"Wiffract"Wi-Fi 方法能隔墙读信

"Wiffract"Wi-Fi方法能隔墙读信加州大学圣巴巴拉分校的研究人员开发了一种新方法，用于对视线以外的物体成像，并将其命名为"Wiffract"。这项技术以几何衍射理论（GTD）原理为指导，利用Wi-Fi射频（RF）信号与需要成像的物体边缘之间的相互作用。有了适当的数学模型，Wiffract就能产生显著的效果，例如透过墙壁"读取"形状和字母。研究人员解释说，根据GTD原理，当射频波遇到边缘点时，会产生一个被称为"凯勒锥"（Kellercone）的出射射线锥。Wiffract的数学模型可以利用GTD理论和相应的凯勒锥来捕捉静止物体的边缘。识别出"高置信度边缘点"后，Wiffract就能重建物体的形状，同时通过先进的计算机视觉技术进一步增强生成的边缘图。据研究人员称，Wiffract已经在各种实验中被证明是有效的，其中包括他们认为是Wi-Fi首次演示的隔墙读取英文字母。这种新方法的主要特点包括：它能够利用现成的Wi-Fi收发器发出的无线电波进行成像，而且无需为射频感应训练机器学习算法。该团队解释说，由于Wi-Fi和其他无线信号无处不在，人们现在对利用无线电信号进行各种应用"相当感兴趣"，包括传感和"了解环境"。以前的成像方法依赖于运动来进行"活动识别"或人员识别，而对静止物体的细节成像仍然是一个相当具有挑战性的问题。Wiffract为这一问题提供了解决方案，因为它可以通过Wi-Fi对静止物体进行有效成像，这对于"场景理解和一般语境推断"可能非常有价值。研究人员提出了这项新兴技术的几种潜在应用，包括智能家居、"智能空间"、结构健康监测、搜救行动、监控、挖掘领域等。加州大学圣巴巴拉分校的研究团队避免讨论Wiffract对隐私的影响。一种可以穿墙读取信息的技术可能会引发严重的安全问题，有可能为网络犯罪分子提供一种从远距离破坏家庭隐私的新工具。执法机构也有可能使用这种技术，但希望是出于合法目的。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1384015.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1384015.htm

