1 解放军总医院第二医学中心，北京 100853
2 中国科学院自动化研究所中国科学院分子影像重点实验室，北京 100190
3 中国科学院大学人工智能学院，北京 100049
4 解放军总医院第一医学中心，北京 100853
5 中国人民解放军总医院肾脏疾病全国重点实验室，北京 100853
浅静脉清晰成像对于透析患者动静脉内瘘术前手术路径规划和术中引导手术治疗等具有重要作用，对临床疾病的诊断和治疗具有重要作用。目前临床上常用的血管成像方法能够清晰地实现血管的成像，但对静脉血管网的成像效果难以满足临床需求。笔者利用临床获批的荧光染料吲哚菁绿（ICG）开展了前臂血管的近红外二区（NIR-II）荧光成像，结合人工智能算法获得分辨率更高的血管NIR-IIb荧光图像，更准确地描绘浅表细小血管的直径。在此基础上，笔者继续结合Fluent流体仿真模拟方法，辅助医生在术前判断主干引流静脉，并在术中结扎中选择主干引流静脉进行保留，对大侧枝引流静脉进行结扎，提高患者肾透析血液通路手术的成功率。利用荧光血管造影技术结合模拟方法引导肾透析血液通路手术将桡动脉接入头静脉，手术的早期通畅率为100%（8/8），而接受常规手术的对照组的早期通畅率为73.33%（11/15）。本研究验证了NIR-II荧光血管造影技术的安全性和有效性，并在此基础上进一步验证了荧光成像结合人工智能算法在肾透析血液通路手术中潜在的应用价值。
医用光学 近红外二区荧光 荧光血管造影 吲哚菁绿 人工智能 计算机仿真模拟
1 中国科学技术大学生物医学工程学院，安徽 合肥 230026
2 中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）整形外科，安徽 合肥 230001
3 中国科学技术大学精密机械与精密仪器系，安徽 合肥 230027
4 中国科学技术大学苏州高等研究院，江苏 苏州 215123
5 中国科学技术大学电子科学与技术系，安徽 合肥 230026
远程皮肤病学是缓解偏远地区皮肤专科医生缺乏问题的有效手段，但目前的方法存在适用范围有限、严重依赖远程医学专家及显示不够直观等缺陷。为弥补当前研究不足，设计并搭建了一套皮肤肿瘤智能远程会诊系统，该系统兼具无网络环境下的皮肤肿瘤自动筛查和有网络环境下的远程会诊及术前规划功能。性能量化实验结果表明，系统可将虚拟的标注高精度原位投射到成像区域。实验对照结果显示，部署于该系统的深度学习模型在诊断能力上与皮肤科专家相当，并且能够辅助专家更迅速、更精确地做出医疗决策。临床试验进一步证实了该系统的实用性。该系统旨在为医疗资源有限的地区提供帮助，使得当地患者能够进行皮肤肿瘤等多种疾病的早期筛查及治疗。
医用光学 生物技术 远程皮肤病学 人工智能 增强现实 原位投影成像
深圳大学物理与光电工程学院，光电子器件与系统教育部/广东省重点实验室，广东 深圳 518060
荧光寿命显微成像（FLIM）已经广泛应用于生命科学研究领域，具有高灵敏和高特异性的特点，在对组织微环境进行定量表征方面具有独特优势，但由于成像速度相对较慢，限制了FLIM的活体应用。近年来，随着光电子器件和人工智能等技术的发展，开启了FLIM活体成像新篇章。介绍通过优化硬件和算法两方面提升时域和频域FLIM技术的成像速度，以及其在生物医学基础研究和临床疾病诊断中的应用研究进展。最后，对活体FLIM成像的未来发展进行展望。
荧光寿命显微成像 人工智能 活体成像 癌症诊断 激光与光电子学进展
2024, 61(6): 0618005
复旦大学通信科学与工程系电磁波信息科学教育部重点实验室，上海 200433
太赫兹技术作为6G时代的核心通信技术，可以有效解决频段资源日益稀缺的窘境，以满足流量、连接数急剧增长的需求，实现更大的传输带宽。现有机器学习算法如深度神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络等，均可以有效缓解6G传输系统中的强非线性效应，是实现6G太赫兹无线通信的重要手段。介绍了应用于光子毫米波和太赫兹无线传输系统的不同深度学习范式，讨论了应用光子技术办法产生超高速THz波无线信号的国内外主要进展及技术路线对比，并且对较为经典的或是目前最新的应用于太赫兹通信系统中的人工智能技术进行了介绍，同时对未来大速度、高容量的太赫兹通信技术的发展提出了展望。
太赫兹无线通信 6G 人工智能 机器学习 神经网络 光纤通信 激光与光电子学进展
2024, 61(3): 0306001
1 国防科技大学前沿交叉学科学院，湖南 长沙 410073
2 清华大学电子工程系，北京 100084
3 北京信息科学与技术国家研究中心，北京 100084
4 国防科技大学新型纳米光电信息材料与器件湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
5 国防科技大学南湖之光实验室，湖南 长沙 410073
光学神经网络是区别于冯·诺依曼计算架构的一种高性能新型计算范式，具有低延时、低功耗、大带宽以及并行信号处理等优势。片上集成是光学神经网络微型化发展的一种典型方式，近年来片上集成光学神经网络获得了学术界及工业界的广泛关注。对基于不同计算单元结构的片上集成光学神经网络的相关研究工作进行了梳理，并分析了其设计原理、实现方法及系统架构特征。同时结合国内外最新研究进展，进一步分析了片上集成光学神经网络在计算单元大规模拓展、可重构、非线性运算和实用化等方面面临的挑战及其未来发展趋势。
集成光学 光计算 光学神经网络 芯片 人工智能
1 电子科技大学资源与环境学院，四川 成都 611631
2 中油奥博（成都）科技有限公司，四川 成都 611631
3 中国石油集团东方物探公司，河北 涿州072750
4 上海石油天然气有限公司，上海 200040
