1 中国科学院 西安光学精密机械研究所 瞬态光学与光子技术国家重点实验室，西安 710119
2 中国科学院大学 材料科学与光电技术学院，北京 100045
3 西安交通大学 电子与信息学部，西安 710049
激光驱动惯性约束聚变（ICF），因有望解决全球能源危机问题而备受瞩目。然而，熔石英作为ICF装置终端光学组件中一类重要的功能性紫外元件，其高能激光诱导损伤问题成为限制ICF装置输出能量向更高更强方向发展的关键因素。因此，ICF装置负载能力继续提升对新型高抗强激光损伤紫外元件提出重大应用需求。综述了中国科学院西安光学精密机械研究所研制的紫外氟磷玻璃在高能紫外激光损伤方面的研究现状，并分析了现存的实际问题，最后对高抗损伤紫外氟磷玻璃的发展方向进行了展望。
惯性约束聚变 激光诱导损伤 氟磷玻璃 inertial confinement fusion laser-induced damage fluorophosphate glass 强激光与粒子束
2023, 35(8): 081002
1 西安微电子技术研究所, 西安 710000
2 西安电子科技大学 机电工程学院, 西安 710071
针对电源模块在温度循环条件下工作的可靠性问题,以典型电源模块为研究对象,基于有限元分析软件建立温循条件下电源模块的瞬态温度分布模型和电源模块的瞬态热力耦合模型,着重分析芯片、玻璃绝缘子等易损区域。在此基础上以玻璃绝缘子的最大热应力和芯片的最高温度为优化目标,对电源模块进行遗传算法优化设计。结果表明,相比其他研究直接施加热载荷条件,采用瞬态热力耦合所得电源模块结果更准确,芯片温度为86.03 ℃,玻璃绝缘子的热应力为61.27 MPa。经过遗传算法优化的芯片温度为81.85 ℃,玻璃绝缘子的热应力为37.05 MPa,满足可靠性要求。证明遗传算法与仿真结合,可有效提高产品设计的可靠性。
电源模块 热力耦合 焊点 遗传算法优化 power supply module thermodynamic coupling solder joint genetic algorithm optimization
1 中建材玻璃新材料研究院集团有限公司浮法玻璃新技术国家重点实验室，蚌埠 233000
2 硅基材料安徽省实验室，蚌埠 233000
3 安徽凯盛基础材料科技有限公司，蚌埠 233000
针对微机电系统(MEMS)封接玻璃的性能要求，本文制备了Bi2O3B2O3ZnOBaOCuO系无铅玻璃粉，采用拉曼光谱仪、X射线衍射仪、热膨胀仪、烧结影像仪、扫描电子显微镜等测试手段分别表征了Bi2O3和B2O3物质的量比（n(Bi2O3)/n(B2O3)）和β锂霞石粉掺量变化对玻璃结构、热学性能、封接温度及微观形貌的影响。结果表明：随着n(Bi2O3)/n(B2O3)的增大，玻璃结构中［BiO3］三角体和［BiO6］八面体单元含量逐渐增多，［BO4］四面体向［BO3］三角体转变，导致玻璃网络连接强度减弱、结构变疏松；随着n(Bi2O3)/n(B2O3)的增大，玻璃热膨胀系数逐渐增大，特征温度和封接温度逐渐降低，但后期变化放缓；随着β锂霞石粉外掺量的增加，复合玻璃粉的热膨胀系数明显降低，而特征温度和封接温度没有明显升高，但复合玻璃粉的流动性变差。
微机电系统 封接玻璃粉 低熔点玻璃 β锂霞石粉 热膨胀系数 封接温度 microelectromechanical system sealing glass powder lowmelting glass βeucryptite powder coefficient of thermal expansion sealing temperature
1 西北大学 信息科学与技术学院，陕西西安7027
2 西北大学 文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心，陕西西安71017
通过表皮生长因子受体（Epidermal Growth Factor Receptor，EGFR）突变情况可以对患者是否患有非小细胞肺癌（Non-small Cell Lung Cancer， NSCLC）进行检测。提出了一种基于对比学习的自监督EGFR基因突变预测方法，在不需要大量专家手工标注患者数据集的情况下，对输入网络的患者病灶区图像进行阴性、阳性预测。对自监督BYOL网络进行修改，增加了网络投影层非线性多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）的层数，并将患者CT和PET两个模态的图像数据融合作为网络的输入，在不需要大量标注患者数据集的情况下，对阴性、阳性病例进行预测。在非小细胞肺癌EGFR基因突变数据集上，与传统的影像组学、有监督VGG-16网络、有监督ResNet-50、有监督Inception v3和无监督迁移学习CAE进行对比。实验结果表明，使用对比学习从患者的CT和PET图像学习到的患者病灶区图像的实例特征可以对阴性、阳性病例进行区分，并取得了77%的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）；相对于传统的影像组学方法分类结果AUC提高了7%，相对于有监督VGG-16网络的分类结果AUC提高了5%；在不需要大量专家手工标注数据集及大量患者临床数据的情况下仅比有监督ResNet-50 AUC低9%。改进BYOL网络仅需要少量标注的患者数据集便可得到比部分传统有监督方法更准确的检测结果，展示了其辅助临床决策的潜力。
医学图像处理 深度学习 对比学习 PET/CT 肺非小细胞肺癌基因突变预测 medical image processing deep learning contrastive learning PET/CT prediction of gene mutations in lung non-small cell lung cancer