研究人员开发出大视场高速超分辨率显微镜

研究人员开发出大视场高速超分辨率显微镜研究人员开发了一种荧光显微镜，利用结构照明在宽视场范围内进行快速超分辨率成像。它还可用于多色和高速成像。图片来源：比勒费尔德大学HenningOrtkrass德国比勒费尔德大学的亨宁-奥特克拉斯（HenningOrtkrass）说："通常开给慢性病患者或老年人的多种药物组合的影响可能导致危险的相互作用，并正在成为一个主要问题。我们开发的这款显微镜是EICPathfinderOpenProjectDeLIVERy项目的一部分，该项目旨在开发一个平台，用于研究个体患者的多重用药情况。"研究人员使用新的显微镜装置对固定的多色染色肝细胞进行成像。图像显示了细胞的微小膜结构，这些结构小于光的衍射极限。图片来源：比勒费尔德大学HenningOrtkrass在Optica出版集团的《光学快报》（OpticsExpress）杂志上，研究人员介绍了他们的新型显微镜，该显微镜利用光纤传输激发光，在非常大的视野范围内实现了非常高的图像质量，并具有多色和高速功能。研究表明，该仪器可用于肝细胞成像，视场可达150x150μm²，成像速率高达44Hz，同时保持小于100nm的时空分辨率。Ortkrass说："使用这种新型显微镜，可以在离体细胞上测试单个药物组合，然后进行超分辨率成像，观察细胞膜特征或细胞器的动态变化。大视场可以提供有关细胞反应的统计信息，这些信息可用于改善个性化医疗保健。由于该系统的潜在尺寸较小，它还可用于高分辨率非常重要的临床应用。"新型荧光显微镜采用结构照明，可在宽视场范围内快速进行超分辨率成像。还可以进行多色成像，如视频所示。图片来源：比勒费尔德大学HenningOrtkrass这种新型显微镜基于超分辨结构照明显微镜（SR-SIM），利用结构化的光模式激发样品中的荧光，实现超越光衍射极限的空间分辨率。SR-SIM特别适合活细胞成像，因为它使用低功耗激发，不会伤害样本，同时还能生成高度精细的图像。为了实现宽视场的高分辨率，新型显微镜从一组原始图像中重建超分辨图像。这些原始图像是通过使用一组六根光纤，以正弦条纹图案照射样品获得的。这样，分辨率提高了两倍，同时还能实现快速成像，并与活细胞成像兼容。得益于显微镜的大视野，可以同时获取多个细胞的超分辨率图像。图片来源：HenningOrtkrass，比勒费尔德大学Ortkrass说："光纤选择和相移是通过基于振镜和MEMS镜的全新设计的光纤开关实现的。为此我们还定制设计了一个六边形支架，可将六根光纤的光束准直并重新聚焦到显微镜中，以照亮一个大的FOV并对所有光束进行精确调整。这使得该装置可用于全内反射荧光激发（TIRF）-SIM，从而将荧光激发和检测限制在样品的薄区域内。"由于肝脏是参与药物代谢的主要器官，研究人员使用固定的多色染色大鼠肝细胞样本对该装置进行了测试。利用新型显微镜生成的重建图像可以观察到小于光衍射极限的微小膜结构。Ortkrass说："这种紧凑型系统独特地将大视野、快速图案切换速度与多色、高能效激发结合在一起。此外，该装置还能获得极高的图像质量，并可进行调整，以执行2D-SIM或TIRF-SIM。"下一步，研究人员计划将该显微镜装置应用于肝细胞的活细胞研究，以观察接受多种药物治疗的细胞的动态变化。他们还计划改进图像重建过程，以完成对获取的原始数据进行实时重建。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1382739.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1382739.htm

研究人员利用光声成像技术实现先进的神经可视化

研究人员利用光声成像技术实现先进的神经可视化因此，研究人员一直在努力开发医学成像技术，以降低神经损伤的风险。例如，超声波和磁共振成像（MRI）可以帮助外科医生在手术过程中准确定位神经的位置。然而，要在超声波图像中将神经与周围组织区分开来具有挑战性，而核磁共振成像则既昂贵又耗时。约翰霍普金斯大学的研究人员强调了多谱段光声成像在预防侵入性医疗程序中的神经损伤方面的潜力，并确定了最佳神经可视化的关键波长。首次活体记录猪尺神经（左）和正中神经（右）的光声学图像。用1725nm的光照射神经，并将其叠加在共聚焦超声波图像上。图中还显示了神经和周围琼脂糖感兴趣区(ROI)的轮廓。资料来源：M.Graham等人，doi10.1117/1.JBO.28.9.097001光声成像的前景在这方面有一种前景广阔的替代方法，即多光谱光声成像。作为一种非侵入性技术，光声成像结合了光波和声波，可生成人体组织和结构的详细图像。从本质上讲，首先用脉冲光照射目标区域，使其微微发热。这反过来又会导致组织膨胀，发出超声波，从而被超声波探测器捕捉到。约翰霍普金斯大学的一个研究小组最近进行了一项研究，他们在研究中彻底描述了神经组织在整个近红外（NIR）光谱范围内的吸收和光声特征。他们的研究成果于9月4日发表在《生物医学光学杂志》（JournalofBiomedicalOptics）上，由约翰-霍普金斯大学JohnC.Malone副教授兼PULSE实验室主任MuyinatuA.LedijuBell博士领导。他们研究的主要目标之一是确定在光声图像中识别神经组织的理想波长。研究人员假设，位于近红外-III光学窗口内的1630-1850纳米波长将是神经可视化的最佳波长范围，因为神经元髓鞘中的脂质在此范围内有一个特征吸收峰。为了验证这一假设，他们对外周神经样本进行了详细的光学吸收测量。他们在1210纳米波长处观察到一个吸收峰，属于近红外-II波段。然而，这种吸收峰也存在于其他类型的脂质中。与此相反，当从吸收光谱中减去水的贡献时，神经组织在1725纳米的近红外-III范围内显示出一个独特的峰值。实际测试和影响此外，研究人员还使用定制的成像装置对活体猪的外周神经进行了光声测量。这些实验进一步证实了这一假设：利用近红外-III波段的峰值可以有效地区分富含脂质的神经组织和其他类型的组织以及含水或缺脂的材料。贝尔对研究结果感到满意，他说："我们的工作是首次利用宽波长光谱表征新鲜猪神经样本的光学吸光度光谱，也是首次利用近红外-III窗口的多光谱光声成像技术展示健康和再生猪神经的活体可视化"。这些发现可以激励科学家进一步探索光声成像的潜力。此外，神经组织光吸收曲线的表征有助于在使用其他光学成像模式时改进神经检测和分割技术。"我们的研究结果凸显了多光谱光声成像作为术中技术的临床前景，可用于确定有髓鞘神经的存在或防止医疗干预过程中的神经损伤，并可能对其他基于光学的技术产生影响。因此，我们的贡献成功地为生物医学光学界奠定了新的科学基础。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1382757.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1382757.htm

