之一波片，采用微偏振阵列相机实现了基于单幅干涉图的空间同步相移。通过衰减器调节两束光的光强比，可以实现干涉条纹对比度的调节。搭建了基于该技术的实验装置，并采用该装置对5X透射式微缩投影物镜波像差进行了测量，测得其波像差均方根(RMS)为10.49 nm。在低频振动噪声环境下进行了32次重复性测量，重复测量精度为0.17 nm，实现了待测投影物镜波像差的高精度实时动态检测。实验结果验证了所提检测技术的有效性。
测量 点衍射 偏振相移 波像差检测 干涉测量 中国激光
2022, 49(21): 2104001
