研究目的
开发一种快速、无标记的方法，通过结合衍射图像参数与散射光强度来对不同形态（球体、圆柱体和椭球体）的微米级颗粒进行分类。
研究成果
研究表明，结合灰度共生矩阵参数与正向散射强度的衍射成像技术，能有效区分不同形态的微米级颗粒?；诟咚够旌夏Ｐ偷姆掷嗥魇迪至烁咦既仿剩っ鞲梅椒ㄔ诳焖傥薇昙强帕７治鲋械那绷?。
研究不足
该研究的局限性包括：由于参数分布重叠，难以对具有均匀且相同内部折射率值的颗粒进行分类；以及模拟和分析大量颗粒所带来的计算成本问题。
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通过衍射图像参数结合散射光强度对球形、圆柱形和椭球形微米级颗粒进行快速分类
DOI：10.1016/j.jqsrt.2018.12.010
期刊：Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer
出版年份：2019
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
单粒子散射光的空域分布与其折射率（RI）分布的形貌特征密切相关。在相干激发条件下对散射光进行衍射成像，为获取和提取粒子分类特征参数提供了独特方法。本研究采用经验证的方法精确模拟均匀粒子散射光的衍射成像，获得计算衍射图像（DI）数据。通过灰度共生矩阵（GLCM）算法提取了DI数据的特征参数。我们基于高斯混合模型（GMM）开发了无监督机器学习算法，在参数空间中对1965个由单/双球体、圆柱体和椭球体构成且具有不同RI值的粒子进行分类。结果表明：所选GLCM参数结合前向散射总强度能提供有效的形态学分类标记。对于相同RI的1791个粒子，将其分为3类粒子时的平均分类准确率介于82.6%至97.2%之间。这些结果证明了衍射成像方法结合GMM分类器对非球形均匀粒子进行快速分析和分类的巨大潜力——相较于区分生物细胞类型，该应用具有显著挑战性。
作者：
Wenjin Wang，Yuhua Wen，Jun Q. Lu，Lin Zhao，Safaa A. Al-Qaysi，Xin-Hua Hu
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