1 华中科技大学分析测试中心, 湖北 武汉 430074
2 中国计量科学研究院前沿计量科学中心, 北京 100029
3 华中科技大学能源与动力工程学院, 湖北 武汉 430074
圆二色（CD）光谱是一种公认的用于测量蛋白质及其二级结构的生物物理技术, 不但被广泛用于测量蛋白质的二级结构, 而且可以检测二级及更高级结构的变化, 同时用于科学研究和蛋白质产品如生物制药的质量控制。 由于对CD光谱测量中的误差来源定量理解有限, 对光谱进行客观比较仍具有挑战性。 统计方法可用于比较, 但不提供处理系统性以及随机性误差的机制。 在任意两台仪器中进行的CD测量, 即使在可比较的条件下, 相同样品的光谱幅度（elipticity椭圆度, CD scale, 也称圆二色值）或波长也可能存在细微差异。 光源、 最终的光度输出和各个仪器之间入射光偏振的微小差异是导致圆二色值或波长产生差异的可能原因。 分析蛋白质CD光谱取决于原始CD数据的质量, CD解卷积分析强烈依赖于CD光谱中谱峰的圆二色值。 因此, 以一种α-螺旋为主导的蛋白质—细胞色素C为实验对象, 在对CD光谱仪进行校准的前提下, 对其浓度为0.05 mg·mL-1的水溶液进行圆二色光谱测定, 继而建立了0.05 mg·mL-1细胞色素C水溶液的CD光谱测量模型, 评估了其在波长222 nm谱峰圆二色值的不确定度。 圆二色值的不确定度来源主要有测量重复性、 校准溶液及蛋白溶液浓度的不确定度、 比色皿光程长的不确定度等。 经过仪器校准后, 综合考虑这些不确定来源, 得到0.05 mg·mL-1细胞色素C水溶液在波长为222 nm处谱峰的圆二色值及不确定度为(-4.53±0.54) mdeg, k=2。 通过不确定度评估, 发现在不确定分量中较为显着的为1 mm比色皿光程长不确定度和溶液配置过程引入的不确定度分量, 设法消除或降低这些因素的影响, 可以改进测量方法分析测量过程, 以实现CD光谱的客观比较, 提高CD谱图的可比性和可靠性, 为开展圆二色光谱测量的实验室间比对提供实验参考。
蛋白质 圆二色 光谱 二级结构 圆二色值 不确定度评估 细胞色素C 可比性 Protein Circular dichroism Spectroscopy Secondary structure Magnitude Uncertainty estimation Cytochrome C Comparability 光谱学与光谱分析
2023, 43(10): 3105
安徽大学 农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心，安徽 合肥 230601
基于强度传输方程的非干涉相位恢复方法是通过对强度图像求解方程来获取相位的一种途径。在图像采集过程中，对聚焦图像的选择是很重要的。但该过程通常是由主观方法来确定，从而导致聚焦定位不准确，进而影响相位恢复结果的精度。首先，提出了一种基于强度传输方程的自适应聚焦相位恢复方法；其次，使用边缘占空比对采集图像进行定位，在求解相位之后进行循环角谱传播，直到边缘占空比定位位置不变，即被认为是定位到了最佳聚焦位置；最后，再使用强度传输方程求解样本的相位。结果证明：该方法不仅提高了相位恢复的准确性而且减少了获取大量图像的次数。在模拟实验中，恢复相位与原始相位的相关系数达到0.9866，均方根误差为0.3050。在实际的微透镜阵列实验中，用所提出的相位恢复方法恢复出的微透镜高度与真实高度误差仅为5.7%，证明了在显微成像领域，所提算法可以定位到最优聚焦位置，有利于自动聚焦技术的发展，进而提高相位恢复的精度。
相位恢复 强度传输方程 自适应聚焦 边缘占空比 phase retrieval transport of intensity equation adaptive focus edge duty ratio 红外与激光工程
2022, 51(3): 20210231
安徽大学电子信息工程学院, 安徽 合肥 230039
双目相位恢复方法通过在倒置显微镜上安装双相机,再经过单次曝光获得的正负离焦图像计算得到相位信息,但是目镜的加工误差和相机的安装误差等会导致图像间存在平移、旋转,使得相位恢复结果不准确。提出一种基于配准修复和强度传输方程的双目显微相位恢复算法。首先对离焦图像进行配准,然后引入图像修复方法对由配准产生的黑色空穴区域进行填充和复原,最后使用边界条件下强度传输方程获取高精度的相位恢复结果。模拟实验的结果相关系数达到0.9309,在微透镜阵列实验中,恢复结果与实际结果的相对误差为2.8%,证明了所提方法的正确性与有效性。
图像处理 相位恢复 强度传输方程 配准 图像修复 边界 光学学报
2021, 41(12): 1210002
安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心, 安徽 合肥 230601
傅里叶叠层显微成像技术(FPM)是一种新型显微成像技术,该方法巧妙地结合了相位恢复算法和合成孔径的理念,解决了大视场与高分辨率难以兼备的问题。在传统计算中,往往将FPM成像过程近似为相干成像,即将LED视为点光源,进而相干传递函数作为最优解的频谱支持域约束。但是,严格来说,LED是扩展的非相干光源,因此这种不恰当的近似会降低重构图像质量。为此,通过探究FPM系统的相干性,提出了一种新的传递函数——基于贝塞尔函数加权的切趾相干(B-AC)传递函数作为支持域约束的方法,实验结果证明,B-AC约束更适配于FPM成像系统,可以明显减少相干传递函数约束时产生的振铃效应,使得重构图像质量和鲁棒性优于相干传递函数和切趾相干传递函数约束。
