OCT技术在发育生物学中的应用

基于光学低相干反射测量而发展起来的光学相干层析技术（ Optica1 Coherence Tomography,OCT）是一种新型的成像技术，它可以对强散射介质如生物组织实施非侵入性的快速活体成像。与传统的组织切片相比,OTC可以大大减少对发育形态成像所需的时间、复杂程度及成本。非接触和非侵入式的成像方式有助于研究个体发育中由基因变异所引起的形态和功能变化，因而在发育生物学的研究当中有着广阔的应用前景。概述了OCT技术在发育生物学当中诸方面的应用情况。     

乌鳢卵巢发育的组织学研究

对乌鳢卵巢的成熟时间，卵黄发生过程中液泡、油球、卵黄的形成时间及位置等问题进行了研究．结果表明：乌鳢卵黄发生过程中具３种内含物：液泡、油球和卵黄粒．液泡最先从质膜边缘细胞质产生；在初积脂肪时相，油球从核周围开始形成；卵母胞发育到初积卵黄时相时，卵黄粒开始出现在核周围的油球之间．乌鳢产卵期为５～７月份，最小性成熟鱼全长约为３５ｃｍ，体重约为４００ｇ．     

红外光谱法在癌症早期诊断中的应用

傅里叶红外光谱法可用于细胞和组织等复杂体系的研究，本文主要综述了近年来傅里叶变换红外光谱法在癌症早期诊断中的应用探索。     

Constraints of gravitational baryo/leptogenesis on Cardassian expansion

In this paper, proceeding from the relation between the Cardassian model and the accelerated expansion of the universe, adopting a parametric method which does not depend on a precise mechanism for gravitational baryo/leptogenesis and using the model parameter of CPT-violating interaction, we study the role of the modified Friedmann equation which plays a role in the matter asymmetry of the early epoch and the accelerated expansion of the present universe. Thus the appropriate Cardassian component in the radiation-dominated era or in the matter-dominated universe can be obtained. The results indicate that early CPT-violation is included in the Cardassian term. In the same way, the present Cardassian term that belongs to a quintessence-like model can drive the universe towards a flat, matter-dominated and accelerating expansion.     

基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列（multi-dimensional spectral series, MDSS）和加权随机森林（weighted random forest, WRF）的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的光谱曲线整体变化趋势建立作物病害检测模型,以期在肉眼明显可见叶面病斑前对作物病害实现诊断。将健康叶片接种灰霉病菌第3天作为叶片成功染病第1天。试验首先采集番茄健康叶片和染病叶片7天内每天的高光谱图像,提取感兴趣区域并计算平均光谱作为初始光谱数据,经筛选共得到(156×7)组有效样本。将样本数据按时间顺序拆分成分别包含1～7个维度的光谱数据形成多维原始光谱序列,为增加维度间差异性,相邻原始光谱序列相减构成多维关联光谱序列。分别采用符号聚合近似估计（symbolic aggregate approximation, SAX）和符号傅里叶近似估计（symbolic Fourier approximation, SFA）两种符号化方法将光谱序列离散成局部辨别性特征。基于多维光谱序列的局部辨别性特征建立加权随机森林（MDSS-SAX-SFA-WRF）分类模型,实现病害早期检测。相应地,基于单维光谱序列（single-dimensional spectral series, SDSS）的番茄灰霉病识别模型被作为基准模型与MDSS-SAX-SFA-WRF模型比较。试验结果显示,MDSS-SAX-SFA-WRF检测模型在包含2至7个光谱序列维度的56个测试样本数据中均获得90%以上识别准确率,在包含5个光谱序列维度测试集中得到最高99%的识别准确率,较SDSS-SAX-SFA-MRF检测模型在染病第5天的识别率高8.2个百分点。另外受随机干扰的影响,SDSS-SAX-SFA-MRF模型准确率在染病5～7 d出现大幅度回落至最低84%,MDSS-SAX-SFA-WRF模型识别率在肉眼可见病斑阶段依然保持超过98%的较高检测水准,未过度回落。因此,提出的基于多维光谱曲线整体变化趋势和加权随机森林（MDSS-SAX-SFA-WRF）的分类模型能够有效实现番茄灰霉病早期检测,并具有较强的鲁棒性,为染病初期的番茄灰霉病鉴别提供新思路。     

