导读:本文包含了生物光子学论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:生物光子学,马骋,电子工程系,光声成像
生物光子学论文文献综述
滕继濮[1]（2017）在《马骋：让生物光子学看得更深更远》一文中研究指出早春二月的阳光透过窗，洒在清华大学罗姆楼的一间办公室。光的漫散射映得这间略显狭小的屋子格外明亮，让人心生暖意。马骋就在这里办公，他是清华大学电子工程系的助理教授，去年作为“青年千人”刚刚回国。马骋的书架上摆着《病理学》《内科学》《外科学》以及其(本文来源于《科技日报》期刊2017-03-08）
颜雅雯[2]（2017）在《让中学生初步感受“生物光子学”的学科魅力——以“偏光照射下铜绿丽金龟体表颜色变化的实验观察”为例》一文中研究指出光具有圆偏振态这属于光学学科的范畴,而自然界中铜绿丽金龟的体壁颜色研究属于生物学科的范畴。有意思的是,铜绿丽金龟的体壁颜色对不同旋向的圆偏振光具有不同的表现。当用左旋圆偏振滤波片时,其体壁的绿色会加深;当用右旋圆偏振滤波片时,其体壁会改变颜色,变为棕黑色。基于一套简单的实验装置,即将四分之一波片和偏振片结合起来,通过旋转它们的夹角,实现了光波从左旋圆偏振态逐渐变化到右旋圆偏振态,从而清晰地观测到铜绿丽金龟体壁的颜色由深绿色逐渐变化到到棕黑色的这一有趣的动态过程。该实验演示有利于激发学生特别是高中生对生物光子学这一学科的初步认识和研究兴趣。(本文来源于《中学理科园地》期刊2017年01期）
罗勇锋[3]（2016）在《《生物光子学》课程教学改革与探索》一文中研究指出《生物光子学》是一门生物学与光子学相互交叉的学科,根据作者多年教学与实践,针对这门课程教学过程中存在的问题,从教学内容、教学方式以及教学手段等进行初步探究,旨在通过该门课程培养学生实际操控能力,增加生物光子学导论在研究过程中的创新思维。(本文来源于《中国培训》期刊2016年22期）
乔娜娜[4]（2016）在《基于生物光子学小麦隐蔽性害虫检测机理及分类研究》一文中研究指出粮虫检测及预防是储粮行业的研究重点。准确及时地对粮虫进行有效检测,并及时采取措施进行防治,具有重要意义。针对已有粮食储藏行业中隐蔽性害虫检测方法的缺陷,本文将模式识别与生物光子技术相结合,对储粮中的隐蔽性害虫进行检测。本文的重点是研究含虫小麦和正常小麦超微弱发光信号的测量与分析处理,以及用于区分含虫小麦和正常小麦的模式分类算法设计与测试。主要的研究内容及创新之处:(1)确定以染虫密度、幼虫期为分析研究对象,前期分别对不同染虫密度的实际出虫率进行了深入的研究探索,将染虫密度与分类模型相结合,选取出虫率达到饱和时的两种染虫密度小麦作为待分析的含虫小麦样本,并以幼虫期(叁龄期和四龄期)作为研究对象;(2)对测量的超微弱发光信号进行降噪和敏感特征提取,对降噪后的数据提取8个统计特征量和12个直方图特征作为粮食特征向量,并进行主成分分析;(3)根据实验数据特点(符合小样本数据),采用线性判别分析和二次判别分析,并对二次判别分析算法的局限性采用正则化算法进行优化处理,实现对含虫小麦和正常小麦进行模型分类;(4)采用支持向量机算法,对含虫小麦和正常小麦进行分类器设计,为了使该算法达到最佳性能,采用网格搜索算法对相关参数进行寻优,使其达到全局最优。通过比较这叁种算法的分类识别率,选出最优分类器。结果表明,研究生物超微弱发光的机理,并将其与模式识别技术相结合,对储粮中幼虫期害虫进行检测是可行的,本文研究成果为储粮害虫的进一步检测研究奠定了基础。(本文来源于《河南工业大学》期刊2016-05-01）
