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期刊信息/Journal information
光学精密工程
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国仪器仪表学会
光学精密工程

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国仪器仪表学会

曹健林

月刊

1004-924X

gxjmgc@ciomp.ac.cn；gxjmgc@sina.com

0431-86176855

130033

长春市东南湖大路3888号

光学精密工程/Journal Optics and Precision EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《光学 精密工程》学报简介 《光学 精密工程》（Optics and Precision Engineering）是中国科学院主管，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所、中国仪器仪表学会、中国微米纳米技术学会共同主办的国际性学术期刊。本刊于1959年创刊《光学机械》，1966年停刊，1975年复刊，1993年更名为《光学 精密工程》。现为16开本，双月刊，科学出版社出版，国内外公开发行。 《光学 精密工程》首任主编为我国第一代著名光学家王大珩，随后担任主编的有张作梅、唐九华和陈星旦，现任主编是中国科学院副院长、中国科学院光电研究院院长曹健林。50余年的变迁，《光学 精密工程》从初创到成长、壮大，特别是改革开放以来的发展，从一个侧面展现了我国现代应用光学与微纳米技术和精密工程交叉学科崛起与发展的梗概和脉络。现在，《光学 精密工程》已成为目前中国历史最悠久、在国内外发行量较大、影响面相对广泛的现代应用光学与微纳米技术和精密工程交叉学科的学术期刊，赢得了国内外同行的普遍认同和信誉，受到包括诺贝尔奖获得者Charles H.Townes教授在内的一些著名国际学者的高度评价，被认为是“有中国特色的刊物”，奠定了它在中国科技期刊中的重要地位。 《光学 精密工程》自创刊以来，为本学科科研工作的正确开展，为加速科研成果的诞生，为发挥预见与导向作用，为我国现代应用光学与微纳米技术和精密工程赶超国际先进行列发挥了不可替代的桥梁与纽带作用。这几年来，《光学 精密工程》继续以提高学术质量来增强核心竞争力，在办刊理念、学术品位、编辑质量、出版发行与宣传，以及运用现代信息技术等方面，进一步加快与国际接轨的步伐。 《光学 精密工程》的编辑委员会由世界各地有权威的学者组成，编辑部设在中国科学院长春光学精密机械与物理研究所。《光学 精密工程》刊载现代应用光学与微纳米技术和精密工程领域的高水平理论性和应用性的科研成果，内容包括：1)空间光学；2)光学材料和纳米材料；3)光学设计和系统；4)激光和激光技术应用；5)光通讯；6)微纳技术与精密机械；7)医用光学；8)先进加工制造技术；9)信息理论与信息处理技术10）测试技术与设备以及有关交叉学科等。 　　 《光学 精密工程》的读者对象为相关专业从事科研、教学、生产、运行的研究人员和工程技术人员以及研究生等。面向国际学科发展的前沿领域，以国家知识创新体系的建设为依托，跟踪热点课题加强组织和征集优秀稿件，优先发表具有创新性、导向性和权威性的学术论文。所有录用稿件均以印刷版、光盘版、网络版等同时出版。《光学 精密工程》被国外著名检索系统，如美国工程索引（EI）、英国科学文摘（INSPEC）、美国化学文摘（CA）、美国剑桥科学文摘（CSA）、俄罗斯文摘杂志（AJ）等多种检索刊物和数据库收录。 《光学 精密工程》编辑委员会期望与科学家、作者、读者、出版社和信息系统团结起来，在共同的目标下相互支持与合作，在我国政府及其主管部门的组织和协调下，共同营造我国科技期刊发展的优良环境，为创办国际一流的学术期刊不懈努力，让中国科技期刊加快融入国际学术交流。
正式出版
收录年代

    基于自然图像模型微调的小鼠脑部电镜图像实例分割

    承骜赵国强张若冰王丽荣...
    2836-2845页
    查看更多>>摘要：分割模型的准确性和鲁棒性是小鼠脑电镜图像处理中的主要考虑因素.针对电镜图像的技术特点,提出了高度稳健的二维分割算法,准确识别每张切片中各物体的形态结构.本文提出了基于大型自然图像模型的主干网络微调的大尺度二维电镜图像分割模型EM-SAM,用于脑部电镜图像中的实例分割.模型主干网络采用大型自然图像模型SAM中的已训练完成的图像编码器,在电镜图像处理任务中最大化模型提取图像特征的能力.此外,模型采用了U型的解码器设计,并通过小鼠脑电镜图像分割任务进行微调.实验结果表明:在公开数据集SNEMI3D中A-Rand可达到0.054;在公开数据集MitoEM中AP-50和AP-75分别可达到0.883,0.604.EM-SAM在电镜图像神经分割任务中准确性高、鲁棒性强,并且可针对不同任务进行微调.

    深度学习分割大模型电镜图像小鼠脑部

      原文链接:
    • 万方数据
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    采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络

    易见兵万建辉曹锋李俊...
    2846-2860页
    查看更多>>摘要：结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题.针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络.首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干网络提取的图像特征,从而提高通道和空间位置的相关性.其次,考虑到边界区分度不够,设计了一个级联特征融合网络,以更好地保留边界信息并提高边界区分度,从而提高分割精度.最后,引入了一种双分支混合上采样模块来获取更多的特征细节信息,以实现特征的互补以及捕获更完整有效的特征.在CVC-ClinicDB和Kvasir数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.944,0.920,平均交并比分别为0.900,0.869;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.922,0.912,平均交并比分别为0.880,0.861.在ETIS-LaribPolypDB,CVC-300和CVC-ColonDB数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.776,0.915,0.782;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.749,0.903,0.758.实验结果表明本文算法的分割精度较高,泛化能力较强.

    多尺度息肉分割通道分组空间增强边界特征增强级联特征融合双分支上采样

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