邓师禹 1胡芬 1,*侯梦迪 1杨建宇 1[ ... ]潘雷霆 1,2,3,4,**
作者单位
摘要
1 弱光非线性光子学教育部重点实验室,南开大学物理科学学院,泰达应用物理研究院,天津 300071
2 药物化学生物学全国重点实验室,南开大学生命科学学院,细胞应答交叉科学中心,天津 300071
3 南开大学深圳研究院,广东 深圳 518083
4 极端光学协同创新中心,山西大学,山西 太原 030006
随机光学重建显微术(STORM)基于免疫荧光标记技术,具有原理易懂、光路简单、分辨率极高等特点,一直受到科研工作者的青睐,但分辨率的提升对抗体的特异性提出了更高的要求。相较一抗直接标记,“一抗+二抗”的间接标记法在实际应用中普适性更强。二抗相对一抗存在物种特异性的问题,生产时需要对其进行预吸附来提升物种特异性。为了探究二抗物种特异性对双色STORM成像的影响,基于经典的红细胞骨架模型中血影蛋白N端和C端的互斥位置关系,对二者使用高、低吸附二抗标记后分别进行双色STORM成像,对照模拟中有无信号串扰条件下的互相关分析结果,结果表明低吸附二抗会造成二者共定位的假象。进一步,分别通过高、低吸附二抗对MDA-MB-231乳腺癌细胞CD47和PD-L1两种膜蛋白进行双色STORM成像,结果揭示两种蛋白无共定位关系。本研究为二抗物种特异性的评估提供了一种基于红细胞骨架结构模型的超分辨成像新策略,助力双色STORM成像精准阐明蛋白分子互作关系。
超分辨成像 随机光学重建显微术 免疫荧光 红细胞膜骨架 互相关分析 
激光与光电子学进展
2024, 61(6): 0618008
作者单位
摘要
中国民航大学机器人研究所,天津 300300
民航自助行李托运系统需自动检测行李加装托盘的情况。针对已装载行李的遮挡托盘目标检测问题,提出一种基于多层骨架模型的行李托盘快速检测算法。为准确描述托盘特征,通过空托盘的三维点云模型,构建托盘的边框骨架模型与平面点线模型。在线检测时,首先,采用设计的带状特征描述和提取方法,抓取托盘边框点云,并采用提出的点线引力势能自适应迭代算法,实现平面点线模型的快速粗配准,完成托盘判别。然后,在粗配准的位姿约束下,采用基于随机采样一致性的点云迭代最近点配准,实现边框骨架模型和点云模型的精确配准,得到托盘的精确位姿。大量实际行李托盘检测的对比试验验证了算法的有效性,在托盘遮挡70%以内时,仍可保持94%的正确率,检测速度超过典型算法的6倍以上。
图像处理 三维目标检测 行李托盘 骨架模型 点云配准 
激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0437004
Author Affiliations
Abstract
1 Fujian Key Lab for Intelligent Processing and Wireless Transmission of Media Information, College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou, Fujian 350116, P. R. China
2 Center for Computational Neuroscience, Flatiron Institute, New York 10010, USA

Neurons can be abstractly represented as skeletons due to the filament nature of neurites. With the rapid development of imaging and image analysis techniques, an increasing amount of neuron skeleton data is being produced. In some scientific studies, it is necessary to dissect the axons and dendrites, which is typically done manually and is both tedious and time-consuming. To automate this process, we have developed a method that relies solely on neuronal skeletons using Geometric Deep Learning (GDL). We demonstrate the effectiveness of this method using pyramidal neurons in mammalian brains, and the results are promising for its application in neuroscience studies.

