激光共焦扫描显微术观测树脂改性玻璃离子水门汀的微结构

激光共焦扫描显微术是一种具有较高对比度和分辨能力的光学成像技术。利用这种技术对四种树脂改性玻璃离子水门汀样品的微观结构进行了成像观测 ,并对成像结果进行了分析。模拟口腔环境 ,样品被分别放置在pH =7.0的水环境以及pH =3.5的乳酸环境中 ,经过一段时间的腐蚀后进行成像。实验得到了几种样品的微结构信息以及腐蚀后的微结构变化信息 ,从而可确定不同材料的性能特点     

显微激光共焦拉曼散射仪性能快速测试方法

目的:研究显微激光共焦拉曼散射装置性能快速测定方法,为进行其他样品拉曼测定提供质量保证。方法:利用HoribaJY公司的LabRamINV倒置显微激光共焦拉曼散射仪进行硅片标准样的实验。利用硅片标准样进行系统校正,并利用标准样进行系统性能参数的测定。结果:实验得到硅片标准样位于520.7cm-1的谱线强度随照射激光功率、共焦孔径和时间的变化曲线。结论:520.7cm-1谱线强度随照射激光功率成线性关系,利用该谱线强度的变化可以间接反映照射到样品处的激光功率;520.7cm-1谱线强度随共焦孔径的变化曲线可用于确定不同实验目的共焦孔径尺寸的设置;520.7cm-1谱线强度随时间的变化曲线反映系统的稳定性,从而判断是否适合进行其他样品的测试。     

共焦激光扫描显微术在生物医学中的应用

本文对引起科学工作者广泛关注的共焦激光扫描显微术在生物医学领域中的离子成像及动态变化；单标记、多重标记的免疫荧光技术或免疫组化技术方面；活细胞、组织和器官观察及代谢追踪成像；提高显微测量精度；核酸及产物图象观察；生物学各学科（细胞生物学、神经生物学和发育生物学）；基础医学（药理学）；临床医学（细胞诊断学）及其他学科的广泛应用做了较为全面的阐述，为共焦激光扫描显微术在生物医学中的进一步应用及发展提供了线索。     

激光共聚焦显微镜在生物医学研究中的应用

共聚焦显微镜是显微镜制作技术、光电技术、计算机技术相结合的产物 ,是现代化的光学显微镜 ,它对普通光镜做了多方面的技术改进 :用激光做光源并采用了共聚焦技术消除了透镜的色差和球差 ;运用点扫描技术 ,使标本上每一点的图像避免了相邻点的衍射光和散射光的干扰 ;结果用计算机处理 ;因而其图像高度清晰且数字化。激光共聚焦显微镜不仅可以观察活细胞、活组织的动态代谢过程 ,而且可以获得三维图像 ,与其他的生物学技术相配合 ,几乎可定性、定量定位地检测组织细胞内的任何一种生化成分。     

基于焦区积分的高分辨率光声变焦显微成像

光声显微成像兼具高光学组织对比度,以及超声的高穿透深度和高空间分辨率的优点。但一方面在光声显微成像中,组织深层目标易被浅表目标屏蔽,另一方面其横向分辨率与焦深的矛盾一直限制了光声显微的成像质量。针对这两个问题,本实验搭建了一套基于超声分辨的光声显微成像系统。其采用一种非共轴的照明-探测方式来减少浅层组织对深层信息的影响,并且采用一种新的焦区积分算法来进行数据的处理,结合多次纵向变焦扫描来实现深层组织的高分辨探测。仿体实验表明,该方法可以在不同纵向深度上保持约0.6 mm的横向分辨率,与理论值相接近。裸鼠肿瘤成像结果表明,本文所提出的方法可以比普通的背向探测声聚焦光声显微成像方法在深度方向上获取更多的信息。随着超快脉冲激光和高速扫描方式的发展,本文所提出的方法有望在脑部血管成像、宫颈癌内窥成像、浅表肿瘤成像等方面得到较好的应用。     

优化人胃癌细胞SGC-7901细胞骨架图像的激光共聚焦显微技术

目的利用激光共聚焦技术,对比三种固定液不同固定时间对胃癌细胞系SGC-7901的细胞骨架荧光染色的影响。方法选择三种常用固定液:2.5%戊二醛,4%多聚甲醛及95%乙醇,对接种24h后的SGC-7901细胞分别进行10min,20min及30min等不同时间点固定,5%BSA(含0.2%Triton X-100)封闭透膜1h,荧光抗体FITC标记的鬼笔环肽37℃避光孵育2h,DAPI室温染核15min,激光共聚焦扫描显微镜扫描,对比观察其染色结果。结果三种固定液及不同固定时间对SGC-7901细胞骨架染色效果不尽相同。95%乙醇固定后微丝之间区分不明,排列混乱,无网状结构,染色效果与固定时长无关。2.5%戊二醛固定后微丝结构完整,但层次不清晰。4%多聚甲醛固定后微丝结构完整,层次清晰,固定20min及30min微丝荧光染色清晰。结论 4%多聚甲醛固定20min对细胞骨架固定效果最好,荧光染色标记结果为后续细胞骨架功能研究优化实验方法并提供理论依据。     

