视觉非随意注意的近红外脑功能成像技术与事件相关脑电位检测技术研究

近红外脑功能成像技术(fNIRI)是近年来发展起来的新技术,与心理学研究常用的事件相关脑电位检测技术(ERP)相比,能提供电生理信号之外的与脑功能活动相关的血液动力学信息。设计了非随意注意的经典范式,对同一组被试者分别使用近红外脑功能成像技术和事件相关脑电位检测技术检测其在实验过程中脑活动变化,然后对两种技术检测的结果进行处理和比较分析。结果发现近红外脑功能成像技术测出的非随意注意源定位在前额叶,与其相关P3a脑电皮层分布一致,甚至近红外脑功能成像技术测出的源定位范围可以缩小到Brodmann46区;血液激活先于P3a并在P3a完成后显著增强的现象支持深入研究脑机理的可能性。因此,近红外脑功能成像技术可有效地应用于脑的高级功能研究。     

基于太赫兹波成像的鼠脑创伤三维重构

采用Feeney′s方法制备了鼠脑创伤模型,利用太赫兹波透射式成像系统对鼠脑的组织切片进行成像检测,结果表明:鼠脑创伤区域相比于正常区域具有更低的透过率。采用三维重构技术实现了鼠脑的三维建模,该模型可以清楚地反映鼠脑内部创伤区域的空间分布。基于太赫兹波多深度切片成像的三维重建技术在生物医学精确诊断方面具有巨大的应用潜力。     

功能性近红外光谱系统及锁相放大器算法的研究

功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)技术是一种新兴的非侵入式光学技术,该技术可以测量脑皮层的功能性活动信息。介绍了单通道fNIRS系统的开发,为了验证系统的性能,2人参与了算数运算任务,获得了氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化。锁相放大器在fNIRS系统中可以很好地提取淹没在噪声中微弱的光强信号,但是模拟锁相放大器价格昂贵,对多通道系统来说是很大的负担。设计了数字锁相放大器算法,通过与模拟锁相进行比较,结果表明设计的数字锁相放大器可以取代价格昂贵的模拟锁相放大器。     

基于近红外的Fisher分类法识别茶叶原料品种的研究

提出一种可对成品茶的原料品种进行准确识别的方法.在实验中对不同原料品种(龙井43#与其他品种)制成的茶叶样本进行近红外光谱的采集,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)后获得了20个主成分,利用逐步回归法筛选出8个主成分作为自变量,建立茶叶原料品种的Fisher识别甬数对成品茶的原料品种进行识别分析.实验结果表明建立的识别函数能很好地对茶叶的原料品种进行准确识别,在定标集中的识别准确率达到了96.8%,并且利用外部样本进行验证的识别准确率也达到了93.5%.本实验证实了利用PCA和Fisher识别组合分析识别成品茶原料品种的可行性.     

基于强影响度的近红外奇异样本识别算法研究

校正样本选择以及奇异样本剔除对于近红外光谱定量和定性建模非常重要。现有的识别奇异样本的方法一般都基于数据重心估计,需要一个经验的判断阈值,在很大程度上限制了其识别准确性和实用性。针对现有方法奇异样本识别准确率低的问题,改进了一种现有度量尺度-杠杆值,构造出一种新的基于强影响度的奇异样本识别算法。这种度量尺度在一定程度上减少了对数据重心的依赖,使正常样本更加聚集,拉开了奇异样本与正常样本的距离;同时,为了避免人工根据经验设定阈值的不合理性,引入统计学领域中跳跃度的概念,提出了一种自动阈值设定方法判别奇异样本。为了验证该算法的有效性,利用马氏距离、杠杆值-光谱残差法与该算法分别对200个代表性校正集样本中的异常样品进行剔除,然后通过偏最小二乘法(PLS)对剩余的校正集样本(以烟碱为指标)定量建模,并对60个代表性测试集样本进行预测,以交互验证均方根误差(RMSECV)、相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)为评价指标比较各算法的优劣。实验对比结果表明,基于强影响度的奇异样本识别算法较现有方法明显提高了奇异样本识别的准确率,具有较低的RMSECV(0.104),RMSEP(0.112)以及较高的R(0.983),提高了模型的稳定性和预测能力。     

基于频域近红外光谱法的生物组织光学参数的检测与三维重构

生物组织的光学特性参数与组织的各种生理、生化以及病理过程密切相关。光学特性参数的检测与三维重构可以在一定程度上了解组织的内部结构及特性。基于频域近红外光谱法,使用美国ISS公司的频域近红外光谱检测系统,采用多光源多检测器技术,将830 nm的激光经过调制后,照射进放置了具有一定吸收系数和散射系数的异质体小球的牛奶中,检测出射光的光强和相位,然后应用光学扩散层析成像技术,通过计算含有异质体小球的牛奶的光学参数,重构出了牛奶中异质体的具体位置。实验结果表明,利用频域近红外光谱法得到的出射光的光强和相位信息,能够较准确地计算出牛奶及异质体小球的吸收系数和散射系数等组织光学参数,并可进一步定位出牛奶中异质体小球的位置。因此,可以考虑将该方法应用在分析及定位水果病变等农产品品质检测领域。     

基于代数重建算法的高能电子三维成像研究

本工作将代数重建算法应用于新兴发展的高能电子成像技术开展三维成像研究,实现对样品靶物质内部结构信息的精确诊断.通过蒙特卡罗程序及粒子追踪程序模拟高能电子成像过程,包括电子束与靶物质相互作用过程,获得样品靶物质成像角度下的高能电子二维成像结果.利用代数迭代重建ART(Algebraic Re-construction T...     