本文研究了分布式声波传感垂直地震剖面（DAS-VSP）法纵波及转换波智能处理与成像方法，讨论了DAS-VSP形态成分分析法数据去噪技术、DAS-VSP多波智能分离方法和流程，以及基于深度学习的DAS-VSP数据规则化方法。创新性地提出了一种基于最小旅行时的多波VSP成像方法，通过旅行时表控制反射路径附近聚焦成像，比传统地震偏移方法的划弧减少，成像过程中计算覆盖次数，解决了覆盖不均匀成像振幅问题。通过海上斜井DAS-VSP实际数据处理，同时获得DAS-VSP上行纵波和上行转换横波成像剖面，结果显示，DAS-VSP不仅含有反射纵波信息，同时存在较强的转换横波，通过针对性处理后，能够实现DAS-VSP纵波及转换波成像，说明斜井DAS-VSP具备多波成像条件，可获得较高信噪比的纵波及转换波成像数据，多波数据更有利于油气预测和识别，智能处理及多波成像方法为DAS-VSP法用于油气勘探开发提供了新的技术手段。
垂直地震剖面法 分布式声波传感 人工智能 形态成分分析法 波场分离 数据规则化 多模板快速推进算法 转换横波 成像
Yingli Ha 1,2,3†Yu Luo 1,2,3†Mingbo Pu 1,2,3,4,*Fei Zhang 1,2,3[ ... ]Xiangang Luo 1,2,3,4,**
Author Affiliations
Abstract
1 National Key Laboratory of Optical Field Manipulation Science and Technology, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610209, China
2 State Key Laboratory of Optical Technologies on Nano-Fabrication and Micro-Engineering, Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610209, China
3 Research Center on Vector Optical Fields, Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610209, China
4 School of Optoelectronics, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
5 Tianfu Xinglong Lake Laboratory, Chengdu 610299, China
Metalenses have gained significant attention and have been widely utilized in optical systems for focusing and imaging, owing to their lightweight, high-integration, and exceptional-flexibility capabilities. Traditional design methods neglect the coupling effect between adjacent meta-atoms, thus harming the practical performance of meta-devices. The existing physical/data-driven optimization algorithms can solve the above problems, but bring significant time costs or require a large number of data-sets. Here, we propose a physics-data-driven method employing an “intelligent optimizer” that enables us to adaptively modify the sizes of the meta-atom according to the sizes of its surrounding ones. The implementation of such a scheme effectively mitigates the undesired impact of local lattice coupling, and the proposed network model works well on thousands of data-sets with a validation loss of 3×10?3. Based on the “intelligent optimizer”, a 1-cm-diameter metalens is designed within 3 hours, and the experimental results show that the 1-mm-diameter metalens has a relative focusing efficiency of 93.4% (compared to the ideal focusing efficiency) and a Strehl ratio of 0.94. Compared to previous inverse design method, our method significantly boosts designing efficiency with five orders of magnitude reduction in time. More generally, it may set a new paradigm for devising large-aperture meta-devices.