激光共聚焦显微术在检测脑胶质瘤蛋白共表达中的应用

目的 了解ephrinB2及其受体EphB4蛋白在脑胶质瘤中的表达规律，并评价激光共聚焦显微术在检测脑胶质瘤组织和细胞蛋白共表达中的应用性。方法 利用双标免疫荧光分别检测EphB4/ephrinB2蛋白与GFAP或CD34蛋白在35例脑胶质瘤新鲜标本及人脑胶质瘤细胞系CHG-5、SHG-44中的共表达状况，以Leica SP2激光共聚焦显微镜观察、摄像并分析。结果 EphB4或ephrinB2蛋白与CD34蛋白可共表达于部分间质血管，EphB4和ephrinB2在肿瘤血管的表达主要定位于血管内皮细胞。在瘤组织内肿瘤细胞及两种细胞系，亦可见EphB4或ephrinB2蛋白与GFAP的共表达。SHG-44细胞中EphB4或ephrinB2红色荧光强度强于CHG-5细胞，而CHG-5细胞GFAP绿色荧光强度较之SHG-44细胞则明显增强。结论 (1)脑胶质瘤间质可能存在不同免疫表型的血管内皮，提示肿瘤血管的不同属性；(2)EphB4/ephrinB2蛋白表达可能与肿瘤细胞的分化程度有关；(3)双标免疫组化结合激光共聚焦显微术是一种可用于观测肿瘤蛋白共表达的良好方法。     

基于雷达原理的脉冲微波共焦成像检测乳腺癌

介绍了人体乳房组织的电磁特性以及恶性乳腺肿瘤与正常乳房组织在介电参数上的差异,在此基础上介绍了主动式微波成像的原理,并进一步介绍了用于检测乳腺癌的脉冲微波共焦成像系统的基本组成和成像算法、发展历程及其未来发展。     

免疫荧光双重染色的激光共聚焦显微镜样品制备及观察

目的 详尽介绍免疫荧光双标染色方法,为激光共聚焦显微镜观察提供理想的样品.方法 大鼠腹腔注射Brdu,40g/L多聚甲醛灌注固定,取脑组织冰冻切片,用抗GFAP多克隆抗体孵育和FITC荧光标记二抗染色,再用抗Brdu单克隆抗体孵育和Cy3荧光标记二抗染色,在激光共聚焦显微镜下连续断层扫描,图像叠加.结果 清晰可见处于增殖期(S期)细胞胞核呈红色荧光,星形胶质细胞胞质呈绿色荧光.结论 影响免疫荧光双重标记样品效果的环节和因素很多,其中最重要的因素是2个一抗的搭配和协调.     

Implementation of High-Dimensional Feature Map for Segmentation of MR Images

A method that considerably reduces the computational and memory complexities associated with the generation of high-dimensional (≥3) feature maps for image segmentation is described. The method is based on the K-nearest neighbor (KNN) classification and consists of two parts: preprocessing of feature space and fast KNN. This technique is implemented on a PC and applied for generating 3D and 4D feature maps for segmenting MR brain images of multiple sclerosis patients.     

基于形变模型的医学图像分割算法研究

结合形变模型和模糊C-均值（FCM）分割技术，提出了一种基于形变模型的医学图像解剖结构轮廓分割方法，在FCM分类的基础上，利用成员隶属函数定义一种模糊约束力并附加于形变模型的外部约束力中．在该种复合外部约束作用下，使形变模型能更好地收缩于解剖结构的轮廓。图像实验结果表明该方法的有效性和可行性。     

基于先验知识和几何主动轮廓线的三维超声瓣膜分割

几何主动轮廓线模型是一种有效的图像分割方法.但对于被噪声严重干扰的目标依然很难准确分割.特定目标的先验知识可以有效地指导目标的准确分割.我们把特定目标的区域和形状先验知识表示成一种速度场,把此速度场嵌入到几何主动轮廓线模型中,指导目标的快速准确分割.先验区域限制水平集在特定区域迭代,先验形状使曲线向理想轮廓演化.我们把该算法应用于三维超声图像的二尖瓣自动分割,结果表明该分割算法是快速和高效的.     