郑岗[5]（2016）在《卟啉纳米技术:探索生物光子学新视角》一文中研究指出我们最新发现了卟啉纳米,第一种集多种功能与优良光学特性于一身、全部有机的纳米颗粒。这种纳米颗粒通过卟啉脂质自组装形成一个约100nm的类脂质体结构,该颗粒上极高的卟啉密度(>80 000每颗粒)使其能够高效吸收光能并转换成热能,成为理想的光热治疗以及光声成像的载体,也能够进行荧光成像以及光动力治疗。此外,卟啉纳米也可通过螯合金属离子进行PET和MRI成像。通过改变卟啉脂质组装,开发了一系列不同尺寸和生物光学功能的卟啉纳米和微米颗粒,如卟啉纳米碟、卟啉纳米微泡、卟啉微反应器、卟啉-金纳米颗粒等。有别于传统"搭积木"式的多功能纳米载体,卟啉纳米内在的多功能特性和超简单的结构代表了一种全新的纳米颗粒设计概念,具有临床转化的前景。(本文来源于《光学与光电技术》期刊2016年02期）
焦珂珂[6]（2015）在《基于生物光子学的小麦隐蔽性害虫检测研究》一文中研究指出储粮虫害的预防一直是粮食储藏行业的重点研究领域,而隐蔽性害虫的检测和预防更是该领域中的难点。本文针对传统粮食虫害检测方法的缺陷和不足,将生物光子分析技术与模式识别方法相结合,设计模式分类算法,对小麦是否染虫进行分类研究,并对分类算法进行优化。本文研究的重点是基于小麦超微弱光子辐射信号的分类器设计及优化算法的设计,主要研究内容和创新点包括:(1)小麦的超微弱发光信号进行特征提取方法研究,内容包括:对正常小麦和含虫小麦测得的信号进行降噪处理,提取降噪后数据的6个统计特征和20个直方图特征组成特征空间。(2)基于KNN算法和BP神经网络算法的分类器设计:分别采用不同参数和不同特征向量对正常小麦和含虫小麦进行分类研究。(3)针对传统BP神经网络的收敛速度慢,且易陷入局部极小值等缺陷,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,形成优化的GA-BP分类器;用GA-BP分类器对正常小麦和含虫小麦进行分类实验,获得了良好的分类效果。实验证明将生物光子分析技术和模式识别方法应用于隐蔽性害虫的检测是可行的,本文的研究成果为项目的下一步细致化和深入化奠定了实验和理论基础。(本文来源于《河南工业大学》期刊2015-05-01）
李朝[7]（2015）在《FDTD仿真金属纳米颗粒LSPR特性及在生物光子学上的应用研究》一文中研究指出近年来,纳米科学领域的蓬勃发展使得金属纳米颗粒的制备表征取得了瞩目的成就,其具有的一些独特的光学、电学特性也逐渐呈现在世人面前。发展至今,后续的应用研究已经在物理、化学、生命医学等领域得到了广泛的开展。目前,金属纳米颗粒不仅成为了进行光与物质相互作用研究最好的平台,而且为生命科学领域提供了重要的研究方法和检测途径。因此,研究关于金属纳米结构独具魅力的特性及其与生物分子间的相互作用,对于研究开发性能稳定、效果良好的近场成像技术以及进行生物分子空间分辨特性检测等工作的开展具有非常积极而重大的意义。基于金属纳米颗粒在生命科学研究中的重要性,结合本课题组的研究工作基础,本论文以金属纳米颗粒为研究对象,使用时域有限差分法(FDTD)仿真模拟研究了金属纳米颗粒的光学特性,及其在生物光子学领域的应用。通过利用局域表面等离子体激元共振(LSPR)相互作用机制设计了近场LSPR信号放大器,并分析了在生物光子学领域的潜在应用。在金属纳米颗粒与荧光分子相互作用机制的基础上,拓展了金属纳米颗粒在荧光分子空间分辨特性探测上的应用。不仅对金属纳米颗粒的LSPR特性进行了深入的研究讨论,同时对在生命科学领域的应用进行了优化和开拓。本论文主要的研究成果如下：1、系统研究了金属纳米颗粒二聚体的LSPR特性。