64、视觉系统如何识别物体:原理与方法解析

视觉系统如何识别物体:原理与方法解析

1. 神经活动可视化方法——固有信号光学成像(ISOI)

1.1 ISOI原理

固有信号光学成像(ISOI)是一种重要的可视化神经活动模式的方法。它通过测量组织氧合的变化来估计神经活动。脱氧血红蛋白比氧合血红蛋白更能吸收约600纳米波长的橙色光,因此在橙色光下,脱氧血比含氧血看起来更暗。神经活动会消耗氧气,氧气从毛细血管床扩散补充,在神经活动增加后的几百毫秒内,氧气从血管中扩散出来。几秒后,额外的血液涌入该区域,为活跃的神经元补充葡萄糖和氧气,新流入的血液含氧量高。所以,神经活动增加会导致血氧含量先下降,随后缓慢上升,ISOI通常测量初始的血氧下降,而标准的功能磁共振成像(fMRI)技术则关注延迟的含氧血液流入。

1.2 ISOI操作步骤

  • 准备工作 :为了接近大脑,实验者通常在动物头骨上钻一个洞,切除硬脑膜;或者用钻头刮磨头骨,使其变得透明,这种头骨变薄技术能保持大脑和脑膜完整,允许在数天、数周甚至数月内进行重复成像。
  • 数据采集 :将特定波长的恒定光照射到大脑上,然后记录有多少光反射回显微镜。由于血氧合变化产生的固有信号非常小,仅占总反射光的0.01 - 0.1%,因此需要一个极其灵敏的低噪声相机来捕捉光学图像,并且通常需要对多个图像帧进行平均以去除至少一些噪声。
  • 数据分析 :将在一种条件下(呈现刺激时)获得的平均图像与在另一种条件下(无刺激时)获得的图像进行比较,两个图像之间的逐像素差异被解释为两种条件下神经活动的差异,这种减法图像分析方法
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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