基于深度学习的红外光热成像无人机巡检技术应用

本文在人工智能的基础上利用深度学习结合红外光热成像技术对无人机巡检技术进行研究和优化。首先对红外光热成像技术在电力系统中的应用和无人机巡检技术进行了介绍;然后提出了基于卷积神经网络的目标检测算法,对卷积神经网络的计算原理以及目标检测算法进行说明,并设计了基于深度视觉系统的MobileNetV1-YOLOv3网络预测模型。通过实测分析发现,基于深度学习的轻量级的目标检测网络预测模型定位误差在X、Y、Z三个维度上均低于GPS系统,最小误差仅为0.06 m。

光学显微成像助力肿瘤精准医疗

精准医疗是当下肿瘤诊疗的核心问题,即针对不同的病人定制治疗方案,以获得更好的治疗效果和预后。因肿瘤生物机制及诊疗方案的复杂性,现行基于基因测序和传统表型功能检测的肿瘤精准医疗临床实践,难以有效制定可覆盖大部分病患和药物选择的治疗方案。光学显微成像技术能够对肿瘤组织和细胞中的基因组、蛋白组和代谢组信息进行定量分析和空间定位,识别特定病患肿瘤分子特征和生化反应异常,从而建立起肿瘤基因组和表型组的认知桥梁。本文介绍了不同光学显微成像技术在肿瘤精准医疗领域的相关研究和应用,包括多重免疫荧光(mIF)、荧光原位杂交(FISH)和相干拉曼散射(CRS)等光学显微成像技术。这些技术可以从肿瘤微环境、分子特征和代谢组学等角度进行深入洞察,在肿瘤精准医疗领域发挥着重要作用.