研究人员利用甜甜圈形状的光束创新了一种新的成像方法

研究人员利用甜甜圈形状的光束创新了一种新的成像方法在一项新研究中，科罗拉多大学博尔德分校的研究人员利用甜甜圈状的光束拍摄出了用传统显微镜无法观察到的微小物体的详细图像。这项新技术可以帮助科学家改进一系列"纳米电子学"的内部运作，包括计算机芯片中的微型半导体。12月1日出版的《光学与光子学新闻》（Optics&PhotonicsNews）特刊《2023年的光学》（Opticsin2023）重点介绍了这一发现。这项研究是"ptychography"领域的最新进展。"ptychography"是一种难以发音（"p"不发音）但功能强大的技术，用于观察非常微小的事物。与传统显微镜不同，ptychography工具并不直接观察小物体。相反，它们用激光照射目标，然后测量光如何散射--这有点像在墙上制作皮影戏的微观技术。甜甜圈形光束从具有规则重复结构的物体上反弹产生的散射图案。图片来源：Wang等人，2023年，Optica该研究的资深作者、物理学特聘教授玛格丽特-默南（MargaretMurnane）说，到目前为止，这种方法的效果非常好，但有一个重大例外。这位科罗拉多大学博尔德分校和美国国家标准与技术研究院（NIST）的联合研究机构JILA的研究员说："直到最近，这种方法对于高周期性样品或具有有规律重复图案的物体完全失效。这是一个问题，因为其中包括很多纳米电子器件。"她指出，许多重要技术（如某些半导体）都是由硅或碳等原子以规则的模式（如小网格或网状）连接在一起构成的。迄今为止，科学家们还很难利用层析成像技术近距离观察这些结构。圆环状光束从一个极其微小的结构散射开来。图片来源：Wang等人，2023年，Optica然而，在这项新研究中，Murnane和她的同事想出了一个解决方案。他们没有在显微镜中使用传统的激光，而是制造出了甜甜圈形状的极紫外线光束。该团队的新方法可以收集到微小而精细的结构的精确图像，这些结构的尺寸大约在10到100纳米之间，比一英寸的百万分之一还要小很多倍。未来，研究人员有望放大观察更小的结构。在此过程中，甜甜圈光束或光学角动量光束也不会伤害到微小的电子元件--现有的一些成像工具，如电子显微镜，有时就会伤害到它们。Murnane说："未来，这种方法可用于检查用于制造和打印半导体的聚合物是否存在缺陷，而不会在此过程中损坏这些结构。"王斌和内森-布鲁克斯于2023年从JILA获得博士学位，他们是这项新研究的第一作者。Murnane说，这项研究突破了显微镜的基本极限：由于光的物理学原理，使用透镜的成像工具只能看到约200纳米的世界-这还不够精确，无法捕捉到许多感染人类的病毒。科学家们可以通过功能强大的低温电子显微镜来冷冻和杀死病毒，但还不能实时捕捉这些病原体的活动。2000年代中期开创的层析技术可以帮助研究人员突破这一限制。其原理类似于皮影戏。想象一下，科学家们想要收集一个非常小的结构的分层图像，也许是拼写出"CU"的字母。为此，他们首先用激光束照射字母，对其进行多次扫描。当光线照射到"C"和"U"（这里指木偶）时，光束会破裂散射，产生复杂的图案（阴影）。科学家利用灵敏的探测器记录下这些图案，然后用一系列数学公式进行分析。穆尔纳恩解释说，只要有足够的时间，他们就能完全根据投射出的阴影重现字母的形状。穆尔南说："我们不使用镜头来获取图像，而是使用算法。"她和她的同事以前曾用这种方法观察过字母或星星等亚显微形状。但这种方法对硅或碳网格等重复结构不起作用。举例来说，如果用一束规则的激光照射具有这种规则性的半导体，通常会产生一种均匀得令人难以置信的散射图案--纵横交错的算法很难理解那些没有太多变化的图案。近十年来，这个问题一直困扰着物理学家。为了测试他们的新方法，研究人员制作了一个碳原子网，其中一个环节有一个小缺陷，左图为使用甜甜圈形光束观察，中图和右图为使用传统激光观察。图片来源：Wang等人，2023年，Optica不过，在新的研究中，Murnane和她的同事们决定尝试一些不同的东西。他们没有使用普通激光制作皮影。相反，他们产生了一束极紫外光，然后利用一种叫做螺旋相位板的装置将这些光束扭曲成螺旋状，即漩涡状。(当这样的漩涡光照射在一个平面上时，就会形成像甜甜圈一样的形状）。。研究小组发现，当这些光束在重复结构上反弹时，它们能产生比普通激光复杂得多的皮影戏。为了测试这种新方法，研究人员创建了一个碳原子网，其中一个环节上有一个微小的缺口。该研究小组能够精确地发现这一缺陷，这是其他图案工具所不具备的。展望未来，她的团队希望让他们的甜甜圈策略更加精确，让他们能够观察更小、更脆弱的物体--包括有朝一日观察活的生物细胞的运作。编译自：ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1405091.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1405091.htm