成像系统 相位恢复 傅里叶叠层显微成像 相干传递函数 相干成像 部分相干成像
红外与激光工程
2020, 49(10): 20200017
1 清华大学 电子工程系 北京信息科学与技术国家研究中心, 北京 100084
2 清华大学 柔性电子技术研究中心, 北京 10084
3 浙江清华柔性电子技术研究院 柔性智能光电子技术研究所, 浙江 嘉兴 314006
设计了一种适合集成的基于介质超表面的透射式光束偏转器, 可在1 550 nm附近的红外波段实现大角度偏转, 同时具有宽光谱、高效率的优势。根据广义斯涅尔定律设计并优化了光束偏转器的结构, 由横截面为梯形的非晶硅纳米柱周期性排列在石英玻璃衬底上构成, 相比于传统超表面采用多个纳米柱实现离散的相位梯度, 梯形纳米柱形成的连续相位梯度可以获得更好的偏转特性。利用时域有限差分算法对光束偏转器的效率、偏转角、宽光谱和入射角度依赖性等性能进行了仿真分析, 采用电子束光刻等工艺制备加工出上述器件并进行了测试。仿真结果表明: 偏转器在1 350~1 650 nm波段均具备良好的偏转特性, 平均透射率高于87%, 平均偏转率为81%; 器件在1 550 nm处实现了42.8°的大偏转角, 透射率为84%, 偏转率为80%, 且允许入射角度在-10°~5°变化。实验测试结果表明: 对于1 550 nm波长, 光束偏转角度在41°附近, 器件透射率约为76%, 约35%的入射光偏转到目标角度。上述方案为近红外超表面器件的设计提供了新的思路, 实现了效率、偏转角和适用波长的优化, 透射式光路更加适合集成, 应用潜力更大。
近红外 宽光谱、大偏转角 光束偏转器 介质超表面 梯形纳米柱 near-infrared broadband and large deflection angle beam deflector dielectric metasurface trapezoidal nanopillars
Author Affiliations
Abstract
1 School of Physical Science and Technology, Xinjiang University, Urumqi 830046, China
2 Affiliated Tumor Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi 830000, China
3 Department of Engineering, China University of Petroleum-Beijing, Keramayi 834000, China
4 School of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China
5 School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
6 Quality of Products Supervision and Inspection Institute, Urumqi 830011, China
In this Letter, the surface-enhanced Raman scattering (SERS) signal of early breast cancer (BRC) patient serum is obtained by a composite silver nanoparticles (Ag NPs) PSi Bragg reflector SERS substrate. Based on these advantages, the serum SERS signals of 30 normal people and 30 early BRC patients were detected by this substrate. After a baseline correction of the experimental data, principal component analysis and linear discriminant analysis were used to complete the data processing. The results showed that the diagnostic accuracy, specificity, and sensitivity of the composite Ag NPs PSi Bragg reflector SERS substrate were 95%, 96.7%, and 93.3%, respectively. The results of this exploratory study prove that the detection of early BRC serum based on a composite Ag NPs PSi Bragg reflector SERS substrate is with a stable strong SERS signal, and an unmarked and noninvasive BRC diagnosis technology. In the future, this technology can serve as a noninvasive clinical tool to detect cancer diseases and have a considerable impact on clinical medical detection.