Pyramidal neuron geometric deep learning neuron skeleton semantic segmentation point cloud 
Journal of Innovative Optical Health Sciences
2023, 16(6): 2340006
作者单位
摘要
上海理工大学 材料与化学学院,上海 200093
采用一步水热法制备了一种具有新型褶皱球结构的镧系金属Eu3+掺杂的金属有机骨架材料Eu/ZIF⁃67,并进一步通过配位键合的方式将ZnO量子点负载到Eu/ZIF⁃67的表面,形成了一种类沸石咪唑酯骨架的双发射荧光杂化材料Eu/ZIF⁃67@ZnO QDs。通过对材料的结构、形貌以及荧光传感性能表征分析,发现该荧光材料具有ZnO量子点和镧系红光铕离子的双重荧光发射。此外,进一步探究了Eu/ZIF⁃67@ZnO QDs对单宁酸的荧光传感性能。结果表明,单宁酸能够有效猝灭Eu/ZIF⁃67@ZnO QDs在ZnO QDs处的特征荧光发射,检出限为0.029 9 µmol/L。同时,Eu/ZIF⁃67@ZnO QDs对单宁酸的荧光响应具有抗干扰能力,可作为一种经济高效的荧光传感器来特异性识别单宁酸。
金属有机骨架 量子点 双发射探针 单宁酸 荧光检测 metal organic skeleton quantum dots dual-emission probes tannic acid fluorescent detection 
发光学报
2023, 44(9): 1681
作者单位
摘要
1 北方民族大学材料科学与工程学院, 银川 750021
2 碳基先进陶瓷制备技术国家地方联合工程研究中心, 银川 750021
3 南昌航空大学航空制造工程学院, 南昌 330000
采用冰模板法构筑具有层状结构的Al2O3三维网络骨架, 并通过真空浸渍工艺制备出Al2O3/环氧树脂(EP)复合材料。研究了楔形硅橡胶角度、浆料固相含量、冷冻温度对层状Al2O3三维网络骨架微观结构的影响, 分析了片层间距对Al2O3/EP复合材料导热、介电和绝缘性能的影响。结果表明: 楔形硅橡胶角度为10°和15°时Al2O3三维网络骨架的层状有序性最佳, 固相含量的增加和冷冻温度的降低均会使片层间距减小; Al2O3/EP复合材料的热导率和介电常数随着片层间距的减小而增大, 但体积电阻率呈降低趋势; 当片层间距为45 μm时, 热导率达到0.52 W/(m·K), 体积电阻率为1012 Ω·cm。
Al2O3三维网络骨架 Al2O3/EP复合材料 冰模板法 热导率 介电常数 体积电阻率 Al2O3 3D network skeleton Al2O3/EP composite ice template method thermal conductivity dielectric constant volume resistivity 
硅酸盐通报
2023, 42(6): 2273
杨建宇 1胡芬 1,*侯梦迪 1董浩 1[ ... ]潘雷霆 1,2,3,4,**
作者单位
摘要
1 弱光非线性光子学教育部重点实验室,南开大学物理科学学院,泰达应用物理研究院,天津 300071
2 药物化学生物学国家重点实验室,南开大学生命科学学院,细胞应答交叉科学中心,天津 300071
3 南开大学深圳研究院,广东 深圳 518083
4 极端光学协同创新中心,山西大学,山西 太原 030006
成熟人红细胞膜骨架是由膜下多种蛋白组成的三角晶格网状结构,在维持红细胞形态、变形性、运动和代谢等功能方面扮演着重要角色。单分子定位超分辨成像(SMLM)技术在解析骨架超微结构方面展现出了强大的能力,但分辨率的提升对成像分析手段提出了更高要求。作为一种常用的空间分析方法,Vorono?分割在SMLM图像聚类分析中已被广泛应用。笔者利用自主搭建的SMLM超分辨成像系统获得红细胞膜蛋白和骨架蛋白的超分辨点簇图像,对点簇质心进行Vorono?分割,并对Vorono?多边形面积分布进行伽马函数拟合,发现自由膜蛋白CD59的伽马分布峰值对应的x轴坐标xpeak为0.78。结合模拟结果,验证了自由膜蛋白CD59呈随机分布。进一步,肌动蛋白、血影蛋白N端和原肌球蛋白的Vorono?分析结果显示它们的xpeak均为0.86,而锚蛋白的xpeak为0.84,说明骨架膜蛋白呈相对均匀的分布状态,但锚蛋白较其他骨架蛋白更具随机性。Vorono?方法可助力阐释红细胞膜骨架蛋白的空间分布特性,同时也为点簇状SMLM超分辨图像数据的深入提取提供了新思路和新方法。
生物光学 超分辨成像 单分子定位 红细胞膜骨架 图像分割 Voronoï分析 
中国激光
2023, 50(15): 1507104
作者单位
摘要
1 广东工业大学 信息工程学院,广州 510006
2 广东工业大学 机电工程学院,广州 510006
为了提高量子点光栅尺的测量精度,提出了一种基于码道三角波骨架提取的位移测量方法。根据量子点光栅尺码道图案具有蜿蜒、连续的形状特点,利用不定长边缘跟踪方法快速检测出码道边缘。对码道中线进行三角波拟合得到码道骨架,提升测量稳定性以及位移值细分线性度。利用径向基神经网络对非线性测量误差进行补偿。所提出的测量方法比已有测量方法具有更好的测量精度和效率。
机器视觉 量子点光栅尺 测量 边缘跟踪 骨架提取 Machine vision Quantum dot encoder Measurement Boundary tracking Skeleton extraction 
光子学报
2023, 52(6): 0612001
作者单位
摘要
西北大学 信息科学与技术学院,陕西西安710127
激光扫描获取的点云模型形状分析和变形需要依赖骨架线完成。本文提出了一种快速自动获取激光扫描点云骨架线用以对模型进行形状变换的方法,同时减少手动绑定骨架导致的时间耗费。该方法将初始骨架点定义为点云模型中具有对称法向的最近相关点的中点,通过中点状态的平衡化得到最终的骨架点;然后采用主成分分析法搜寻满足方向一致性要求的骨架点组合,并利用广度优先搜索方法合并不同骨架分支;最后将各分支通过拉普拉斯平滑后相连,从而得到完整的骨架线,并将此骨架线应用于模型形状变换的任务中。实验将本文方法与L1中轴骨架、质量驱动拓扑感知曲线骨架等方法进行对比,采用激光扫描的点云作为测试数据,验证了该算法的有效性、鲁棒性和高效性。本文算法提取效率提高到对于由8 077个点组成的点云提取骨架线仅需0.764 s,处理具有33 041个点的点云需4.356 s。将本文提取的激光扫描点云的骨架线应用于点云形状变化任务中,展示了此方法的实用性。
计算机视觉 点云 激光扫描 骨架线 主成分分析法 拉普拉斯平滑 computer vision point cloud laser scanning curve skeleton PCA Laplacian smoothing 
光学 精密工程
