今天在這里分享生物材料檢測和圖像分析相關的論文文獻及期刊，這方面文章可以投稿到生物技術，生物醫學，農業方向的期刊上，選擇核心期刊投稿更容易錄用。

　　(1)基于生物散斑圖像和慣性矩譜分析的牛肉摻腐檢測

　　摘要：牛肉摻假嚴重危害消費者的健康與經濟利益,因此對牛肉摻假進行無損檢測具有重要意義。該文基于生物散斑技術對牛肉摻假進行定量檢測。試驗將新鮮牛肉和非新鮮牛肉按不同比例(0、1%、3%、5%~60%(5%梯度)和100%)混合制備摻假樣本,并采集樣本的生物散斑圖像。針對單列慣性矩(inertia moment,IM)表征樣本生物活性存在穩定性差的問題,首次提出慣性矩譜(IM譜)分析的方法并用于建立基于支持向量回歸機(support vector regression machine,SVR)的牛肉摻假檢測模型。結果表明基于IM譜建立的SVR模型能較為準確預測牛肉中摻假物含量,校正集和測試集的決定系數分別為0.85和0.81,均方根誤差分別為0.12和0.11。該研究證明了利用生物散斑技術和慣性矩譜分析方法對新鮮牛肉中摻雜腐敗牛肉進行定量檢測是可行的。

　　機構地區：華中農業大學工學院 農業部長江中下游農業裝備重點實驗室

　　文章出處：《農業工程學報》 EI/CAS/CSCD/北大核心 2018年第16期281-286,共6頁

　　關鍵詞：無損檢測 激光器 圖像處理 激光散斑 牛肉 摻假 慣性矩譜 支持向量機

　　(2)多檢測器GPC提供全面數據分析生物醫藥高分子材料突破點

　　摘要：1964年，John C. Moore出版了關于凝膠滲透色譜(GPC)的專著，從此改變了科學家研究聚合物和大分子的方式。在將近半個世紀后，關于GPC的理論、實驗技術以及儀器性能均有了突飛猛進的發展，GPC也已被廣泛應用于工業、農業、醫藥、衛生、國防等各個領域。在GPC技術未出現之前，研究人員大多采用黏度法、滲透壓法和超離心沉淀等方法測量高分子聚合物的分子量，但這些方法不僅費時，而且操作繁瑣，另外消耗的溶劑量也很大。隨著GPC技術的問世與日漸成熟，研究人員能夠在無需花費太高成本、操作簡單的情況下，即可得到聚合物的相對分子量與分子結構，從而為生物醫藥類高分子和合成高分子材料的開發提供有力支持。

　　機構地區：產業新聞社

　　文章出處：《生物技術通報》 CAS/CSCD/北大核心 2015年第2期60-60,共1頁

　　關鍵詞：合成高分子材料 生物醫藥 GPC 數據分析 多檢測器 高分子聚合物 相對分子量 凝膠滲透色譜

　　(3)納米長余輝發光材料在生物醫學檢測、生物成像與腫瘤治療中的研究進展

　　摘要：長余輝發光材料是一種能儲存外界激發光能量、在激發光停止激發后仍能持續發光的材料。由于其長余輝壽命、無需原位激發、無組織背景信號干擾和高信噪比等優點,納米長余輝發光材料廣泛應用于生物醫學檢測、生物成像和腫瘤治療領域。本文綜述了近年來納米長余輝發光材料在生物醫學檢測、生物成像和腫瘤治療(化療、光熱治療、光動力治療和免疫治療)方面的應用進展,并進一步探討了其在生物醫學應用中所面臨的挑戰,對其未來的發展趨勢也進行了展望。

　　機構地區：陸軍軍醫大學 同濟大學附屬同濟醫院放射科

　　文章出處：《發光學報》 EI/CAS/CSCD/北大核心 2024年第2期252-268,共17頁

　　關鍵詞：納米長余輝發光材料 余輝發光 生物醫學檢測、生物成像 腫瘤治療

　　(4)生物質基材料對水中金屬離子的檢測和吸附研究進展

　　摘要：隨著經濟的快速增長,水中重金屬離子污染對人類生活以及工業生產產生了嚴重影響。生物質基材料是一種環境友好型材料,具有產量高、可再生和官能團豐富等優勢。對生物質材料進行物理、化學修飾可獲得一系列集檢測和吸附于一體的雙功能型生物質材料,且在廢水重金屬的檢測和處理中具有廣闊的應用前景。通過闡述近年來多個學者以纖維素、殼聚糖和海藻酸鈉等生物質材料為基材合成雙功能型熒光材料以及對水中重金屬離子的檢測和吸附應用的研究,分析相關的檢測和吸附機理,進而對集檢測和吸附一體化的雙功能型生物質基熒光材料目前存在的問題以及未來研究方向進行總結和展望。

　　機構地區：中鐵水務集團有限公司 中國鐵工投資建設集團有限公司 中國中鐵生態環境專業研發中心

　　文章出處：《安全與環境學報》 CAS/CSCD/北大核心 2024年第3期1153-1162,共10頁

　　關鍵詞：環境工程學 生物質 重金屬 檢測與吸附 機理

　　(5)基于GAN和多尺度空間注意力的多模態醫學圖像融合

　　摘要：針對多模態醫學圖像融合過程中多尺度特征和紋理細節信息丟失的問題,提出一種基于生成對抗網絡和多尺度空間注意力的圖像融合算法。首先,生成器采用自編碼器結構,分別利用編碼器和解碼器對輸入圖像進行特征提取、融合和重建,生成融合圖像;其次,整個對抗網絡框架采用雙鑒別器結構,使得生成器生成的融合圖像同時保留多個模態圖像的顯著特征;最后,構建一種多尺度空間注意力作為編碼器進行特征提取的基本模塊,利用多尺度結構充分捕獲并保留源圖像的多尺度特征,并且引入空間注意力更好地保留源圖像的結構和細節信息。

　　機構地區：鄭州大學網絡空間安全學院 鄭州大學互聯網醫療與健康服務河南省協同創新中心 鄭州大學漢威物聯網研究院

　　文章出處：《鄭州大學學報(工學版)》 CAS/北大核心 2025年第1期1-8,共8頁

　　關鍵詞：圖像融合 多模態醫學圖像 生成對抗網絡 特征金字塔 注意力機制

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