时间序列编码放大显微系统的成像方法研究

提出一种新的用于时间序列编码放大显微系统的成像方法,主要解决了非平带光谱激光源和放大过程的非平带增益问题,避免了脉冲边沿低水平振幅的浪费。使用通信波段1550 nm波长锁模脉冲激光源,以线扫描方式对USAF-1951分辨率板第一组别刻痕实现了清晰超快成像,有效地验证光学拉伸技术中的时间-空间-频率的一一映射特性和色散傅里叶变换中的放大过程,反映了该系统其在m尺度、MHz帧率成像领域的潜力。     

基于可见-近红外光谱分析的圆白菜与杂草识别研究

杂草的自动识别是实现作物草害精准施药的基础。利用ASD光谱仪采集两个品种的圆白菜及稗草、狗尾草、马唐、牛筋草和小藜等五种杂草在350～2 500nm波段内的冠层光谱反射率。根据光谱曲线特征,在不同波段内对数据进行不同程度的压缩,以提高运算效率;利用不同参数设置的Savitzky-Golay(SG)卷积平滑求导和多元散射校正方法(MSC)的不同顺序组合对光谱去噪,然后结合主成分分析法(PCA)提取主成分,建立模型,最后利用簇类的独立软模式(SIMCA)分类法对各种植物进行分类,并比较分类结果。试验结果显示利用MSC与3阶5次21点SG相结合的方法对光谱数据预处理后,运用PCA提取前10个主成分作为分类模型的输入变量,取得了100%的分类正确率,能够快速无损地识别圆白菜与几种常见杂草。     

黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究

提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。     

基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识别度量算法研究

针对高维空间下获取最优特征子集异常复杂和模型识别准确率较低的问题,提出了基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识别度量算法。首先引入跳跃度,构造了一种特征分层方法,将所有特征依据对样本的重要性程度划分不同的特征子集,从而避免了从原始特征数据逐个剔除无关特征构建特征子集的繁琐过程;同时又改进了样本的融合度,将其代替K最近邻分类器(KNN)中依据概率进行类别判断的方式,提高了分类器的识别精度,较好地解决了多类识别准确率较低的问题。为验证该算法的有效性,选取五类具有代表性382个烟叶样品为实验对象,构建了烟叶产地识别度量模型,并选取64个样本进行了模型测试,以预测均方根误差(RMSEP)、交互验证均方差(RMSECV)和相关系数(r)作为模型稳健性的评价指标,以产地识别准确率作为算法优劣评价标准。仿真实验结果表明,利用该算法构建的模型具有较低的RMSEP(0.117),RMSECV(0.106)和较高的r(0.973),平均识别准确率达到98.44%,性能明显优于其他算法,该算法对于高维光谱数据具有良好的识别性能。     

基于COSM的三维显微图像复原算法研究

光学分层显微成像技术(COSM)不仅可用于去除非聚焦层杂散光的影响以及噪声的干扰,而且能复原样本的清晰三维像,将成为提取微流体的三维温度和速度场分布信息的有效工具.本文研究了基于已知点扩展函数的6种COSM成像算法,详细讨论了6种COSM成像算法的原理和实现,构造了三维样本图像和点扩展函数模型,并对复原结果进行了分析....     

蔬菜表面农药残留可见-近红外光谱探测与分类识别研究

利用在600～1 100nm波段范围内可见-近红外反射光谱分析技术,对常见的高残留农药在绿色植物活体上的无损检测进行了研究。首先将采集到的漫反射光谱数据进行小波变换提取光谱特征,然后再利用主成分分析方法进一步对光谱特征进行分析,最后把这些光谱的前两个主成分得分作为神经网络的输入信息,建立了多神经元的神经网络感知器。对农药残留检测的结果表明,该方法可有效甄别农药残留和种类,识别得到较好的分类效果。总之,该研究为蔬菜和瓜果表面的农药残留快速无损检测和识别提供了一条新途径。     