考察了LSPR耦合相互作用对二聚体金属结构局域电场分布的影响。相比较单颗粒局域电场分布,二聚体纳米结构具有更强的局域电场增强能力。使用金属自由电荷分布及电荷相互作用机制深入分析了二聚体纳米结构的LSPR特性,这对我们接下来金属纳米颗粒二聚体放大器的设计和优化提供了理论指导；2、设计了一种基于二聚体结构的LSPR放大器,实现了在局域范围内的电场放大,这对一些微弱信号的增强探测有着积极的作用。通过在二聚体外部包裹增益材料的方法来克服金属纳米颗粒的吸收损耗,极大的增强了二聚体结构周围的局域电场。研究二聚体纳米粒子间距d的大小对局域电场分布的影响,选择合适的间距情况下考察了LSPR放大器的近场增强能力,探讨了它的应用前景.相关结果使用时域有限差分法(FDTD)计算得到.通过调节二聚体纳米粒子的间距,实现特定的信号增强。3、研究了利用金属纳米颗粒附近分子的荧光发射原理,进行生物分子间的相互作用研究的可行性。拓宽了探测表征手段,除了常用的荧光强度等参数,我们还利用量子效率、荧光寿命等参数来进行相关表征。通过灵活多样的探测手段,此方法可以应用于蛋白、DNA、抗体-抗原相关的结合作用研究。并且可以更加灵敏地进行分子间结合作用研究。使用FDTD仿真计算了处于金属纳米颗粒附近荧光分子的发射特性,探讨了能量交换的机理。通过对比不同条件下处于金属纳米颗粒附近荧光分子的发射特性,根据量子效率和荧光寿命来探测荧光分子的空间分辨特性,从而研究生物分子间的结合作用。(本文来源于《华东师范大学》期刊2015-05-01）
[8]（2014）在《美国NOVA出版社最新书刊介绍生物光子学研究院郭周义教授研究成果》一文中研究指出近期,美国NOVA出版社出版了书刊《Graphene Oxide:Synthesis,Mechanical Properties and Applications》,介绍了氧化石墨烯及其衍生物在合成、物理化学性质,以及在生物医学、电磁屏蔽材料和能源、环保等研究领域中的最近进展.生物光子学研究院郭周义教授应邀负责编写该书的第二章"Applications of Graphene-Based Nanomaterials in Cancer Research",由青年教师刘智明博士为执笔者及第一作者,郭周义教授为通讯作者负责统稿.该章从肿瘤的诊断、成像以及治疗叁个方面总结了郭周义教授课题组近几年在石墨烯研(本文来源于《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
王艳娜[9]（2014）在《小麦隐蔽性虫害生物光子学检测分类器设计》一文中研究指出有害生物危害是粮食产后安全储藏亟待解决的问题，如何早期发现和准确定位有害生物已经成为储粮安全保障工作的一项重要工作。针对现有储粮隐蔽性害虫检测手段的局限性和不足，本文将生物光子分析技术（BiophotonAnalytical Technology, BPAT）和模式识别技术引入隐蔽性害虫检测领域，首先采集了正常小麦和受隐蔽性害虫感染小麦的生物光子辐射信号，其次提取信号的时域特征、频域特征和小波分解系数等有效特征参量，进而进行分类器设计，检验分类效果。本文侧重研究小麦自发生物光子辐射信号的特征提取和分类器的设计。论文的主要研究内容和创新点包括：（1）通过对小麦籽粒的水激发光信号、延迟发光信号、自发发光信号的初步获取及对比分析，发现自发发光与水激发光和延迟发光比较，较易获取，更稳定。因此选择测量小麦籽粒受隐蔽性害虫感染和正常小麦籽粒的自发生物光子辐射信号作为研究对象；（2）对自发生物光子辐射信号进行特征提取，提取包括自发发光信号的时域十个特征参数、频域功率谱相关参数、时频交叉领域的小波分解系数等特征；（3）用经典的KNN分类器进行分类试验。