刘立新
- 作品数：34 被引量：128H指数：6
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- 相关领域：机械工程理学电子电信生物学更多>>
- 荧光多参量显微技术研究
- 荧光光谱技术和荧光显微技术已经发展成为生物医学领域的强大工具。将荧光光谱学参数和荧光显微测量相结合既提供了高度的分子结构特异性和微环境变化信息，又提供了高的空间分辨率。生物医学发展对检测和成像系统的一个要求是在一次测量中...
- 刘立新
- 关键词：荧光寿命荧光光谱
- 文献传递
- 双光子激发时间分辨荧光光谱测量技术被引量：5
- 2006年
- 建立了一台基于高重复频率扫描相机的双光子激发时间分辨荧光光谱测量系统,能够同时测量样品的荧光光谱和寿命.该系统的时间分辨率为6·5—200ps,光谱分辨率为1—3nm,能够实现快速数据采集以及可靠和可重复的寿命和光谱测量.利用标准荧光染料(若丹明6G、香豆素314)及其混合溶液对该系统进行了测试,所得到的荧光光谱分布和寿命值与文献报道一致.实验结果表明,该系统能有效区分多组分荧光团.这为鉴别多荧光团或多组分生物组织提供了一种独特的对比方法,可用于多光谱分辨荧光寿命成像和荧光共振能量转移成像等方面.
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- 关键词：荧光寿命荧光光谱双光子激发
- 用于物质成分分析的光谱探测系统
- 本实用新型适用于光学探测技术领域，提供了一种用于物质成分分析的光谱探测系统。该光谱探测系统包括：激光器装置，先后产生至少两种波长的激光以及一同步信号；光谱信号收集组件,收集待分析样品分别被两种激光脉冲激发后产生的激光诱导...
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- 文献传递
- 时间分辨荧光光谱测量和成像方法及其装置
- 本发明是一种利用皮秒扫描相机同时获取样品荧光光谱和荧光寿命信息的测量方法和装置。从超短脉冲激光器所发出的蓝紫光或近红外光在扩束后被物镜聚焦到样品上用于样品的单光子或双光子激发，样品所发出的荧光被物镜收集后由分光元件分光，...
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- 文献传递
- 五维荧光显微成像技术
- 本发明是一种可以同时获取生物体的光谱信息和寿命信息，而且可以实现三维成像的方法。该发明的显著特点是可以获得多光子或单光子激发5维荧光显微功能图像信息，即三维空间、一维时间和一维光谱。这种多参量复合测量和多参量同时测量技术...
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- 文献传递
- 高光谱成像技术在生物医学中的应用进展被引量：32
- 2018年
- 高光谱成像技术(HSI)是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术,具有图谱合一的重要特征。通过HSI获得的空间分辨光谱成像提供了关于组织生理学,形态学和组成的诊断信息。HSI是医学应用的新兴成像模式,在生物医学领域,特别是在疾病诊断和图像引导手术中,具有极广阔的应用前景。介绍了HSI的基本原理、系统的基本构成及特点,总结和阐述了近年来HSI在生物医学领域的发展及其在疾病诊断和手术指导中的应用进展。指明该技术领域今后的重点研究方向,并对其发展前景进行了分析和展望。
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- 关键词：医用光学高光谱成像疾病诊断癌症
- 用于高密度多焦点多光子显微成像系统的时间延板设计
- 2014年
- 多焦点多光子显微(MMM)和单点扫描多光子显微相比,可显著提高光能利用率和成像速度,在生命科学研究领域具有广泛的应用前景。但现有MMM技术成像质量和成像速度之间存在矛盾,增加单位面积内的焦点数目可提高成像速度,但过小的焦点间距离会产生子光束串扰,从而影响纵向空间分辨率。利用Zemax软件模拟产生了高密度激发点阵,将传统的不小于6 mm的相邻焦点间距缩小到约3 mm;分析了高密度点阵激发成像产生噪声的原因;根据时间复用技术的原理设计正方形时间延板,对相邻子光束脉冲进行不同时间的延迟,从而可以消除MMM系统中高密度激发点阵子光束间的串扰。
- 李亚晖刘立新
- 关键词：光学设计
- 双光子阵列点激发同时多维荧光信息的处理被引量：2
- 2006年
- 五维同时荧光信息显微成像方法是一种新的荧光信息获取技术,它采用了双光子阵列点激发方式.这一方法可同时获取激发阵列点每点荧光的位置信息、荧光光谱信息和荧光寿命信息,弥补了现有荧光检测技术的不同功能信息不具有同时性的缺陷.给出了从这种技术的复合信息中提取复合光谱几何强度结构图像、不同光谱几何强度结构图像、不同光谱寿命图像的方法.提出了一种激发荧光强度修正系数矩阵方法,消除阵列点激发光强不均匀对激发荧光强弱产生的不利影响,取得明显效果.实验对实际样品做了数据采集和处理,给出图像结果,表明处理的效果良好.对存在的问题也作了讨论.
- 林子扬付哲刘立新胡涛屈军乐郭宝平牛憨笨
- 关键词：双光子荧光光谱荧光寿命
- 一种基于偏振光栅的点衍射数字全息显微装置及方法
- 本发明公开了一种基于偏振光栅的点衍射数字全息显微装置及方法，包括激光器、光强控制单元、显微物镜、第一薄透镜、反射镜、光栅、第二薄透镜、针孔滤波器、偏振片和CMOS相机。本发明还公开了一种基于偏振光栅的点衍射数字全息显微方...
- 郜鹏温凯郑娟娟马英刘立新王宇张美玲
- 基于深度学习的肺炎图像目标检测被引量：4
- 2022年
- 肺炎是一种严重危害身体健康的疾病,通常使用肺部X光片进行检查。肺炎诊断是肺炎治疗前非常重要的环节,但是由于肺部其他疾病的干扰、医疗数据的爆发式增长以及专业病理医生的缺乏等,导致肺炎的准确诊断较为困难。深度学习能够模仿人脑的机制准确高效地解释医学图像数据,在肺炎图像检测方面获得了广泛应用。构建了3种基于深度学习的图像目标检测模型,单发多框探测器(SSD)、faster-RCNN和faster-RCNN优化模型,对来自Kaggle数据集的26 684张带标签的肺部X光图像进行研究。原始X光图像经预处理后输入3种深度学习模型,分别对单处和两处病灶区域进行目标检测。随机选取500张测试图像,利用损失函数、分类准确率、回归精度和误检病灶数等指标对各模型的性能进行评估。结果表明,faster-RCNN的性能指标优于SSD;Faster-RCNN优化模型的性能指标均优于其他两种模型,其损失函数值小且可快速达到稳定,平均分类准确率为93.7%,平均回归精度为79.8%,且误检病灶数为0。该方法有助于肺炎的准确识别和诊断。
- 何迪刘立新刘玉杰熊丰齐美捷张周锋
- 关键词：目标检测