小麦品质近红外检测系统的设计与试验研究

为实现快速无损地检测小麦品质设计了基于光栅技术的近红外检测系统,测试了该系统的准确性、重复性和稳定性,选取MPA光谱仪为参比仪器,分别采集56份小麦样品的光谱,建立偏最小二乘回归模型并验证。该系统的四个模型的决定系数R2分别为92.38%,93.48%,93.16%,94.44%,交叉验证标准差RESECV为0.405,0.374,0.383,0.346,相对分析误差RPD为3.62,3.39,3.82,4.24;预测集验证模型的R2为96.97%,94.22%,96.62%,96.34%,预测标准差RMSEP为0.221,0.305,0.233,0.243。MPA光谱仪的建模结果R2 为95.99%,RESECV 为0.293,RDP为5;预测集验证模型的R2为98.31%,RMSEP为0.165。实验表明：小麦品质近红外检测系统所得模型具有良好的预测性,稳定性和重复性;所得光谱波长与吸光度具有重现性;其模型对平均光谱的预测效果优于单张光谱;该系统工作稳定,性能优良,可应用于小麦品质质量检测。     

近红外高光谱成像技术在筛查保健食品中违禁添加抗炎药物双氯芬酸钠的研究

双氯芬酸钠是一种非甾体抗炎药,抗炎症效果较好,抗炎化学药物双氯芬酸钠有可能违禁添加到缓解炎症保健食品中.目前已有一些文献研究水、肉及牛奶等中的药物双氯芬酸钠,主要利用高效液相色谱、表面增强拉曼及电化学等方法,需要相对复杂的预处理过程,操作步骤相对复杂,耗时.为了快速、无损检测保健食品中违禁添加物的成分,探索建立采用10...     

基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,并分别划分为训练集和测试集,采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地,首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱,将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)、支持向量机(support vector machine, SVM)、多层感知机(muhi-layer perception, MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型,并对比各模型性能指标。分析结果发现,经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1^st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标...     

差动共焦显微成像高稳定三维扫描技术与系统

激光差动共焦显微镜具备高空间分辨率特点,但因其逐点扫描成像方式,扫描时间长,易受三维扫描系统不稳定和环境干扰等影响,产生系统漂移,影响仪器的空间分辨率。利用楔块机构高稳定特点,结合刹车机构的自由抱闸特性,设计了一种新型的轴向升降机构,由此构建了结构更具稳定特性的电动三维扫描系统。稳定性实验验证在搭建的激光差动共焦显微镜上进行,经过监测系统在90min内的轴向位置,轴向漂移小于50nm,与原三维扫描系统漂移140nm对比,漂移速度明显减慢,稳定性有显著提升,进而明显改善了差动共焦显微成像效果。     

椭偏光学显微成像系统聚焦评价函数的研究

自动聚焦技术在椭偏光学显微成像系统中是一项关键的技术。利用几种常用聚焦评价函数作为研究手段研究了这一过程。实验中采用硅基底表面人血纤维蛋白膜层和多元蛋白质芯片样品作为研究对象,研究了几种函数在自动聚焦过程中函数值的变化,以及噪音、样品区域选择对聚焦效果的影响。实验验证托普拉斯评价函数和Sobel评价函数可以满足系统的要求;采用多幅图像平均的方法可以有效降低噪音．当平均次数达到9次以上．系统噪音的影响就可以被降至有效评价的程度;沿同一锐边,选择不同的调焦区域．对聚焦过程基本没有影响;利用评价函数在实验中确定了倾斜平面成像的最佳聚焦平面,并与理论像平面吻合。实验证明利用聚焦评价函数可以成功实现自动聚焦技术在椭偏光学显微成像系统中的应用。     

近红外光谱技术(NIRS)在干草品质检测中的研究与应用

干草品质对动物的生产性能、牧草价值和最终盈利有着最直接的影响,检测干草品质的方法也在不断改进,近红外光谱技术(NIRS)这种快速、 高效而无破坏性的现代检测技术已在饲草料中广泛应用。文章阐述了应用NIRS分析干草品质的可行性和高效性,详细介绍了NIRS用于检测牧草营养成分、真菌侵染程度、内生真菌产生的有毒物质以及一些难于用化学方法检测的微量成分等重要指标的研究成果。指出NIRS用于分析干草品质突破了过去常规化学方法的复杂、耗时、成本高等缺陷,是干草品质分析方法的一个重大进步,并期待着NIRS在牧草品质中的应用研究工作继续完善和发展,建立更精确的定标模型以及更系统的分析软件,促进畜牧业的快速发展。     

凝视光电成像系统猫眼回波特性的理论与实验研究

以惠更斯-菲涅尔衍射公式为基础,推导了猫眼系统的回波光场,并以二维光栅作为凝视光电成像系统的焦平面器件进行理论计算和实验验证.分析了光阑孔径对回波图像与焦平面器件调制之间相关性及空间截止频率对猫眼回波的影响.结果表明:随着光阑孔径的减小,回波图像信息减少,与焦平面上光斑的相关性降低;随着光阑孔径的增大,光栅干涉形成的次级光斑逐渐出现在回波图像中,回波图像也由于各级光斑的干涉变得复杂,对应的空间频谱变化反映了各级光斑的交叠情况.该研究对利用回波特征用于凝视光电成像侦察设备实施激光主动探测具有实际应用价值.