以时域特征参量作为输入，分别用最近邻、KNN和加权后的KNN分类器进行小麦感染隐蔽性害虫与否的分类试验，结果表明加权后的KNN分类器分类效果最好，正确率可达76.67%；（4）用BP神经网络进行小麦感染隐蔽性害虫与否的分类识别。通过对隐含层的神经元个数的调节，发现隐含层神经元个数为10时分类准确率最高。对比利用不同特征向量进行分类识别的效果，发现在综合利用多项特征向量进行识别时准确率可以达到90.00%，且虚警率、漏检率均较低；（5）用SVM方法进行分类器设计。首先确定核函数，对比利用不同特征向量进行分类识别的结果，发现在综合利用多项特征向量进行识别时准确率最高，可以达到93.33%，且虚警率和漏检率均处于较低水平。本文的研究内容为确定隐蔽性虫害生物光子学检测模型工作奠定了一定的基础。(本文来源于《河南工业大学》期刊2014-05-01）
史卫亚,焦珂珂,王艳娜,宋红霞,梁义涛[10]（2013）在《基于生物光子学的小麦虫害识别模型》一文中研究指出使用生物超弱发光技术,分别对正常小麦和含虫小麦的自发光特性进行测量,并使用小麦自发光特性的位置特征、散布特征和形态特征等9个参数构成小麦分类的特征向量,利用BP神经网络设计分类模型,对特征向量进行训练和测试,试验结果表明模型可以正确区分含虫小麦和正常小麦,正确率达到95%,该模型为小麦隐蔽性虫害的检测提供了一种新的思路.(本文来源于《河南工业大学学报(自然科学版)》期刊2013年06期）
生物光子学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
光具有圆偏振态这属于光学学科的范畴,而自然界中铜绿丽金龟的体壁颜色研究属于生物学科的范畴。有意思的是,铜绿丽金龟的体壁颜色对不同旋向的圆偏振光具有不同的表现。当用左旋圆偏振滤波片时,其体壁的绿色会加深;当用右旋圆偏振滤波片时,其体壁会改变颜色,变为棕黑色。基于一套简单的实验装置,即将四分之一波片和偏振片结合起来,通过旋转它们的夹角,实现了光波从左旋圆偏振态逐渐变化到右旋圆偏振态,从而清晰地观测到铜绿丽金龟体壁的颜色由深绿色逐渐变化到到棕黑色的这一有趣的动态过程。该实验演示有利于激发学生特别是高中生对生物光子学这一学科的初步认识和研究兴趣。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生物光子学论文参考文献
[1].滕继濮.马骋：让生物光子学看得更深更远[N].科技日报.2017
[2].颜雅雯.让中学生初步感受“生物光子学”的学科魅力——以“偏光照射下铜绿丽金龟体表颜色变化的实验观察”为例[J].中学理科园地.2017
[3].罗勇锋.《生物光子学》课程教学改革与探索[J].中国培训.2016
[4].乔娜娜.基于生物光子学小麦隐蔽性害虫检测机理及分类研究[D].河南工业大学.2016
[5].郑岗.卟啉纳米技术:探索生物光子学新视角[J].光学与光电技术.2016
[6].焦珂珂.基于生物光子学的小麦隐蔽性害虫检测研究[D].河南工业大学.2015
[7].李朝.FDTD仿真金属纳米颗粒LSPR特性及在生物光子学上的应用研究[D].华东师范大学.2015
[8]..美国NOVA出版社最新书刊介绍生物光子学研究院郭周义教授研究成果[J].华南师范大学学报(自然科学版).2014
[9].王艳娜.小麦隐蔽性虫害生物光子学检测分类器设计[D].河南工业大学.2014
[10].史卫亚,焦珂珂,王艳娜,宋红霞,梁义涛.基于生物光子学的小麦虫害识别模型[J].河南工业大学学报(自然科学版).2013