Functional recognition imaging using artificial neural networks: applications to rapid cellular identification via broadband electromechanical response.
Functional recognition imaging using artificial neural networks: applications to rapid cellular identification via broadband electromechanical response.
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DOI：
10.1088/0957-4484/20/40/405708
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发表时间：
2009-10-07
期刊：
影响因子：
3.5
通讯作者：
Jesse S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nikiforov MP;Reukov VV;Thompson GL;Vertegel AA;Guo S;Kalinin SV;Jesse S
扫描探针显微镜（SPM）的功能识别成像使用人工神经网络识别证明。这种方法利用复杂SPM响应的统计分析来识别目标行为，让人想起人脑中的联想思维，并避免了对分析模型的需要。作为识别成像的一个例子，我们展示了快速识别的细胞生物体使用在宽频率范围内的机电活动的差异。单像素识别模型Micrococcus lysodeikticus和荧光假单胞菌的细菌实现，证明了该方法的可行性。
Functional recognition imaging in Scanning Probe Microscopy (SPM) using artificial neural network identification is demonstrated. This approach utilizes statistical analysis of complex SPM responses to identify the target behavior, reminiscent of associative thinking in the human brain and obviating the need for analytical models. As an example of recognition imaging, we demonstrate rapid identification of cellular organisms using difference in electromechanical activity in a broad frequency range. Single-pixel identification of model Micrococcus lysodeikticus and Pseudomonas fluorescens bacteria is achieved, demonstrating the viability of the method.
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