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稀土發(fā)光調(diào)制:理論與實踐

稀土發(fā)光調(diào)制:理論與實踐

作者：呂銳嬋
出版社：西安電子科技大學出版社出版時間：2023-07-01
開本： 其他 頁數(shù)： 152
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稀土發(fā)光調(diào)制:理論與實踐 版權(quán)信息

稀土發(fā)光調(diào)制:理論與實踐 內(nèi)容簡介

稀土發(fā)光調(diào)制是近年來研究者在理論上探討并取得較好潛在應用實踐成果的領域，也是近年來生物成像領域*活躍的分支之一。稀土發(fā)光廣泛用于工業(yè)照明、半導體、能源等領域，近年來在太陽能電池、生物成像等領域成為研究熱點。本書較全面地介紹了稀土發(fā)光理論、稀土發(fā)光調(diào)制策略，以及稀土發(fā)光在生物診斷、光治療領域的應用。同時，本書內(nèi)容也涉及*新的人工智能結(jié)合材料信息學用于發(fā)光調(diào)制以及稀土發(fā)光應用典型案例。書中還提供了相關算法的詳細介紹，以供讀者需要時參考。另外，本書還介紹了光譜學結(jié)合機器學習用于疾病檢測的相關方法和示例，并預測了其在疾病檢測領域的應用前景，以供讀者進一步思考。
本書可供高等院校生物醫(yī)學工程（生物材料）專業(yè)學生閱讀，也可供從事稀土發(fā)光材料、人工智能結(jié)合材料信息學研究的工程技術(shù)人員及科研人員參考。

稀土發(fā)光調(diào)制:理論與實踐 目錄

緒論 **章 稀土發(fā)光理論 1.1 下轉(zhuǎn)換發(fā)光過程 1.2 上轉(zhuǎn)換發(fā)光過程 1.3 濃度淬滅 第二章 稀土發(fā)光調(diào)制策略 2.1 金屬發(fā)光調(diào)制 2.1.1 金屬增強發(fā)光機理 2.1.2 金屬納米粒子電磁特性計算 2.1.3 DDA模擬算法 2.1.4 金屬摻雜的典型案例 2.2 核殼多層結(jié)構(gòu) 2.3 元素摻雜 2.4 染料敏化 2.5 多功能多級結(jié)構(gòu) 2.6 表面改性 第三章 材料信息學與稀土發(fā)光 3.1 納米化學結(jié)合材料信息學 3.2 人工智能用于生物醫(yī)學 3.3 元啟發(fā)式算法用于稀土發(fā)光優(yōu)化 3.3.1 遺傳算法用于稀土發(fā)光優(yōu)化 3.3.2 多種元啟發(fā)式算法用于稀土發(fā)光優(yōu)化 3.3.3 改進模擬退火算法用于稀土發(fā)光優(yōu)化 第四章 稀土發(fā)光用于生物診斷 4.1 體外成像 4.2 深層活體成像 4.3 多光譜和多模態(tài)成像 4.4 功能傳感 第五章 稀土發(fā)光用于光治療 5.1 上轉(zhuǎn)換光療 5.2 外觸發(fā)療法 5.3 多模態(tài)療法 5.4 成像引導治療和手術(shù)評估 第六章 稀土發(fā)光應用典型案例 6.1 神經(jīng)光子學用于腦診斷治療 6.2 NIR Ⅱ成像用于術(shù)中導航 6.3 生物正交用于診斷治療 6.4 機械發(fā)光用于傳感 第七章 光譜學結(jié)合機器學習用于疾病檢測 7.1 FTIR光譜結(jié)合機器學習 7.2 拉曼光譜結(jié)合機器學習 7.3 太赫茲光譜結(jié)合機器學習 7.4 熒光光譜結(jié)合機器學習 7.5 其他手段結(jié)合機器學習 7.5.1 X射線 7.5.2 偏振光譜 7.5.3 可見光的比色 7.5.4 磁粒子光譜 7.6 對光譜學結(jié)合機器學習用于疾病檢測的展望 第八章 總結(jié)與展望
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