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    b)由微滴注射后获得的图像堆栈形成的相应DOLI图像。(c)去除头皮后获得的大致相同ROI的DOLI图像。(d)通过叠加有和没有头皮的DOLI图像来组合大脑和头皮的微血管图。ICV，大脑下静脉；SSS，上矢状窦；MCA，大脑中动脉；TS，横窦。(e)来自三个ROI的微滴的代表性延时图像，用(b)中的实心橙色方块表示。(f),(g)分别在有头皮和没有头皮的情况下记录的彩色编码DOLI深度图。深度估计基于图1(g)中所示的光斑尺寸到深度校准曲线。(h)(f)和(g)中用白色虚线方块表示的ROI的放大视图。(i)选定ROI中的深度统计数据（平均值±SD），如（f）和（g）中的白色实心方块所示。研究人员首先在被称为组织幻影的组织合成模型中测试了这项新技术，该模型模拟了平均脑组织特性，证明他们可以在光学不透明组织中获得深4毫米的显微分辨率图像。然后，他们在小鼠中进行了DOLI，其中脑微血管系统以及血流速度和方向可以完全无创地可视化。研究人员正在努力优化所有三个维度的精度，以提高DOLI的分辨率。他们还在开发更小、具有更强荧光强度并且在体内更稳定的改进型荧光剂。这将显着提高DOLI在可实现的信噪比和成像深度方面的性能。Razansky表示。 陕西光学定位仪器公司，位姿科技（上海）有限公司；河南光学定位联系地址

    自动光圈电动变焦镜头与自动光圈定焦镜头相比增加了两个微型电机，其中一个电机与镜头的变焦环合，当其转动时可以控制镜头的焦距；另一电机与镜头的对焦环合，当其受控转动时可完成镜头的对焦。但是由于增加了两个电机且镜片组数增多，镜头的体积也相应增大。电动三可变镜头与自动光圈电动变焦镜头相比，只是将对光圈调整电机的控制由自动控制改为由d2c0ca8a-f532-4205-9366-8来手动控制。按焦距分类（约50度左右），广角镜头和特广角镜头（100-120度）标准镜头视角约50度，也是人单眼在头和眼不转动的情况下所能看到的视角，所以又称为标准镜头。5mm相机的标准镜头的焦距多为40mm，50mm或55mm。120相机的标准镜头焦距多为80mm或75mm。CCD芯片越大则标准镜头的焦距越长。广角镜头视角90度以上，适用于拍摄距离近且范围大的景物，又能刻意夸大前景表现强烈远近感即。35mm相机的典型广角镜头是焦距28mm，视角为72度。120相机的50，40mm的镜头便相当于35mm相机的35，28mm的镜头．长焦距镜头适于拍摄距离远的景物，景深小容易使背景模糊主体突出，但体积笨重且对动态主体对焦不易。35mm相机长焦距镜头通常分为三级，135mm以下称中焦距，135－500mm称长焦距。静安区光学定位医用仪器北京光学定位仪器公司，位姿科技（上海）有限公司；

 NDI）和两个EM追踪器的腹腔镜的追踪准确性，该光学追踪器追踪安装在轴上的回射标记，而EM追踪器将传感器嵌入近端。然后，我们使用触控笔测试追踪器的位置测量精度和距离测量精度。，我们评估了由EM追踪的腹腔镜和EM追踪的LUS探头组成的图像引导系统的准确性。结果在使用标准评估板的实验中，两个光学追踪器（Atracsys&NDI）在位置和方向测量中的抖动比EM追踪器小。此外，光学追踪器在测试体积内显示出更好的方向测量一致性。但是，它们的相对位置测量精度会随着距离的增加而显着降低，而EM追踪器的性能却是稳定的。在50mm的距离处，两个光学追踪器（Atracsys&NDI）的RMS误差分别为，而EM追踪器的RMS误差为。在250mm距离处，两个光学追踪器（Atracsys&NDI）的RMS误差分别变为，而EM追踪器的RMS误差为。在使用触控笔的实验中，两个光学追踪器（Atracsys&NDI）在定位触控笔笔尖时的RMS误差为，EM追踪器为。我们的电磁追踪腹腔镜和LUS系统组合的原型使用代表性的校准方法，显示腹腔镜的RMS点定位误差为，LUS探头的RMS点定位误差为，前者的较大误差主要是由于三角测量误差造成的使用窄基线立体腹腔镜时。