2022, 30(22): 2962
Author Affiliations
Abstract
Southern Federal University, No. 194 Stachky Ave, Rostov-on-Don 344090, Russia
In this paper, a comprehensive study of microstructure/properties interrelations for porous piezoceramics based on PZT composition was performed. Experimental samples of porous piezoceramics were fabricated using a modified method of burning-out a pore former. Porosity dependencies of elastic, dielectric, piezoelectric and electromechanical coefficients of the porous ceramics in the relative porosity range 0-50% were obtained and analyzed. As a result of microstructure analysis, it was found that at any connectivity type (3–0, 3–3) and porosity up to 50% the real structures of porous piezoceramics were close to the matrix medium structure with continuous piezoceramic skeleton. It was also revealed that the microstructural features of porous piezoceramics define the character of the dependences of the dielectric, piezoelectric and electromechanical properties of porous piezoelectric ceramics on porosity. In conclusion, microstructure/properties interrelations, as well as new applications of porous piezoceramics were discussed.In this paper, a comprehensive study of microstructure/properties interrelations for porous piezoceramics based on PZT composition was performed. Experimental samples of porous piezoceramics were fabricated using a modified method of burning-out a pore former. Porosity dependencies of elastic, dielectric, piezoelectric and electromechanical coefficients of the porous ceramics in the relative porosity range 0-50% were obtained and analyzed. As a result of microstructure analysis, it was found that at any connectivity type (3–0, 3–3) and porosity up to 50% the real structures of porous piezoceramics were close to the matrix medium structure with continuous piezoceramic skeleton. It was also revealed that the microstructural features of porous piezoceramics define the character of the dependences of the dielectric, piezoelectric and electromechanical properties of porous piezoelectric ceramics on porosity. In conclusion, microstructure/properties interrelations, as well as new applications of porous piezoceramics were discussed.
Porous piezoceramics microstructure piezoceramic skeleton electromechanical properties 
Journal of Advanced Dielectrics
2022, 12(2): 2160006
作者单位
摘要
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
2 上海宇航系统工程研究所,上海 201109
动作识别是计算机视觉领域的一项重要任务,主要有基于RGB视频和人体骨架两种数据模态的领域,主流方法分别是3D卷积神经网络和图卷积神经网络。针对视频和人体骨架两种数据模态的不同特点,设计了双分支网络分别对两种数据模态进行建模。对于人体骨架数据,基于自注意力机制设计了图卷积神经网络,该算法能在基于骨架的动作识别任务中达到先进的性能。对于视频数据,采用3D卷积网络进行特征提取。同时,利用深监督方法对两种数据模态的中间特征进行监督,提高两种数据特征的耦合度,进一步提高网络效率。这种算法的网络结构简单,在NTU-RGBD60(CS)数据集上仅用3.37×107的参数量可达到95.6%的精度。
基于人体骨架的动作识别 图卷积神经网络 自注意力机制 3D卷积神经网络 skeleton-based action recognition graph convolutional neural network self-attention mechanism 3D convolution neural network 
光学仪器
2022, 44(4): 16

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