欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击本文完整资源下载⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......第一部分——内容介绍文章来源摘要时间分辨荧光成像是生物医学应用中的关键工具因为它可以非侵入性地获取功能和结构信息。然而大量收集的数据在采集速度和处理需求方面带来挑战。在这里我们介绍了一种新颖的技术可以在快速方式下只测量数据集的0.03%的情况下获取千亿体素的4D超立方体。该系统将两个单像素相机和一个传统的2D阵列探测器并行工作。数据融合技术被引入以将每个传感器获取的单独的2D和3D投影组合在一起形成最终的高分辨率4D超立方体可用于根据其光谱和时间特征识别不同的荧光物种。在过去几十年中光学系统收集的数据量呈指数增长。如今生物成像研究人员不仅对获得高分辨率超过数百万像素的图像感兴趣还对测量光的其他物理特性如偏振、波长和荧光寿命感兴趣。此外当前的生物研究从研究薄微观2D样本到体内完整生物体需要3D、快速和高维成像系统。数据量的增加提出了几个挑战。首先成像系统需要具有不仅能感知光强度还能感知其他物理参数波长、偏振、时间分辨衰减等和实时运行的能力。当前的探测器和电子技术主要受到探测器仅对光强度敏感以及构建传感器时的技术限制的限制。制造业将限制可以安装在给定传感器尺寸中的像素数量并且工作条件冷却、电源供应等会在可以测量的物理参数数量和任何组合的帧率、像素大小、敏感度、量子效率和像素数量之间产生权衡。另一个主要挑战是即使可以使用合适的规格构建多维系统生成的数据量往往如此庞大以至于传输、存储和计算能力方面的瓶颈限制了这些系统在实时环境中的性能。最近单像素SP成像系统被提出作为解决某些限制的方法。SP相机使用单桶探测器和空间光调制器SLM。SLM用于通过使用编码掩模对场景进行采样掩模与场景之间的叠加总强度由探测器使用一个像素测量。与使用数百万像素提供清晰图像的传统相机相比单像素成像系统将空间采样过程转移到SLM上。通过这样做可以使用简单而极其专业化的探测器从而构建非常高效的多维系统。此外SP系统中的图像恢复非常适合信号处理技术如压缩感知或机器学习有助于减轻上述数据处理障碍。然而SP系统并非没有限制。由于SLM需要生成多个掩模来对场景进行采样SP系统具有顺序性质并因此受到空间分辨率和帧率之间的权衡限制。第二部分——运行结果部分代码%% Base functions definitions (used to build objective function and its gradient)bf.S (x)specInt(x); %Integrate all lambdasbf.St (x)specDeInt(x, Res.specHigh); %Generate new spectral channels replicating available onebf.T (x)timeInt(x); %Integrate all timesbf.Tt (x)timeDeInt(x, Res.tempHigh); %Generate new time channels replicating available onebf.K (x) spaceResample(x,Res.spatLow); %Downsample in spatial domainbf.Kt (x) spaceResample(x,Res.spatHigh); %Upsample in spatial domain%% Create initial estimation%%%%%Random initial estimation%%%%%init ones(Res.specHigh,Res.tempHigh,Res.spatHigh,Res.spatHigh)... 0.1*randn(Res.specHigh,Res.tempHigh,Res.spatHigh,Res.spatHigh);Xnew init/norm(init(:)); %Normalize proposed solutionclear aux_pmt aux_spec init%%Show initializationfigure(1)% set(gcf, Units, Normalized, OuterPosition, [0 0 1 1]);subplot(2,2,1)imshow(squeeze(sum(sum(Xnew,1),2)),[],Colormap,parula); axis square; colorbar; title(Intensity image);subplot(2,2,2)imshow(squeeze(mean(mean(Xnew(:,:,Data.Uidx),3),4)),[],YData,Data.lambda,XData,Data.time,Colormap,parula);axis square; axis on; colorbar; title(Spectra of U); xlabel(Time [ns]); ylabel(\lambda [nm])subplot(2,2,3)imshow(squeeze(mean(mean(Xnew(:,:,Data.Jidx),3),4)),[],YData,Data.lambda,XData,Data.time,Colormap,parula);axis square; axis on; colorbar; title(Spectra of J); xlabel(Time [ns]); ylabel(\lambda [nm])subplot(2,2,4)imshow(squeeze(mean(mean(Xnew(:,:,Data.Iidx),3),4)),[],YData,Data.lambda,XData,Data.time,Colormap,parula);axis square; axis on; colorbar; title(Spectra of I); xlabel(Time [ns]); ylabel(\lambda [nm])% sgtitle(Initial estimate)drawnow%% Normalize meaasurementsPMT PMT*norm(tens2vec(bf.K(bf.S(Xnew))))/norm(PMT(:));SPEC SPEC*norm(tens2vec(bf.K(bf.T(Xnew))))/norm(SPEC(:));CCD CCD*norm(tens2vec(bf.S(bf.T(Xnew))))/norm(CCD(:));%% Prepare regularization, define parameters and functions%%%%%Regularization parameters%%%%%reg.beta 1; % Comparison with high-res temporal data termreg.gamma 1; % Comparison with high-res spectral data termreg.epsilon 2; % Comparison with high-res spatial data term第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载