基于生物阻抗谱成像的生物组织检测方法

基于电阻抗成像技术和生物阻抗谱技术,提出一种面向生物组织检测的生物阻抗谱成像方法.该方法将目标区域可视化并精准识别目标种类,可用于肺癌早期检测,协助临床医生对早期肺癌进行精准检测,提高早期肺癌的治愈率.本文通过数值仿真的方法验证生物阻抗谱成像方法在肺癌早期检测中的可行性和有效性,仿真结果表明:1)生物阻抗谱成像方法可以实现早期肺癌区域的可视化,并精确判别出早期肺癌种类; 2)生物阻抗谱成像方法中阻抗谱的最佳采集模式是4次循环采集,最佳分类器是Linear-SVM, 5折交叉验证的平均分类准确率可以达到99.9%.为了验证仿真结果,本文选取3种具有不同电学特性的生物组织模拟癌变区域进行了检测.实验结果表明该方法可以对生物组织区域可视化,并判别出生物组织的种类.该方法可以兼顾电阻抗成像和生物阻抗谱方法的优点,有望用于肺癌早期检测.     

中文物理学名词在台湾的修订

1物理学在台湾要叙述中文物理学名词在台湾修订的沿革,当先简述物理学在台湾的早期发展。1945年之前的日据时代,并没有专门培养物理人才的学府。当时的台北帝国大学(台湾大学前身)并未设置物理学系,仅在理农学部之化学教室(相当于化学系)设一物理讲座(1929年开始),用日文授课。1945年,原台北帝国大学与台北医     

黑洞风比预期的强烈

<正>一个国际合作团队宣称,黑洞向星系中发射出的能量比以前估计的要更多。该团队在M83星系中观察到一颗微类星体,发现该类星体发射出的能量比对相同质量的黑洞所预计的多。这一发现有助于改进黑洞演化的模型,并可以使我们进一步了解黑洞对于早期宇宙中气体的影响。微类星体由一个像黑洞那样的致密的核心和围绕该核心的吸积盘     

基于近红外光谱特征提取的花椰菜灰霉病早期检测

花椰菜在生长过程中容易感染灰霉病而导致产量减少,现有的分选方法难以在早期检测到感染灰霉病的花椰菜。应用近红外光谱技术实现花椰菜灰霉病的早期判别检测,对花椰菜病害防治意义重大。以接种灰霉菌孢的花椰菜为研究对象,首先,采集对照组和处理组花椰菜的近红外光谱曲线并进行去噪处理,获取4个批次共608个样本(接菌0.5,1,2和3 d每日的健康和染病花椰菜各76朵)在500～2 400 nm波段范围内的光谱曲线。同时测量花椰菜样本的多酚氧化酶(polyphenol oxidase,PPO)、过氧化物酶(peroxidase,POD)与丙二醛(malondialdehyde,MDA)的活性值,采用单因素方差分析(analysis of variance, ANOVA)对单一批次的健康和染病花椰菜品质指标进行统计分析。然后,采用K-S算法(Kennard-Stone)将单天的样本划分为校正集(114个样本)与预测集(38个样本),使用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行4个批次的花椰菜样本的光谱数据特征波段提取,并基于偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)算法建立单一批次判别模型和组合批次判别模型。结果表明：在接菌早期,用肉眼无法实现染病花椰菜样本的识别,仅在染病第3 d后部分染病样本病害特征明显时可实现判别。测定对照组和处理组花椰菜品质指标后发现：染病2 d后,对照组和染病组样本的所有品质指标均存在显著性差异(p＜0.05),但在第0.5 d时各项指标均无显著性差异,仅在第1 d时MDA值出现显著性差异,说明从品质指标上无法判别早期染病花椰菜。建立单一批次下的PLSR判别模型后表明：第一批次样本(0.5 d)所建模型的判别准确率达到了94.74%,预测集均方根误差为0.835,第二至第四批次(接菌1～3 d)所建判别模型准确率达到100%,表明PLSR模型可以实现单一批次下早期染病花椰菜样本的检测;PLSR组合判别模型在第0.5 d和第1 d判别准确率分别达到了92.11%与97.37%,可以判别出大部分的患病花椰菜,但是PLSR组合批次建模效果低于PLSR单一批次建模。结果表明,基于近红外光谱技术,通过CARS算法提取特征波段结合PLSR模型的建立,可以在早期检测出感染灰霉病的花椰菜,为花椰菜灰霉病的早期检测提供参考,具有一定的实际应用价值。