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显微光学切片断层成像技术在卒中研究中的应用
被引量：
2
1
作者
潘超
张萍
唐洲平
《中国卒中杂志》
2017年第2期152-154,共3页
卒中是一类高发病率、致死率、致残率的中枢神经系统疾病。目前对卒中的发病机制、发病后的病理生理变化、卒中后神经血管保护的研究尚不深入。显微光学切片断层成像技术能用于绘制不同脑疾病鼠全脑的数字化图谱。通过显微光学切片断层...
卒中是一类高发病率、致死率、致残率的中枢神经系统疾病。目前对卒中的发病机制、发病后的病理生理变化、卒中后神经血管保护的研究尚不深入。显微光学切片断层成像技术能用于绘制不同脑疾病鼠全脑的数字化图谱。通过显微光学切片断层成像技术获取的脑连接图谱为卒中研究提供了重要的基础性实验数据。本文就显微光学切片断层成像技术的发展现状进行介绍,并探讨其在卒中领域的研究价值。
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关键词
显微光学切片
断层成像
卒中
脑图谱
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职称材料
基于显微光学切片方法的织物绒毛深度信息获取
被引量：
2
2
作者
余灵婕
王荣武
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期391-396,408,共7页
在织物绒毛的自动检测中,深度信息是使毛球与织物表面分离的关键信息。基于"显微光学切片"的思想,通过显微镜采集织物表层的同轴序列多焦面图像,并利用聚焦程度获取织物表层各点的深度信息。将序列图层经去噪平滑处理之后,沿...
在织物绒毛的自动检测中,深度信息是使毛球与织物表面分离的关键信息。基于"显微光学切片"的思想,通过显微镜采集织物表层的同轴序列多焦面图像,并利用聚焦程度获取织物表层各点的深度信息。将序列图层经去噪平滑处理之后,沿图层深度方向搜索各平面点(x,y)的成像最清晰位置z,投影至灰度空间之后建立织物表面及绒毛的深度图像。提出了新的清晰度评价标准——基于自适应区域选择的梯度方差算法,并将此方法与3种传统清晰度评价标准进行比较。试验结果表明,提出的新方法不仅能正确测量像素点清晰度,而且抗噪能力较强。
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关键词
织物起毛起球评价
深度信息获取
显微光学切片
聚焦获得深度
清晰度评价
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职称材料
题名
显微光学切片断层成像技术在卒中研究中的应用
被引量：
2
1
作者
潘超
张萍
唐洲平
机构
华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科
出处
《中国卒中杂志》
2017年第2期152-154,共3页
基金
国家自然科学基金面上项目(81171089,81471201)
文摘
卒中是一类高发病率、致死率、致残率的中枢神经系统疾病。目前对卒中的发病机制、发病后的病理生理变化、卒中后神经血管保护的研究尚不深入。显微光学切片断层成像技术能用于绘制不同脑疾病鼠全脑的数字化图谱。通过显微光学切片断层成像技术获取的脑连接图谱为卒中研究提供了重要的基础性实验数据。本文就显微光学切片断层成像技术的发展现状进行介绍,并探讨其在卒中领域的研究价值。
关键词
显微光学切片
断层成像
卒中
脑图谱
Keywords
Micro-optical sectioning tomography （MOST）
Stroke
Brain atlases
分类号
R743.3 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
基于显微光学切片方法的织物绒毛深度信息获取
被引量：
2
2
作者
余灵婕
王荣武
机构
西安工程大学纺织科学与工程学院
东华大学纺织学院
出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期391-396,408,共7页
文摘
在织物绒毛的自动检测中,深度信息是使毛球与织物表面分离的关键信息。基于"显微光学切片"的思想,通过显微镜采集织物表层的同轴序列多焦面图像,并利用聚焦程度获取织物表层各点的深度信息。将序列图层经去噪平滑处理之后,沿图层深度方向搜索各平面点(x,y)的成像最清晰位置z,投影至灰度空间之后建立织物表面及绒毛的深度图像。提出了新的清晰度评价标准——基于自适应区域选择的梯度方差算法,并将此方法与3种传统清晰度评价标准进行比较。试验结果表明,提出的新方法不仅能正确测量像素点清晰度,而且抗噪能力较强。
关键词
织物起毛起球评价
深度信息获取
显微光学切片
聚焦获得深度
清晰度评价
Keywords
fabric pilling evaluation
depth information acquisition
optical sectioning microscopy
depth from focus
clarity-evaluation
分类号
TS117 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
显微光学切片断层成像技术在卒中研究中的应用
潘超
张萍
唐洲平
《中国卒中杂志》
2017
2
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职称材料
2
基于显微光学切片方法的织物绒毛深度信息获取
余灵婕
王荣武
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
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职称材料
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