porous silicon Bragg reflector surface-enhanced Raman scattering breast cancer detection principal component analysis linear discriminant analysis Chinese Optics Letters
2020, 18(5): 051701
安徽大学 电子信息工程学院, 安徽 合肥 230039
针对基于强度传输方程(Transport of Intensity Equation, TIE)的非干涉相位恢复技术要求光源是单色的限制, 以及强度采集过程移动CCD或物体而引入的机械误差, 提出了一种适用于透镜模型下的色散相位恢复技术。该方法基于透镜成像系统的相位变换特性, 将色散与TIE结合在一起, 使不同波长的光经过透镜系统后在同一位置成像, 从而在不机械移动的情况下获得聚焦和散焦强度图像。再利用散焦量与波长的关系结合TIE计算出物体的相位信息。模拟实验中用该方法恢复物体的相位与原始相位的相关性系数为0.970 7, 均方根误差为0.061 8; 同时真实实验对透镜阵列相位进行了恢复, 实验结果与真实参数误差为1.74%, 证明了所提方法的正确性和有效性。
相位恢复 强度传输方程 色散 透镜成像系统 phase retrieval transport of intensity equation chromatic dispersion lens imaging system 红外与激光工程
2019, 48(6): 0603018
1 海军航空大学, 山东 烟台 264000
2 空军航空大学, 吉林 长春 130022
3 91977部队, 北京 102200
目标域遥感图像特征分布的变化,导致遥感场景零样本分类性能下降,针对该问题,提出一种基于局部保持的遥感场景零样本分类算法。首先,为减少冗余信息,采用解析字典学习方法,将源域中的场景图像特征和类别语义词向量嵌入到同一稀疏编码空间,并实现两者稀疏系数的强制对齐,以建立图像特征与词向量之间的关系;然后,通过保留图像特征空间中场景图像间的局部近邻关系,增强场景图像对应稀疏系数的鉴别性,以有助于对稀疏系数进行聚类分析;最后,为适应目标域图像特征分布变化,采用k-means算法对目标域场景图像的稀疏系数进行聚类,并以初始中心的类别标签作为对应的聚类簇中场景的类别标签。实验分别采用GoogLeNet和VGGNet图像特征,以数据集UCM作为源域遥感场景集,对目标域场景集RSSCN7进行零样本分类,获得了最高50.67%和53.29%的总体分类准确度,比现有算法各提升了8.06%和9.70%。实验结果表明:该算法能够适应目标域遥感场景图像特征分布的变化,显著提升遥感场景零样本分类效果,具有一定的优越性。
遥感 零样本分类 k-means算法 解析字典学习 图像特征
1 海军航空大学, 山东 烟台 264001
2 空军航空大学, 吉林 长春 130022
3 91977部队, 北京 102200
利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起来作为融合后图像特征,以减少冗余信息且保留各图像特征自身特点;引入监督信息,提高融合特征的鉴别性;将融合特征与场景类别词向量进行结构对齐,提升对新类别场景的迁移识别效果。在UC-Merced和航拍图像数据集两种遥感场景集上,对相同层次及不同层次的场景图像特征分别进行融合实验。实验结果表明:对于总体分类准确度和运算耗时,所提算法均优于其他零样本分类算法及通用的特征融合算法,证明了方法的有效性。
遥感 图像特征融合 解析字典学习 遥感场景分类 零样本分类 鉴别性 结构对齐
