×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
切换中国科技网通行证登录
×
切换中国科技网通行证登录
登录
中文版
|
English
中国科学院自动化研究所机构知识库
Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
登录
注册
ALL
ORCID
题名
作者
导师
学科领域
关键词
资助项目
文献类型
出处
会议名称
收录类别
出版者
发表日期
存缴日期
学科门类
学习讨论厅
图片搜索
粘贴图片网址
首页
研究单元&专题
作者
文献类型
知识图谱
新闻&公告
在结果中检索
研究单元&专题
中国科学院分子影像... [41]
毕业生 [8]
作者
胡振华 [27]
张泽宇 [12]
杨鑫 [8]
史小静 [8]
王坤 [5]
蔡美山 [5]
更多...
文献类型
期刊论文 [32]
学位论文 [11]
会议论文 [5]
专利 [2]
发表日期
2023 [1]
2022 [2]
2021 [1]
2020 [4]
2019 [6]
2018 [1]
更多...
语种
英语 [28]
中文 [9]
出处
BIOMEDICAL... [3]
IEEE TRANS... [3]
NANOMEDICI... [3]
ANNALS OF ... [2]
OPTICS EXP... [2]
ACS APPLIE... [1]
更多...
资助项目
National K... [7]
Beijing No... [6]
National K... [6]
Chinese Ac... [5]
National N... [5]
National N... [5]
更多...
收录类别
SCI [27]
EI [2]
CPCI-T [1]
导师
田捷 [8]
戴汝为 [1]
杜洋 [1]
胡振华 [1]
资助机构
61231004 [5]
61622117 [5]
81527805 [5]
National K... [5]
National K... [5]
81671759 [4]
更多...
×
知识图谱
CASIA OpenIR
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
浏览/检索结果:
共50条,第1-10条
帮助
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
排序方式:
请选择
期刊影响因子升序
期刊影响因子降序
发表日期升序
发表日期降序
WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
题名升序
题名降序
作者升序
作者降序
提交时间升序
提交时间降序
基于激励机制的近红外二区荧光成像方法与术中导航研究
学位论文
, 2023
作者:
曹财广
Adobe PDF(7953Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:109/6
  |  
提交时间:2023/06/12
荧光手术导航
肿瘤在体检测
近红外二区荧光成像
断层成像
多谱段荧光成像
新型荧光分子成像用于胶质瘤手术导航的研究
学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:
史小静
Adobe PDF(8160Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:227/6
  |  
提交时间:2022/06/28
激发荧光分子成像
断层成像
手术导航
契伦科夫光学成像
近红外二区荧光成像
基于图网络的脑胶质瘤激发荧光断层重建算法研究
学位论文
, 中国科学院自动化所: 中国科学院自动化所, 2022
作者:
王宇
Adobe PDF(2523Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:171/1
  |  
提交时间:2022/06/13
图网络
激发荧光断层重建
Radiopharmaceutical and Eu3+ doped gadolinium oxide nanoparticles mediated triple-excited fluorescence imaging and image-guided surgery
期刊论文
Journal of Nanobiotechnology, 2021, 卷号: 19, 期号: 1, 页码: 14
作者:
Shi,Xiaojing
;
Cao,Caiguang
;
Zhang,Zeyu
;
Tian,Jie
;
Hu,Zhenhua
Adobe PDF(18813Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:333/45
  |  
提交时间:2021/08/15
Radiopharmaceuticals
Gd2O3:Eu
Cerenkov luminescence imaging
Optical imaging
Image-guided surgery
Robust sparse reconstruction for Cherenkov luminescence tomography based on look ahead orthogonal matching pursuit algorithm
会议论文
, San Francisco, California, United States, 2019
作者:
Meishan Cai
;
Zeyu Zhang
;
Zhenhua Hu
;
Jie Tian
Adobe PDF(573Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:143/44
  |  
提交时间:2021/06/17
Non-Negative Iterative Convex Refinement Approach for Accurate and Robust Reconstruction in Cerenkov Luminescence Tomography
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, 2020, 卷号: 39, 期号: 10, 页码: 3207-3217
作者:
Cai, Meishan
;
Zhang, Zeyu
;
Shi, Xiaojing
;
Yang, Junying
;
Hu, Zhenhua
;
Tian, Jie
Adobe PDF(2176Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:320/64
  |  
提交时间:2021/01/07
Image reconstruction
Imaging
Mathematical model
Shape
Slabs
Iterative methods
Luminescence
Cerenkov luminescence tomography
sparse reconstruction
inverse problem
tumor
NIR-II/NIR-I Fluorescence Molecular Tomography of Heterogeneous Mice Based on Gaussian Weighted Neighborhood Fused Lasso Method
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, 2020, 卷号: 39, 期号: 6, 页码: 2213-2222
作者:
Cai, Meishan
;
Zhang, Zeyu
;
Shi, Xiaojing
;
Hu, Zhenhua
;
Tian, Jie
Adobe PDF(2134Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:347/73
  |  
提交时间:2020/08/03
Fluorescence molecular tomography
NIR-II
NIR-I
GWNFL method
NIRF Nanoprobes for Cancer Molecular Imaging: Approaching Clinic
期刊论文
TRENDS IN MOLECULAR MEDICINE, 2020, 卷号: 26, 期号: 5, 页码: 469-482
作者:
Hu, Zhenhua
;
Chen, Wen-Hua
;
Tian, Jie
;
Cheng, Zhen
收藏
  |  
浏览/下载:165/0
  |  
提交时间:2020/06/22
基于光源邻域信息的激发荧光断层重建算法研究
学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院大学, 2020
作者:
孟慧
Adobe PDF(5883Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:274/3
  |  
提交时间:2020/05/28
光学分子影像
激发荧光断层成像
非局部全变分正则先验
自适应高 斯权重拉普拉斯正则先验
k 近邻局部连接网络
A novel in vivo Cerenkov luminescence image-guided surgery on primary and metastatic colorectal cancer
期刊论文
JOURNAL OF BIOPHOTONICS, 2019, 页码: 11
作者:
Zhang, Zeyu
;
Qu, Yawei
;
Cao, Yu
;
Shi, Xiaojing
;
Guo, Hongbo
;
Zhang, Xiaojun
;
Zheng, Sheng
;
Liu, Haifeng
;
Hu, Zhenhua
;
Tian, Jie
收藏
  |  
浏览/下载:302/0
  |  
提交时间:2020/03/30
Cerenkov luminescence imaging
colorectal cancer
image-guided surgery
in vivo