荧光磁性碳点对卵巢癌细胞的靶向成像与检测

利用高温碳化法制备了荧光磁性钆掺杂碳点(Gd-CDs),其具有明亮的绿色荧光发射,荧光量子产率为32.6%,T1弛豫效率高达9.02 L·mmol^(-1)·s^(-1)。将Gd-CDs与卵巢癌特异性抗体Anti-HE4连接,得到的Anti-HE4/Gd-CDs纳米探针能对SKOV-3卵巢癌细胞进行特异性的荧光成像和T1加权成像,其荧光信号强度与SKOV-3的细胞浓度成正比,对SKOV-3细胞的检测限为658 cell·mL^(-1)。以该方法检测了血液样品中的SKOV-3细胞。

基于GPS的先验地图辅助视觉惯性定位方法

为提高视觉惯性导航系统定位精度,解决其航向缺失且无法提供绝对地理位置的问题,提出一种利用GPS生成先验地图来辅助视觉惯性同时定位与地图构建(SLAM)方法。将每一帧图像采集点的GPS地理坐标投影成绝对高斯坐标,与视觉关键帧信息同步,构建先验地图。利用词袋模型进行闭环检测,由视觉重投影误差因子、IMU残差因子、先验图像重投影误差因子共同构建目标优化函数,基于最小二乘法进行位姿估计与优化。通过地面车载和低空机载实验对该方法进行了验证,实验结果表明:相比于无先验地图的定位方法,x、y、z方向的平均定位误差分别降低了68.2%、75.1%、46.4%以上;相比于有先验地图(未融合GPS)的定位方法,x、y、z方向的平均定位误差分别降低34.9%、51.5%、19.4%以上,有效提高了视觉惯性导航系统在大范围环境中的定位精度。

基于改进图像增强的低照度场景视觉惯性定位方法

为提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度,提出一种结合图像增强技术的视觉惯性定位方法。根据不同曝光图像的直方图确定相机响应模型,通过曲线拟合确定模型参数。利用非线性优化得到低照度图像的照明图以及曝光率矩阵,根据相机响应模型对低照度图像进行预处理。使用光流法进行特征追踪,将视觉误差、IMU误差以及先验误差作为约束,构建紧耦合优化模型,从而实现更精确的位姿估计。最后使用车载设备采集的真实数据对所提方法进行了评估,实验结果表明:所提方法能有效提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度,相比于无图像增强的方法,定位精度提高了25.59%;相比于改进前的图像增强方法,定位精度提高了6.38%。