研究人员在以色列发现最古老的由字母组成的句子 描述了虱子的困扰

研究人员在以色列发现最古老的由字母组成的句子描述了虱子的困扰它告诉人们要梳理他们的头发和胡须以去除被称为虱子的小昆虫。这句话包含17个字母，内容如下"愿这把梳子可以根除头发和胡须上的虱子"。专家们说，这一发现提供了关于迦南字母的一些最早的使用信息，该字母是在大约3800年前发明的。迦南字母是后来字母系统的基础，如希伯来语、希腊语、拉丁语和西里尔语。这些文字的主题表明，当时人们在日常生活中遇到了长虱子的麻烦。研究人员说，他们甚至在梳子上发现了头虱的微观证据。这把梳子最早于2016年在以色列南部被发现。但直到去年年底，以色列希伯来大学的一位教授才注意到上面写的小字。首席研究员，希伯来大学的约瑟夫·加芬克尔接受了美联社的采访。他说，虽然多年来发现了许多带有迦南文字的古代物品，但这把梳子上有第一个被发现的完整句子。加芬克尔说，早期的发现只包含几个字母，也许这里和那里有一个词。如此短小的文字并没有为进一步研究迦南人的生活留下多少空间。"我们没有足够的材料，"他说。这一发现开启了关于古代时期的辩论。他说，这句话是在古城的宫殿和神庙区的象牙梳上发现的，这很重要。另外值得注意的是，文字中提到了胡须。加芬克尔说，这可能表明只有相对富有的男人才能够阅读和写作。"这是一个非常人性化的文本，"加芬克尔说。"它告诉我们，人们并没有真正改变，虱子也没有真正改变。"迦南字母与现代希伯来语、阿拉伯语和阿拉米语有关。迦南人生活在沿地中海东部的土地上。他们被认为开发了第一个已知的字母书写系统。这个完整的句子进一步表明，迦南人在早期文明中因使用书面文字而脱颖而出。"加芬克尔补充说："它表明，即使在人类发展最古老的阶段，也会有完整的句子被记录下来。"他说，专家们通过与早些时候在埃及西奈沙漠发现的古代迦南人字母进行比较，确定了这种文字是3700年前的。这种文字可以追溯到3900年至3700年之间。但是梳子的碳测年未能显示其确切年龄。奥地利考古学家FelixHöflmayer是这一时期的专家，他表示这种测算方法对于许多古代物品而言都算不上可靠。他说："目前已知的早期字母铭文没有足够可靠的日期，但是这个发现很重要，在一个物体上保存了17个字母绝对是了不起的发现。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1332859.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1332859.htm

