Advanced Research Instrumentation And Facilities

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出版者:Natl Academy Pr
作者:Not Available (NA)
出品人:
页数:178
译者:
出版时间:
价格:51.25
装帧:Pap
isbn号码:9780309097017
丛书系列:
图书标签:
  • 研究仪器
  • 先进技术
  • 实验设备
  • 科学仪器
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  • 高等教育
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具体描述

现代光学显微技术前沿与应用 书籍简介 本书深入探讨了当代光学显微技术领域最前沿的发展、核心原理及其在生命科学、材料科学和纳米技术等多个关键领域的创新应用。全书结构严谨,内容翔实,旨在为高年级本科生、研究生、科研人员以及相关行业的工程师提供一本既具理论深度又富实践指导意义的参考著作。 第一部分:光学显微技术的基础重构与理论深化 本书伊始,系统回顾了经典光学显微镜(如明场、相衬、微分干涉相衬DIC)的成像原理,并着重分析了其在分辨率和对比度上的根本限制。随后,章节进入现代显微技术的核心:衍射极限的突破。 1. 超分辨率成像的理论基石 我们详尽阐述了近年来诺贝尔奖级别成果——点扩散函数重构技术(PSF Engineering)的原理。这包括对受激发射损耗显微镜 (STED) 的光物理机制进行深入剖析,重点讨论了“甜甜圈”形激发光场的精确控制、淬灭剂的选择及其对分辨率提升的量化分析。同时,对结构光照明显微镜 (SIM) 的傅里叶空间频谱重构算法进行了详尽的数学推导,比较了其在成像速度和对活体样本损伤之间的权衡。 2. 随机光学重构技术的精微解析 随机光学重构技术(SROM),特别是荧光团定位显微镜 (PALM) 和随机成单分子荧光信号重构技术 (STORM) 的原理被细致剖析。我们着重介绍了如何通过对单分子事件的精确坐标捕获(亚像素定位精度)来实现超分辨率成像。内容涵盖了光开关分子的化学动力学、光漂白/光致失活的速率控制,以及大规模数据集中进行高精度定位的统计学方法。此外,我们还探讨了利用多色团串扰校正和三维定位(如双折射或四象限检测器应用)来扩展SROM能力的方法。 3. 新型激发与探测机制的整合 本部分深入探讨了如何将非线性光学效应集成到显微系统中以实现深层组织成像。双光子激发荧光显微镜 (2P-SM) 的理论基础,包括瑞利散射、非线性吸收截面,以及时间-空间脉冲整形对聚焦深度的影响,被详细阐述。此外,对受激拉曼散射显微镜 (SRS) 和相干反斯托克斯拉曼散射显微镜 (CARS) 的分子指纹识别机理、背景抑制策略以及它们在无需荧光标记下观察生物分子动态变化方面的优势进行了深入比较。 第二部分:先进显微系统的工程实现与优化 本章将理论与工程实践紧密结合,重点关注高性能显微系统设计中的关键技术挑战。 4. 高速与实时成像技术 为满足活细胞成像对时间分辨率的严苛要求,我们详细分析了空心光纤耦合的共聚焦系统,以及利用微机电系统 (MEMS) 扫描器和体声波 (SAW) 偏转器实现超快扫描的工程实现。针对大视野高速成像,结构光照明显微镜 (SIM) 在计算重建方面的优化策略,包括GPU加速重建算法和实时反馈机制,被作为重点案例进行剖析。对全场光片显微镜 (SPIM) 系统的多视角同步采集、快速样本架设计以及组织透明化技术(如CLARITY)对成像质量的影响进行了全面的评估。 5. 样本环境控制与多模态集成 高质量的活体成像依赖于对样本环境的精确控制。本书探讨了温控、气体控制(CO2/O2) 模块在显微镜载物台上的集成设计。在多模态集成方面,我们详细介绍了如何将共聚焦成像与荧光寿命成像显微镜 (FLIM) 结合,利用荧光衰减动力学信息提供更丰富的分子环境参数。此外,对高数值孔径 (NA) 物镜在深层成像中出现的像差问题,特别是球差和色差,以及如何通过自适应光学 (AO) 系统(基于变形镜或空间光调制器 SLM)进行实时波前校正是本章的难点和重点。 第三部分:前沿应用案例与未来展望 本书的最后部分展示了先进显微技术在解决当代科学难题中的实际威力。 6. 神经科学中的时空解析 在神经科学领域,我们展示了如何结合光遗传学工具与光片显微镜,对大规模神经网络活动进行同步记录。重点讨论了利用钙离子指示剂的快速动态响应,结合深度学习算法对海量体积数据进行三维、四维(时空)重建和神经元簇识别的方法。此外,如何利用光遗传失活技术在时间点上精确中断特定回路的功能,并观察其对整体行为的影响,提供了具体的实验设计范例。 7. 材料科学与纳米结构表征 在材料领域,本书侧重于电子束诱导沉积 (EBID) 与扫描隧道显微镜 (STM) 结合的超精细加工与表征技术。对于高分子材料和复合材料,我们展示了如何利用偏振光显微镜分析其双折射特性和取向结构。在纳米尺度,对原子力显微镜 (AFM) 的高精度力反馈控制、接触模式与非接触模式下的分辨率差异,以及如何通过开针尖技术实现亚纳米级拉伸和力谱测量进行了详尽的介绍。 8. 深度学习在图像处理中的革命 最后,本书专门辟章讨论了深度卷积神经网络 (DCNN) 在显微图像处理中的颠覆性作用。内容涵盖了:利用U-Net架构进行高精度细胞分割和生物结构识别;利用生成对抗网络 (GANs) 对低信噪比数据进行去噪和超分辨率重建(如虚拟STED);以及如何利用迁移学习将已训练模型快速应用于新型生物标记物或不同物种的图像分析中,极大地提高了科研效率和数据解读的客观性。 本书以其全面的覆盖范围、对最新技术的深入挖掘,以及对实验设计和数据分析的严格要求,将成为推动显微成像技术向前发展的关键参考资料。

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