1 广州医科大学生物医学工程学院医学影像创新实验室，广东 广州 511436
2 广州医科大学附属第一医院呼吸疾病国家重点实验室，广东 广州 510120
巨噬细胞作为炎症阶段的主要吞噬细胞，其高表达是急性呼吸道炎症发展过程的临床特征之一。目前还没有一种成像方法能够以深组织穿透性和高分辨率的方式呈现巨噬细胞在急性炎症中的表达。以吲哚菁绿纳米颗粒（Nano-ICG）作为一种高效的光声成像（PAI）增强造影剂，评估了急性呼吸道炎症中巨噬细胞的表达量。激光共聚焦显微镜下的成像效果证实，Nano-ICG能够快速地被巨噬细胞吞噬。利用Nano-ICG增强光声成像效果后，气管内的PAI结果显示了巨噬细胞在炎症后气管壁上的分布区域。Nano-ICG增强的光声成像能够无创、定量地评估急性呼吸道炎症的发展程度，有望为呼吸疾病相关基础研究和临床诊疗提供新的影像技术支持。
医用光学 光声成像 急性呼吸道炎症 吲哚菁绿纳米颗粒 巨噬细胞
石家庄铁道大学信息科学与技术学院, 河北 石家庄 050043
波长探测作为科学技术中的一个基本工具, 在分析化学、 生物传感和光学通信等众多领域具有重要作用。 从多模光纤信号传输理论出发, 在绝热、 准直模型中建立基于模式干涉效应的强度干涉图像理论; 实验测量时, 在光纤尾端引入缓变(斜率约为0.01)锥形区域设计, 保证收集到侧面辐射信号的同时, 也近似满足理论模型和数值仿真结果。 在搭建的显微共焦成像系统中, 连续扫描窄带激光器进行干涉图像存储, 经过区域选取、 向量拼接以及奇异值分解等步骤得到由器件特性决定的校样矩阵。 波长的探测过程共分为两个步骤: 在工作带宽内纳米量级粗略扫描光波长得到粗略校准矩阵, 一维待测信号强度图像与之进行内积相关性运算后, 选取数值最高的波长值作为预估波长单元; 在此基础上精细扫描得到精细校样矩阵, 选取三个最大主成分并定义与波长欧氏距离最小值确定最终探测波长。 采用内积相关性运算联合主成分分析法不仅可以将波长探测分辨率提高到20 pm、 准确率达到96.7%, 探测效率较其他光谱重建算法提高50倍。 实验证实该波长计工作范围至少为400~700 nm, 器件尺寸仅为π×(20 μm)2×0.5 mm。 该器件在高性能、 便携式和低成本方面较同类器件有较大提升, 在光谱重建效率也集成了高效算法, 能够广泛应用于光纤传输系统的波长实时探测。
波长探测 波长计 主成分分析 光谱重建 Wavelength detection Wavemeter Principle component analysis Spectral reconstruction 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3625
河海大学计算机及信息工程学院， 江苏 常州 213022
Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息，但在边缘处会产生“划痕”现象。采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变，但也会丢失图像的纹理等细节信息。为了充分利用两种方法的优点，将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法。首先，对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪。然后，将两幅去噪图像进行Curvelet融合，对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法。最后，将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像。实验表明，该方法能有效地降低图像噪声，又尽可能地保留图像的细节，其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法。
图像处理 Curvelet变换 全变差 图像去噪 图像融合
