基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(Matrix Assisted Laser Desorption Ionization Time of Flight Mass Spectrometry,MALDI-TOF MS)技术是临床微生物诊断中的一项革命性创新技术,给临床微生物诊断带来了极大的便利,同时也给临床微生...基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(Matrix Assisted Laser Desorption Ionization Time of Flight Mass Spectrometry,MALDI-TOF MS)技术是临床微生物诊断中的一项革命性创新技术,给临床微生物诊断带来了极大的便利,同时也给临床微生物实习带教带来了新的挑战。本文阐述了MALDI-TOF MS技术在临床微生物检验实习带教中的应用探讨,旨在充分运用MALDI-TOF MS技术结合传统鉴定技术,提高临床微生物检验实习的教学能力。展开更多
目前,ToF(Time of Flight)三维成像技术在人脸检测、3D目标识别、三维重建等视觉任务领域具有广阔的应用前景。然而,用ToF相机所获得的深度信息往往存在与像素、温度、深度畸变、多径干扰以及背景光相关的噪声干扰。现有的ToF优化算法...目前,ToF(Time of Flight)三维成像技术在人脸检测、3D目标识别、三维重建等视觉任务领域具有广阔的应用前景。然而,用ToF相机所获得的深度信息往往存在与像素、温度、深度畸变、多径干扰以及背景光相关的噪声干扰。现有的ToF优化算法耗时较大且很难保留目标的细节信息,这些问题严重影响了ToF相机的实际应用。针对以上问题,本文提出一种实时的基于振幅图的ToF深度图优化方法。首先通过ToF接收端采集的原始数据生成带有噪声的振幅图像。针对振幅图中的噪声,选用快速高效的双边网格滤波对振幅图进行去噪。然后,利用优化后的振幅图生成掩码以分割出深度图中前景和背景区域。同时,对深度图中的噪声以及误差像素用滤波的方式优化,最后将优化后的深度图和掩码融合生成最终的深度图。实验结果表明,本文所提算法可以实时有效地滤除深度图噪声,去除背景噪声的干扰,同时能很好地保留深度图中目标对象的细节信息。有助于ToF相机拥有更广泛的应用场景。展开更多
[目的]建立基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry, MALDI-TOF MS)技术检测不同禽肉动物源性成分的方法,构建不同禽肉蛋白质分子指纹图谱标准数据库,对不同...[目的]建立基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry, MALDI-TOF MS)技术检测不同禽肉动物源性成分的方法,构建不同禽肉蛋白质分子指纹图谱标准数据库,对不同禽肉进行鉴别。[方法]样品用磷酸盐缓冲液提取,净化后用MALDI-TOF MS法测定。采用ChemPattern软件对不同禽肉蛋白图谱进行化学计量学分析,建立识别模型。[结果]鸡、鸭、鹅3种不同禽肉之间具有明显差异。首次建立不同禽肉蛋白质分子指纹图谱标准数据库,可一次性对每个样品中鸡、鸭、鹅等肉源性成分进行同时分析。[结论]建立的基于蛋白质组学的鸡、鸭、鹅源性成分鉴定系统具有简便、稳定、准确、重现性好的优点,适用于不同禽肉中鸡鸭鹅动物源性成分的鉴别。展开更多
文摘基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(Matrix Assisted Laser Desorption Ionization Time of Flight Mass Spectrometry,MALDI-TOF MS)技术是临床微生物诊断中的一项革命性创新技术,给临床微生物诊断带来了极大的便利,同时也给临床微生物实习带教带来了新的挑战。本文阐述了MALDI-TOF MS技术在临床微生物检验实习带教中的应用探讨,旨在充分运用MALDI-TOF MS技术结合传统鉴定技术,提高临床微生物检验实习的教学能力。
文摘目前,ToF(Time of Flight)三维成像技术在人脸检测、3D目标识别、三维重建等视觉任务领域具有广阔的应用前景。然而,用ToF相机所获得的深度信息往往存在与像素、温度、深度畸变、多径干扰以及背景光相关的噪声干扰。现有的ToF优化算法耗时较大且很难保留目标的细节信息,这些问题严重影响了ToF相机的实际应用。针对以上问题,本文提出一种实时的基于振幅图的ToF深度图优化方法。首先通过ToF接收端采集的原始数据生成带有噪声的振幅图像。针对振幅图中的噪声,选用快速高效的双边网格滤波对振幅图进行去噪。然后,利用优化后的振幅图生成掩码以分割出深度图中前景和背景区域。同时,对深度图中的噪声以及误差像素用滤波的方式优化,最后将优化后的深度图和掩码融合生成最终的深度图。实验结果表明,本文所提算法可以实时有效地滤除深度图噪声,去除背景噪声的干扰,同时能很好地保留深度图中目标对象的细节信息。有助于ToF相机拥有更广泛的应用场景。