    如果说人类的历史进步教会了我们什么的话，那就是真正的阶段性进展都不是来源于单一的技术突破，而是由同期的各种因素相互促成的。比如1760年，始于英国的工业**就是由蒸汽动力的出现、铁矿产量的提升以及代机械工具的开发和使用等多重因素构成的。同样，20世纪70年代初的PC**也是微处理、存储器、软件编程等技术端口共同发展的结果。现在，迈入2018年的我们也正处于一场新**的风口浪尖。这场**或将改变全球每一组织、每一行业以及每一项公共服务。没错，这场**就是属于人工智能的**。我相信，2018年，人工智能将开始成为主流，并无处不在地影响我们的生活，为我们带来新的、有意义的改变。人工智能:其实已经有65年的历史了人工智能其实并不是一个新概念。事实上，早在1950年，计算机先驱艾伦·图灵就提出过一个的问题：“机器也能思考吗？”但直到6年后的1956年，“人工智能”这个词才被使用。到，经历了将近70年的努力和探索，人类终于把AI从一个概念发展到能真正进入大家生活的技术现实。当下，有三种创新趋势正在积极推动人工智能的加速发展和应用：首先是大数据。式增长的移动互联网、智能设备以及物联网无时无刻不在为世界生成新的数据。

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    这种技术利用了1000—1700纳米之间的第二近红外（NIR-Ⅱ）光谱，这一范围光谱的散射较少，可使显微荧光成像的深度达到光扩散深度极限的4倍。在各种疾病的动物模型中，荧光显微镜经常被用来对大脑的分子和细胞细节进行成像。但此前，由于皮肤和颅骨的强烈光散射影响，荧光显微镜于小体积和高度侵入性的操作。此次研究表明，3D荧光显微镜可帮助科学家以非侵入性方式，高分辨率地观察成年小鼠大脑。该显微镜有效覆盖了大约1厘米的视野。对于这项新技术，研究人员通过静脉给一只活老鼠注射荧光微滴，其浓度在血流中形成稀疏分布。追踪这些流动的目标能够重建小鼠大脑深层脑微血管的高分辨率图。这种方法消除了背景光散射，并且是在头皮和头骨完好无损的情况下进行的，有趣的是，研究人员还观察到相机记录的光斑大小与微滴在大脑中的深度有很强的相关性，这使得深度分辨成像成为可能。▲图。(a)去除头皮后通过小鼠脑血管系统的荧光染料灌注的WF图像。(b)静脉注射微滴悬浮液后为同一只小鼠获得的相应DOLI图像。(c)、(d)(a)和(b)中指示的ROI的放大视图。SSS，上矢状窦；ACA，大脑前动脉；MCA，大脑中动脉；TS，横窦。▲图。(a)荧光染料灌注后小鼠头部穿过完整头皮的WF图像。。

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    而精确度是指同一项目的测量彼此之间的接近程度。这样，精度和准确性都是单独的。换句话说，可能非常准确，但不是非常精确，反之亦然。达到较佳测量的准确度和精度都很高。飞镖盘是演示精度和准确性之间差异的经典方法。盘中心是准心。飞镖降落到离中心距离越近，其精度就越高。（左）如果飞镖紧密地散布在中心附近，则既精确又精确。（中）如果所有的飞镖都靠得很近，但是离中心很远，即是精度，而不是准确度。（右）如果飞镖既不靠近中心也不彼此靠近，则既没有精度也没有准确度。根据标准ISO5725-1，光学追踪精度定义为真实性和精度的组合。真实度是测量值与真实位置之间的差；它通常由重复测量的平均值表示，通常指系统误差。精度是可重复性的度量；它通常由重复测量的标准偏差表示，指的是随机误差和噪声。表述上通常将高度依赖于空间中测量位置的光学追踪系统的精度和准确度误差定义为基准定位误差（FLE）。光学追踪系统的准确性术语“准确性”通常用于描述光学追踪技术。但其应用和定义可能不一致。首先必须在应用精度和固有光学追踪系统精度之间进行区分。应用程序准确性包括许多错误源：光学追踪系统的固有精度（例如，相对于设备的工作空间中的测量位置）。河南光学定位联系地址

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