牙颌CT图像序列中牙的半自动分割方法

牙颌CT图像序列相邻切片之间,相应牙的大小、位置以及牙区域和轮廓的灰度分布等特征比较接近,并呈一定的变化规律,根据这一特点提出了牙颌CT图像序列中牙的半自动分割方法。首先选取参考切片,加入少量用户操作进行参考切片中牙轮廓的提取,接着以参考切片为起始切片,由已完成轮廓提取的牙包围盒作为待处理切片(相邻切片)相应牙的操作区间,然后在此区间内用区域生长法提取牙轮廓,由此逐张切片处理可以自动地得到所有切片全牙列每颗牙的轮廓。实验结果表明,本方法仅需少量用户交互就能快速、基本准确地从牙颌CT图像序列中分割出牙轮廓,具有一定的实用价值。     

基于知识的人脑三维医学图像分割显示方法

本文从人工智能的角度出发，提出了 一种分割并显示了脑三维医学图像的方法，在归撮以人脑解剖结构知识基础上，以框架为主要知识表示手段，构造了与视点无关的人脑三维知识模型。在模型知识的指导下采用智能光线跟踪方法提取和显示脑内各主要解剖结构。     

一种基于水平集的医学图像分割算法

对Chan和Vese提出的活动轮廓线图像分割算法进行改进,用边界统计特性代替Chn-Vese方法中的区域统计特性.在图像分割的每次迭代中,首先根据当前曲线找到其边界统计特性,然后代入演化方程以使曲线运动到目标边界上,并用水平集方法实现.实验结果表明该算法在器官轮廓分割中是有效的.     

Shape Priors for Segmentation of the Cervix Region Within Uterine Cervix Images

The work focuses on a unique medical repository of digital uterine cervix images (“cervigrams”) collected by the National Cancer Institute (NCI), National Institute of Health, in longitudinal multiyear studies. NCI together with the National Library of Medicine is developing a unique web-based database of the digitized cervix images to study the evolution of lesions related to cervical cancer. Tools are needed for the automated analysis of the cervigram content to support the cancer research. In recent works, a multistage automated system for segmenting and labeling regions of medical and anatomical interest within the cervigrams was developed. The current paper concentrates on incorporating prior-shape information in the cervix region segmentation task. In accordance with the fact that human experts mark the cervix region as circular or elliptical, two shape models (and corresponding methods) are suggested. The shape models are embedded within an active contour framework that relies on image features. Experiments indicate that incorporation of the prior shape information augments previous results.     

A Web-Based Solution for Viewing Large-Sized Microscopic Images

This paper demonstrates a pure web-based solution enabling the presentation of scanned pathologic microscopic images on the web. For each slide, an entire specimen is scanned, and a high-resolution digital image (in the order of giga-pixels) is reconstructed. These huge images are then tiled into many 256 × 256-pixel blocks with different resolutions, and information about the blocks of each scanned slide is included in an extensible markup language metafile. Based on the data, a virtual microscopy system is created for viewing the scanned pathologic slides on web. The functionalities (changing viewing resolution, location adjustment, and multimedia annotation presentation) of our virtual slide viewing system are accomplished using pure hypertext markup language (HTML) and JavaScript. We show that there is no need to add plug-in components to browsers in order to handle virtual slides on the web. In a heterogeneous healthcare environment, methods using pure HTML and JavaScript to deal with pathologic content are more appropriate than using proprietary technologies supported only by specific browsers.     

Multivariate Statistical Model for 3D Image Segmentation with Application to Medical Images

In this article we describe a statistical model that was developed to segment brain magnetic resonance images. The statistical segmentation algorithm was applied after a pre-processing stage involving the use of a 3D anisotropic filter along with histogram equalization techniques. The segmentation algorithm makes use of prior knowledge and a probability-based multivariate model designed to semi-automate the process of segmentation. The algorithm was applied to images obtained from the Center for Morphometric Analysis at Massachusetts General Hospital as part of the Internet Brain Segmentation Repository (IBSR). The developed algorithm showed improved accuracy over the k-means, adaptive Maximum Apriori Probability (MAP), biased MAP, and other algorithms. Experimental results showing the segmentation and the results of comparisons with other algorithms are provided. Results are based on an overlap criterion against expertly segmented images from the IBSR. The algorithm produced average results of approximately 80% overlap with the expertly segmented images (compared with 85% for manual segmentation and 55% for other algorithms).     

从X线图像中提取标志物几何数据的方法研究

从X线图像中提取特定标志物的几何数据是基于X线图像手术导航系统中的一项关键技术。这些几何数据是X线图像几何变形校正及C形臂相机校准的基础。我们提出一种聚类算法用于特征数据的提取。该算法集成了自适应取阈算法和一种快速准连通分量标记算法的优势，仅需对原始灰度图像进行一次扫描处理即可提取出所需的特征数据。算法执行效率高、鲁棒性好。