intelligence method physics-data-driven method inverse design large-aperture metalenses Opto-Electronic Advances
2023, 6(11): 230133
在梳理电磁物理空间认知概念模型基础上，针对电磁空间物理域和信息域不能有效融合以及电磁信息应用智能化不足两大问题，提出了智能电磁空间的概念。智能电磁空间必须具有表征、理解、预测和决策4 种能力，其特征是以模型为核心，以软件为载体，高度依赖数据驱动，达到对物理世界的精准映射，为作战指挥和部队行动提供智能决策服务。从电磁空间信息组织机理着手，进一步解决多源异构物理—信息数据融合问题的研究思路，构建了智能电磁空间的技术架构，提出了结合GeoSOT 的高维电磁网格数据(GeoSOT-ND)模型高维张量建模与计算、多域电磁空间感知与高效存储、全维电磁态势重构与智能推演、基于网格数据驱动的应用方法等亟待突破的关键技术及实现思路。
智能电磁空间 GeoSOT-ND 模型 张量 电磁态势 人工智能 intelligent electromagnetic space GeoSOT-ND tensor electromagnetic situation artificial intelligence 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(6): 713
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
电磁频谱是继陆、海、空、天、网之后的第六维作战空间, 并贯穿于其他五维空间的作战中。为有效应对电磁频谱空间的挑战和威胁, 美国**部提出了电磁频谱作战概念, 对未来作战样式乃至战争形态产生深远影响。本文从电磁频谱应用角度出发, 系统性介绍了美国**部对电磁频谱的应用现状和代表性工作。首先, 系统性梳理了电磁频谱的传统**应用, 如无线通信、雷达、信号情报、红外传感器、电子战、导航战；其次, 重点介绍了电磁频谱的新兴**应用, 如5G 通信、人工智能应用、激光通信、定向能**、反无人机系统以及新兴概念；最后, 总结了美国**部制定的电磁频谱战略和政策, 结合国内电磁频谱的发展水平, 提出了加强我国电磁频谱作战能力的对策建议。
电磁频谱 电子战 信号情报 定向能** 反无人机 应对策略 electromagnetic spectrum Electronic Warfare(EW) Signals Intelligence(SIGINT) directed-energy weapons counter-unmanned aircraft systems countermeasures 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(6): 703
北京信息科技大学 仪器科学与光电工程学院, 北京 100192
对星图识别算法的应用背景进行介绍, 就其优势进行了简述。重点对目前主流的三类星图识别算法进行了综述, 介绍了子图同构类算法、模式识别类算法以及人工智能类算法, 并进行了分析和比较;对星图识别算法研究的评估进行了说明;对星图识别算法的未来发展进行了展望, 提到了非可见光条件下的星图识别、高动态复杂环境下的星图识别和考虑气动光学效应的星图识别等相关未来的研究重点。
星敏感器 星图识别 子图同构 模式识别 人工智能 star sensor star identification subgraph isomorphism pattern recognition artificial intelligence