研究人员实现精确跟踪运动动物的神经元

研究人员实现精确跟踪运动动物的神经元EPFL和哈佛大学的科学家们开发出一种基于人工智能的方法，用于追踪移动动物的神经元，从而以最少的人工标注提高大脑研究的效率。最近的研究进展允许对自由移动动物体内的神经元进行成像。然而，要解码电路活动，必须通过计算识别和跟踪这些成像神经元。当大脑本身在生物体（如蠕虫）灵活的身体内移动和变形时，这就变得尤其具有挑战性。到目前为止，科学界还缺乏解决这一问题的工具。现在，来自洛桑联邦理工学院（EPFL）和哈佛大学的科学家团队开发出了一种开创性的人工智能方法，用于追踪移动和变形动物体内的神经元。这项研究发表在《自然-方法》（NatureMethods）上，由EPFL基础科学学院的萨罕德-贾迈勒-拉希（SahandJamalRahi）领导。新方法以卷积神经网络（CNN）为基础，CNN是一种经过训练的人工智能，能够识别和理解图像中的模式。这涉及一个称为"卷积"的过程，它每次查看图片的小部分，如边缘、颜色或形状，然后将所有信息组合在一起，使其具有意义，并识别物体或模式。问题在于，要在拍摄动物大脑的过程中识别和追踪神经元，许多图像都必须手工标注，因为动物在不同时间由于身体变形的不同而呈现出截然不同的样子。考虑到动物姿态的多样性，手动生成足够数量的注释来训练CNN可能会令人生畏。秀丽隐杆线虫三维体积脑活动记录的二维投影。绿色：基因编码的钙指示器，各种颜色：分割和追踪的神经元。资料来源：MahsaBarzegar-Keshteli（EPFL）为了解决这个问题，研究人员开发了一种具有"定向增强"功能的增强型CNN。这项创新技术仅从有限的手动注释中自动合成可靠的注释作为参考。其结果是，CNN可以有效地学习大脑的内部变形，然后利用它们为新姿势创建注释，从而大大减少了人工注释和重复检查的需要。这种新方法用途广泛，无论神经元在图像中表现为单个点还是三维体积，它都能识别出来。研究人员在秀丽隐杆线虫（Caenorhabditiselegans）上对其进行了测试，该线虫仅有302个神经元，使其成为神经科学领域广受欢迎的模式生物。利用增强型CNN，科学家们测量了该蠕虫的一些中间神经元（在神经元之间传递信号的神经元）的活动。他们发现，这些神经元表现出复杂的行为，例如，当受到不同的刺激（如周期性爆发的气味）时，它们会改变自己的反应模式。研究小组将他们的CNN变得易于访问，提供了一个用户友好的图形用户界面，集成了有针对性的增强功能，将整个过程简化为一个从手动注释到最终校对的综合流水线。SahandJamalRahi说："通过大幅减少神经元分割和跟踪所需的人工工作，新方法将分析吞吐量提高到全人工标注的三倍。这一突破有可能加速大脑成像研究，加深我们对神经回路和行为的理解"。编译来源：ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1402931.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1402931.htm