基于深度强化学习的液体透镜显微镜自动对焦技术研究 学术背景 显微镜成像在科学研究、生物医学研究和工程应用中扮演着至关重要的角色。然而，传统显微镜及其自动对焦技术在实现系统小型化和快速精准对焦方面面临着硬件限制和软件速度缓慢的问题。传统显微镜通常采用多个固定焦距透镜和机械结构来实现放大和对焦功能，导致设备体积庞大、对焦速度慢，难以在狭小空间内快速操作。液体透镜（liquid lens）因其无机械部件、通过电信号调节焦距的特点，具有体积小、响应速度快、制造成本低等优势，成为解决这些问题的潜在方案。 近年来，人工智能和新光学元件的发展为显微镜自动对焦技术带来了新的研究方向。传统的自动对焦方法依赖于图像清晰度评估，通常需要多次图像采集和评估，速度较慢。深度学习技术的引入使得直接从单张图像预测焦平面位...

快速3D成像在数字细胞病理学中的应用：多相机阵列扫描仪（MCAS） 学术背景 光学显微镜长期以来一直是细胞病理学诊断的标准方法。然而，传统的全片扫描仪虽然能够自动成像并数字化大面积的样本，但其速度慢、成本高，因此并未广泛普及。特别是在细胞学样本的临床诊断中，样本通常分布在大面积且较厚的区域，这要求进行3D成像。现有的全片扫描技术在处理厚样本时，往往需要数小时才能完成扫描，这极大地限制了其在临床中的应用。因此，开发一种能够快速、高效地对厚样本进行3D成像的技术成为了细胞病理学领域的一个重要挑战。 本文提出了一种新型的多相机阵列扫描仪（Multi-Camera Array Scanner, MCAS），旨在解决这一难题。MCAS通过并行化的显微镜设计，能够在极短的时间内对大面积、厚样本进行高分辨...

基于信号-语言架构的心电图诊断基础模型研究 学术背景 心血管疾病（CVD）是全球范围内导致死亡的主要原因，早期识别高风险人群至关重要。心电图（ECG）作为一种非侵入性、成本低廉且广泛应用的诊断工具，每年记录超过3亿次，是早期诊断心血管疾病的重要手段。然而，即使是经验丰富的心脏病专家，解读复杂的心电图仍然是一项耗时且容易出错的任务。在偏远和医疗资源匮乏的地区，提供准确的诊断尤为困难。 近年来，人工智能（AI）在心电图解读中的应用显示出巨大潜力。研究表明，基于AI的心电图诊断在某些特定疾病的诊断上已经超越了普通心脏病专家。然而，现有的主流自动心电图诊断系统通常针对少数特定疾病进行训练，数据分布的差异和多中心疾病的广泛性使得这些模型难以直接应用于其他中心的数据集。因此，开发一种能够在初始训练后不依...

# 基于未配准表面空间的弹性形状分析研究综述 ## 背景介绍 三维表面分析近年来已成为计算机视觉领域的热点研究方向之一。这种需求的兴起主要源于高精度3D扫描设备的普及，它使得人类健康分析、面部动画、计算机图形学、合成人体数据生成以及计算解剖学等领域获得了丰富的研究和应用数据。然而，传统的表面形状分析方法通常依赖一致的网格结构和点对应关系，这在实际应用中难以实现，因为真实数据通常缺乏一致的采样和拓扑结构。为了解决这些挑战，研究者们提出了基于黎曼几何的弹性形状分析方法（Elastic Shape Analysis, ESA），该方法通过定义形状空间上的弹性度量来比较表面形状。 这篇发表于 **International Journal of Computer Vision** 的论文《Basis...

基于FingerNeRF的3D手指生物识别研究综述 背景与研究意义 随着生物识别技术的发展，三维(3D)生物识别因其更高的准确性、更强的抗伪装能力以及对拍摄角度变化的鲁棒性，逐渐成为主流研究方向之一。其中，3D手指生物识别技术因其生物特征（如指纹、指静脉、指关节等）易于获取且广泛使用，在学术界和工业界备受关注。然而，现有的3D生物识别方法普遍依赖显式的3D重建技术，这些方法在实际应用中面临两大挑战： 信息丢失：显式重建过程中不可避免地会丢失部分细节信息，直接影响后续识别任务的性能。 硬件与算法的紧耦合性：重建算法往往与特定硬件设备绑定，缺乏通用性，难以适应不同模态的数据或设备。 为解决上述问题，研究者提出了一种基于隐式神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）的F...

研究背景与研究意义 近年来，视频理解领域中弱监督在线活动检测（Weakly Supervised Online Activity Detection, WS-OAD）作为高水平视频理解的一个重要课题，得到了广泛关注。其主要目标是通过仅使用廉价的视频级标注，在流媒体视频中逐帧检测正在进行的活动。这一任务在许多实际应用场景中具有重要价值，包括自动驾驶、公共安全监控、机器人导航及增强现实等。 尽管全监督方法（Fully Supervised Methods）已在在线活动检测（OAD）中取得了显著进展，但它们严重依赖于密集的帧级注释（Frame-level Annotations），这不仅成本高昂且易受噪声影响，从而限制了模型的扩展性。弱监督设置旨在解决这一问题，但因其在线约束（Online Con...