生物材料检测和图像分析相关的论文文献及期刊

　　今天在这里分享生物材料检测和图像分析相关的论文文献及期刊，这方面文章可以投稿到生物技术，生物医学，农业方向的期刊上，选择核心期刊投稿更容易录用。

　　(1)基于生物散斑图像和惯性矩谱分析的牛肉掺腐检测

　　摘要：牛肉掺假严重危害消费者的健康与经济利益,因此对牛肉掺假进行无损检测具有重要意义。该文基于生物散斑技术对牛肉掺假进行定量检测。试验将新鲜牛肉和非新鲜牛肉按不同比例(0、1%、3%、5%~60%(5%梯度)和100%)混合制备掺假样本,并采集样本的生物散斑图像。针对单列惯性矩(inertia moment,IM)表征样本生物活性存在稳定性差的问题,首次提出惯性矩谱(IM谱)分析的方法并用于建立基于支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)的牛肉掺假检测模型。结果表明基于IM谱建立的SVR模型能较为准确预测牛肉中掺假物含量,校正集和测试集的决定系数分别为0.85和0.81,均方根误差分别为0.12和0.11。该研究证明了利用生物散斑技术和惯性矩谱分析方法对新鲜牛肉中掺杂腐败牛肉进行定量检测是可行的。

　　机构地区：华中农业大学工学院 农业部长江中下游农业装备重点实验室

　　文章出处：《农业工程学报》 EI/CAS/CSCD/北大核心 2018年第16期281-286,共6页

　　关键词：无损检测 激光器 图像处理 激光散斑 牛肉 掺假 惯性矩谱 支持向量机

　　(2)多检测器GPC提供全面数据分析生物医药高分子材料突破点

　　摘要：1964年，John C. Moore出版了关于凝胶渗透色谱(GPC)的专著，从此改变了科学家研究聚合物和大分子的方式。在将近半个世纪后，关于GPC的理论、实验技术以及仪器性能均有了突飞猛进的发展，GPC也已被广泛应用于工业、农业、医药、卫生、国防等各个领域。在GPC技术未出现之前，研究人员大多采用黏度法、渗透压法和超离心沉淀等方法测量高分子聚合物的分子量，但这些方法不仅费时，而且操作繁琐，另外消耗的溶剂量也很大。随着GPC技术的问世与日渐成熟，研究人员能够在无需花费太高成本、操作简单的情况下，即可得到聚合物的相对分子量与分子结构，从而为生物医药类高分子和合成高分子材料的开发提供有力支持。

　　机构地区：产业新闻社

　　文章出处：《生物技术通报》 CAS/CSCD/北大核心 2015年第2期60-60,共1页

　　关键词：合成高分子材料 生物医药 GPC 数据分析 多检测器 高分子聚合物 相对分子量 凝胶渗透色谱

　　(3)纳米长余辉发光材料在生物医学检测、生物成像与肿瘤治疗中的研究进展

　　摘要：长余辉发光材料是一种能储存外界激发光能量、在激发光停止激发后仍能持续发光的材料。由于其长余辉寿命、无需原位激发、无组织背景信号干扰和高信噪比等优点,纳米长余辉发光材料广泛应用于生物医学检测、生物成像和肿瘤治疗领域。本文综述了近年来纳米长余辉发光材料在生物医学检测、生物成像和肿瘤治疗(化疗、光热治疗、光动力治疗和免疫治疗)方面的应用进展,并进一步探讨了其在生物医学应用中所面临的挑战,对其未来的发展趋势也进行了展望。

　　机构地区：陆军军医大学 同济大学附属同济医院放射科

　　文章出处：《发光学报》 EI/CAS/CSCD/北大核心 2024年第2期252-268,共17页

　　关键词：纳米长余辉发光材料 余辉发光 生物医学检测、生物成像 肿瘤治疗

　　(4)生物质基材料对水中金属离子的检测和吸附研究进展

　　摘要：随着经济的快速增长,水中重金属离子污染对人类生活以及工业生产产生了严重影响。生物质基材料是一种环境友好型材料,具有产量高、可再生和官能团丰富等优势。对生物质材料进行物理、化学修饰可获得一系列集检测和吸附于一体的双功能型生物质材料,且在废水重金属的检测和处理中具有广阔的应用前景。通过阐述近年来多个学者以纤维素、壳聚糖和海藻酸钠等生物质材料为基材合成双功能型荧光材料以及对水中重金属离子的检测和吸附应用的研究,分析相关的检测和吸附机理,进而对集检测和吸附一体化的双功能型生物质基荧光材料目前存在的问题以及未来研究方向进行总结和展望。

　　机构地区：中铁水务集团有限公司 中国铁工投资建设集团有限公司 中国中铁生态环境专业研发中心

　　文章出处：《安全与环境学报》 CAS/CSCD/北大核心 2024年第3期1153-1162,共10页

　　关键词：环境工程学 生物质 重金属 检测与吸附 机理

　　(5)基于GAN和多尺度空间注意力的多模态医学图像融合

　　摘要：针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图像;其次,整个对抗网络框架采用双鉴别器结构,使得生成器生成的融合图像同时保留多个模态图像的显著特征;最后,构建一种多尺度空间注意力作为编码器进行特征提取的基本模块,利用多尺度结构充分捕获并保留源图像的多尺度特征,并且引入空间注意力更好地保留源图像的结构和细节信息。

　　机构地区：郑州大学网络空间安全学院 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心 郑州大学汉威物联网研究院

　　文章出处：《郑州大学学报(工学版)》 CAS/北大核心 2025年第1期1-8,共8页

　　关键词：图像融合 多模态医学图像 生成对抗网络 特征金字塔 注意力机制

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