1 西北大学 信息科学与技术学院，陕西西安7027
2 西北大学 文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心，陕西西安71017
由于外在因素导致出土的文物模型呈现破碎状态，对其进行虚拟修复对考古学具有重要意义。现有孔洞修补方法大多仅针对三维模型结构进行补全，并且在三维结构修复后缺少表面的颜色纹理信息。本文基于文物三维空间结构和纹理信息，提出一种三维文物孔洞修复方法。首先，为了解决三维文物结构修复问题，利用基于径向基函数的算法填补三维文物网格模型的孔洞，通过拟合的曲面方程调整孔洞补丁顶点，使其与原有模型更好地融合。其次，为补全文物表面颜色纹理信息，使孔洞补丁与原有模型表面纹理自然过渡，将三维问题转化为二维图像修复问题，以EdgeConnect为框架，通过添加精细化网络生成更高分辨率的结果。最后，使用Mudbox软件映射二维图像到三维模型表面，融合结构和纹理修复的结果。本文改进后的二维修复网络在评价指标PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）、SSIM（Structural Similarity）和MAE（Mean Absolute Deviation）的性能分别提高了0.54%、0.217%和6.52%，该方法能够有效地恢复兵马俑三维模型网格结构和表面纹理信息。
孔洞修复 神经网络 GAN网络 纹理修复 径向基函数 hole repair deep learning GAN network texture inpainting radial basis function
1 西北大学信息科学与技术学院，陕西 西安 710127
2 北京师范大学信息科学与技术学院，北京 100875
针对传统的切连科夫荧光断层成像（CLT）方法的重建精度相对较低的问题，提出一种基于有限元剖分信息的局部连接网络（FES-LCN）。该网络由全连接子网络与结点连接子网络组成，其中结点连接子网络根据有限元剖分信息建立，用于预测初步重建结果与真实光源之间的残差。为验证该网络的性能，设计了物理仿真实验和数字鼠实验，结果表明，基于有限元剖分信息的局部连接网络具有良好的稳定性和准确性。
激光与光电子学进展
2022, 59(6): 0617031
1 西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
2 西北大学西安市影像组学与智能感知重点实验室, 陕西 西安 710127
多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。
医用光学 荧光分子断层成像 数据降维 深度学习 自编码器 图像重建
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
切伦科夫荧光成像因具有临床上广泛可用的放射性核素探针而成为近年来光学分子影像领域的研究热点,但放射性核素在衰变过程中产生的大量高能射线会造成采集到的切伦科夫荧光图像上存在大量脉冲噪声,严重影响基于切伦科夫荧光图像的定量分析和后续的三维重建等。为了尽可能降低上述噪声,提出了一种结合模糊局部信息C-均值聚类算法和整体变分模型的切伦科夫荧光图像去噪算法。数值仿真、物理仿体以及真实动物实验结果表明:与现阶段广泛使用的中值滤波算法相比,所提去噪算法能够在有效去除噪声的同时保留切伦科夫荧光光源部位的形状细节。
图像处理 去噪方法 模糊C均值聚类算法 切伦科夫荧光成像 放射性核素成像 光学学报
2018, 38(10): 1017001
西北大学 信息科学与技术学院，陕西 西安 710127
为改善荧光分子断层成像的重建结果，本文采用联合稀疏-流形正则模型进行光源重建, 该联合稀疏-流形正则模型能同时利用重建光源聚集性和稀疏性的先验信息。为有效求解该联合稀疏-流形正则模型，本文通过重新推导变量分离近似稀疏重构算法对其进行求解。为加快变量分离近似稀疏重构算法求解联合稀疏-流形正则模型的速度，本文在光源重建过程中采用了热启动策略。实验结果表明，相比变量分离近似稀疏重构算法求解范数模型，变量分离近似稀疏重构算法求解联合稀疏-流形正则模型将重建结果的对比噪声比从6.45 提升至9.18。另外,相比没有采用热启动策略，采用热启动策略的变量分离近似稀疏重构算法求解联合稀疏-流形正则模型的时间从101.84 s减至50.10 s。本文方法显著提高了光源目标重建的精度和速度，取得了更优的重建结果。
流形正则 热启动策略 变量分离近似稀疏重构 laplacian manifold regularization warm-started strategy sparse reconstruction by separable approximation 光学 精密工程
2018, 26(10): 2592
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
为了增强切伦科夫荧光的强度,促进切伦科夫发光成像(CLI)技术的临床转化,在前期研究中提出了一种基于辐射发光颗粒(RLMPs)的增强型切伦科夫发光成像(ECLI)技术,并取得了显著的增强效果;为了将ECLI技术扩展到三维成像领域,提出一种新型单视图增强型切伦科夫发光断层成像(ECLT)重建方法;该方法仅使用一个角度的测量数据,采用结合可行区域迭代收缩策略的稀疏贝叶斯学习(SBL)重建算法求解逆问题;设计了非匀质圆柱仿真和物理仿体实验,以验证该方法的准确性和稳定性。结果表明,所提方法可以提高光源目标重建的精度和速率,具有良好的稳定性,能够有效缓解逆问题的不适定性。
成像系统 增强型切伦科夫发光断层成像 稀疏贝叶斯学习算法 单视图重建 切伦科夫发光成像 光学学报
2017, 37(12): 1217001
