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[发明专利]一种偏振光散射光谱成像内窥装置与探测方法-CN202111594941.9有效
发明人：穆廷魁;阿卜杜萨拉木·图尼亚孜;韩风;李昊阳 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G02B27/28 文献下载
摘要：本发明偏振光散射光谱成像内窥装置，包括线偏振光产生模块、偏振调制模块和光谱采集处理显示系统；所述偏振调制模块包括消色差四分之一波片、延迟器和线偏振片；线偏振光产生模块用于提供照射探测目标的线偏振光；所述线偏振光在所述探测目标散射，产生后向散射光；后向散射光依次经消色差四分之一波片、延迟器和线偏振片，完成偏振调制；光谱采集处理显示系统对完成偏振调制的光线进行光谱成像并解调；本发明可解决内窥镜活检通道的空间利用率不高的问题，并在此基础上进一步解决PLSS探头成像效率不高的问题，适用于探测消化道早癌信息，并在口腔癌、食管癌、胃癌、结肠癌等疾病诊断领域具有潜在的应用价值。
一种偏振光散射光谱成像装置探测方法

[发明专利]基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法-CN202210913693.8在审
发明人：穆廷魁;阿卜杜萨拉木·图尼亚孜 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于偏振散射光谱技术与贝叶斯深度学习技术相结合的细胞核尺寸预测方法，通过测量病变组织单次散射光谱，利用训练好的贝叶斯神经网络就对输入的单次散射光谱进行预测，可以获取组织的细胞核大小。本发明包括以下步骤：单次散射光谱物理模型的建立，单次散射光谱训练集的生成，构建贝叶斯神经网络，用生成的单次散射光谱训练集对神经网络进行训练，评估模型；用训练好的贝叶斯网络模型对待测样品的单次散射光谱进行预测，给出细胞核的尺寸和预测的不确定度。本发明基于贝叶斯深度学习实现了细胞核尺寸的快速反演，提高了反演的速度，提供了预测的不确定度。
基于贝叶斯神经网络偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法

[发明专利]一种提高近红外高反膜激光损伤阈值的方法-CN201410050291.5在审
发明人：程鑫彬;阿卜杜萨拉木·图尼亚孜;焦宏飞;鲍刚华;王占山 -专利权人：同济大学
申请日： 2014-02-13 - 公布日： 2014-09-10 - 主分类号： C23C14/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种提高光学薄膜损伤阈值的设计方法，该方法属于薄膜光学领域，主要针对高反射膜中影响损伤阈值的最主要的缺陷-节瘤缺陷。节瘤缺陷的阈值决定整个薄膜的阈值。目前提高高反膜激光损伤阈值的技术手段主要通过消除节瘤，即尽可能的降低节瘤密度和尺寸来提升薄膜的阈值。但是在目前的技术条件下，消除节瘤需要的工艺难度大，需要的成本高，而且无法完全消除。本发明提出了一种直接提高节瘤阈值从而提升薄膜阈值的方法。理论和实践已经证明，电场在节瘤损伤特性中起很重要的角色，而节瘤中的电场与节瘤的几何特性和光谱特性信息相关。通过改变膜系设计来降低节瘤中的电场强度，从而提高节瘤的损伤阈值。此方法具有针对性强，效率高，简单易行的特点。
一种提高红外高反膜激光损伤阈值方法