作者单位
摘要
1 福建师范大学光电与信息工程学院,医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建省光子技术重点实验室,福建 福州 350007
2 福建医科大学口腔医学院,福建医科大学附属口腔医院,福建 福州 350007
波长是生物组织激光消融必须考虑的首要因素。本文以9.3 μm CO2激光为实验光源,以离体黄种人牙硬组织作为实验样品,开展了激光消融特性和光剂量学实验研究,获得了该波长激光辐照牙釉质与牙本质的消融阈值,评估了消融弹坑的表面形貌、几何尺寸、消融率、消融效率等消融特性与能量密度的相关性。实验结果表明:9.3 μm CO2激光辐照牙釉质的消融阈值大于其辐照牙本质的消融阈值;牙本质与牙釉质的消融深度、消融直径、消融率均随能量密度增大呈递增变化;当激光频率为500 Hz、能量密度为106.10 J/cm2时,消融率达到最高,且牙本质与牙釉质无明显的碳化迹象。本研究结果对该波长激光的临床应用具有一定的参考价值。
激光技术 CO2激光 激光消融效应 消融特性 牙科激光 能量密度 
中国激光
2022, 49(15): 1507105
作者单位
摘要
省部共建淡水鱼类发育生物学国家重点实验室, 湖南师范大学生命科学学院, 长沙 410081
斑马鱼(Danio rerio)是一种常见的模式生物, 红斑马鱼为小型观赏性鱼类之一。鱼类体色主要是由皮肤或鳞片上的色素细胞的种类和分布决定的。黑色素细胞诱导转录因子(MITF)主要调控动物黑色素细胞发育和分化。本文观察了红斑马鱼成鱼的背鳍、臀鳍、腹鳍、胸鳍色素细胞的组成和分布, 跟踪观察了红斑马鱼早期体色发育过程。通过CRISPR/Cas9基因敲除技术构建了mitfa基因敲除体系, 研究了mitfa基因在红斑马鱼早期体色发育中的作用。结果表明: 1)红斑马鱼鳍上分布有红色素细胞、黄色素细胞和少量的虹彩细胞, 但背鳍有大量的黑色素细胞; 2)在红斑马鱼早期体色发育过程中, 首先出现黑色素细胞, 接着出现黄色素细胞, 一个月后, 红斑马鱼的黑色素细胞消退, 鱼体表变浅红, 变色中体表颜色逐渐加深, 最后呈红色、银白色条纹相间分布的成鱼体色; 3)利用CRISPR/Cas9技术, 敲除mitfa基因, 结果发现, mitfa的缺失导致早期红斑马鱼黑色素细胞显著减少。上述研究结果将为观赏鱼的选育以及建立人工改良鱼类体色有效途径提供重要的理论支撑。
红斑马鱼 鱼鳍 色素细胞 red zebrafish fins mitfa mitfa CRISPR/Cas9 CRISPR/Cas9 pigment cells 
激光生物学报
2022, 31(1): 19
李建刚 1,2黄诗浩 1,2,*郑启强 1,2杨鑫 1,2[ ... ]周伯乐 3
作者单位
摘要
1 福建工程学院 微电子技术研究中心,福建 福州 350100
2 福建工程学院 工业自动化福建省高校工程研究中心,福建 福州 350118
3 深圳市智致物联科技有限公司,广东 深圳 518116
针对工业实际项目提出一种高效、准确的二维码识别方法,并开发了基于机器视觉的二维码高速、批量识别系统。首先根据被测二维码在目标子空间内的位置,提出利用几何关系定位每个二维码感兴趣区域并批量处理二维码的方法。在此基础上,采用添加高斯噪声的方式模拟生产实际中可能产生的噪声,评估系统抗噪能力。最后分析系统识别率与二维码运动速度的关系并比较实验结果。通过实验验证,在1800张的测试数据集中,二维码移动速度在296.8 mm/s情况下,无噪声图像中每个二维码定位识别平均时间为17.8 ms,有噪声图像为21.3 ms,识别率均为100%,该系统满足实时在线检测需求。
机器视觉 条码识别 线阵相机 图像处理 machine vision barcode recognition linear array camera image processing 
应用光学
2021, 42(2): 276
作者单位
摘要
南方医科大学生物医学工程学院, 广东 广州 510515
提出了一种结合深度神经网络和随机森林的手掌静脉分类新方法。利用预训练深度神经网络模型AlexNet提取掌脉特征,采用主成分分析法对提取的高维掌静脉特征进行降维处理,以减少存储空间、降低分类误差,结合对噪声具有很好容忍能力的随机森林进行分类。基于香港理工(PolyU)数据库、中国科学院(CASIA)数据库和自建库的测试精度分别为100%、97.00%和99.50%。相较传统方法,所提方法避免了人工选择特征提取算法的局限性,有效降低了手掌静脉的分类误差, 具有更好的稳健性。
图像处理 掌脉分类 迁移学习 深度神经网络 主成分分析 随机森林 
激光与光电子学进展
2019, 56(10): 101010
作者单位
摘要
南方医科大学 生物医学工程学院, 广州 510515
针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题, 提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先, 采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法, 结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法, 具有它们优点的同时, 克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后, 利用液体向量流的分割方法, 对增强后的图像进行分割, 得到脑肿瘤区域.实验结果表明, 本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度, 提高了脑肿瘤分割的准确性.
磁共振图像 空频域 图像增强 图像分割 Magnetic resonance image Spatialfrequency domain Image enhancement Image segmentation 
光子学报
2012, 41(7): 850
作者单位
摘要
航天科工集团第八三五七研究所,天津300141
信息化战争是以争夺战场的“制信息权”为主要行动的战争。作战双方都力图集中主要作战力量,使用各种作战手段,压制、削弱、破坏和摧毁敌人的C4I(指挥、控制、通信、计算机、情报)系统,同时有效地保护己方的C4I系统。而对C4I系统的攻击和防护成为信息战争重要作战行动,C4I系统成为主要作战目标。研究C4I的各种防护措施的目的显然是为夺取制信息权,只有己方的C4I系统不被摧毁,才能更有效地进攻敌方,使其C4I系统被摧毁成为可能。这些手段也是电子战、网络战的重要技术措施。
电磁环境 防护 C4ISR C4ISR electromagnetic environment protection 
电光与控制
2011, 18(3): 1

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