【数据融合】千亿体素多维荧光成像结合单像素检测和数据融合（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击本文完整资源下载⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......第一部分——内容介绍文章来源摘要时间分辨荧光成像是生物医学应用中的关键工具因为它可以非侵入性地获取功能和结构信息。然而大量收集的数据在采集速度和处理需求方面带来挑战。在这里我们介绍了一种新颖的技术可以在快速方式下只测量数据集的0.03%的情况下获取千亿体素的4D超立方体。该系统将两个单像素相机和一个传统的2D阵列探测器并行工作。数据融合技术被引入以将每个传感器获取的单独的2D和3D投影组合在一起形成最终的高分辨率4D超立方体可用于根据其光谱和时间特征识别不同的荧光物种。在过去几十年中光学系统收集的数据量呈指数增长。如今生物成像研究人员不仅对获得高分辨率超过数百万像素的图像感兴趣还对测量光的其他物理特性如偏振、波长和荧光寿命感兴趣。此外当前的生物研究从研究薄微观2D样本到体内完整生物体需要3D、快速和高维成像系统。数据量的增加提出了几个挑战。首先成像系统需要具有不仅能感知光强度还能感知其他物理参数波长、偏振、时间分辨衰减等和实时运行的能力。当前的探测器和电子技术主要受到探测器仅对光强度敏感以及构建传感器时的技术限制的限制。制造业将限制可以安装在给定传感器尺寸中的像素数量并且工作条件冷却、电源供应等会在可以测量的物理参数数量和任何组合的帧率、像素大小、敏感度、量子效率和像素数量之间产生权衡。另一个主要挑战是即使可以使用合适的规格构建多维系统生成的数据量往往如此庞大以至于传输、存储和计算能力方面的瓶颈限制了这些系统在实时环境中的性能。最近单像素SP成像系统被提出作为解决某些限制的方法。SP相机使用单桶探测器和空间光调制器SLM。SLM用于通过使用编码掩模对场景进行采样掩模与场景之间的叠加总强度由探测器使用一个像素测量。与使用数百万像素提供清晰图像的传统相机相比单像素成像系统将空间采样过程转移到SLM上。通过这样做可以使用简单而极其专业化的探测器从而构建非常高效的多维系统。此外SP系统中的图像恢复非常适合信号处理技术如压缩感知或机器学习有助于减轻上述数据处理障碍。然而SP系统并非没有限制。由于SLM需要生成多个掩模来对场景进行采样SP系统具有顺序性质并因此受到空间分辨率和帧率之间的权衡限制。第二部分——运行结果部分代码%% Base functions definitions (used to build objective function and its gradient)bf.S (x)specInt(x); %Integrate all lambdasbf.St (x)specDeInt(x, Res.specHigh); %Generate new spectral channels replicating available onebf.T (x)timeInt(x); %Integrate all timesbf.Tt (x)timeDeInt(x, Res.tempHigh); %Generate new time channels replicating available onebf.K (x) spaceResample(x,Res.spatLow); %Downsample in spatial domainbf.Kt (x) spaceResample(x,Res.spatHigh); %Upsample in spatial domain%% Create initial estimation%%%%%Random initial estimation%%%%%init ones(Res.specHigh,Res.tempHigh,Res.spatHigh,Res.spatHigh)... 0.1*randn(Res.specHigh,Res.tempHigh,Res.spatHigh,Res.spatHigh);Xnew init/norm(init(:)); %Normalize proposed solutionclear aux_pmt aux_spec init%%Show initializationfigure(1)% set(gcf, Units, Normalized, OuterPosition, [0 0 1 1]);subplot(2,2,1)imshow(squeeze(sum(sum(Xnew,1),2)),[],Colormap,parula); axis square; colorbar; title(Intensity image);subplot(2,2,2)imshow(squeeze(mean(mean(Xnew(:,:,Data.Uidx),3),4)),[],YData,Data.lambda,XData,Data.time,Colormap,parula);axis square; axis on; colorbar; title(Spectra of U); xlabel(Time [ns]); ylabel(\lambda [nm])subplot(2,2,3)imshow(squeeze(mean(mean(Xnew(:,:,Data.Jidx),3),4)),[],YData,Data.lambda,XData,Data.time,Colormap,parula);axis square; axis on; colorbar; title(Spectra of J); xlabel(Time [ns]); ylabel(\lambda [nm])subplot(2,2,4)imshow(squeeze(mean(mean(Xnew(:,:,Data.Iidx),3),4)),[],YData,Data.lambda,XData,Data.time,Colormap,parula);axis square; axis on; colorbar; title(Spectra of I); xlabel(Time [ns]); ylabel(\lambda [nm])% sgtitle(Initial estimate)drawnow%% Normalize meaasurementsPMT PMT*norm(tens2vec(bf.K(bf.S(Xnew))))/norm(PMT(:));SPEC SPEC*norm(tens2vec(bf.K(bf.T(Xnew))))/norm(SPEC(:));CCD CCD*norm(tens2vec(bf.S(bf.T(Xnew))))/norm(CCD(:));%% Prepare regularization, define parameters and functions%%%%%Regularization parameters%%%%%reg.beta 1; % Comparison with high-res temporal data termreg.gamma 1; % Comparison with high-res spectral data termreg.epsilon 2; % Comparison with high-res spatial data term第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载
