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Recovering the appearance of the capillary blood column from under-sampled flow data

机译:从采样的流量数据中恢复毛细血管血清的外观

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摘要

The regular spacing of cells in capillary flow results in spurious cell trajectories if the sampling rate is too low. This makes it difficult to identify cells, even if the velocity is known. Here, we demonstrate a software method to overcome this problem and validate it using high frame rate data with known velocity, which is downsampled to produce aliasing. The method assumes high spatial sampling, constant velocity over short epochs, and an incompressible blood column. Data in successive frames are shifted along the capillary tube axis according to the flow velocity, faithfully rendering cells and plasma. The velocity estimate, required as input to this procedure, can be obtained from either a) the blind optimization of a simple heuristic, or b) a recently proposed velocimetry algorithm, which appears to extend the aliasing limit. (C) 2020 Optical Society of America
机译:如果采样率太低,则毛细血管流动中细胞的常规间距导致杂散的细胞轨迹。 即使速度是已知的,这也使得难以识别细胞。 在这里,我们演示了一种克服这个问题的软件方法,并使用具有已知速度的高帧速率数据来验证它,该速度下按采样以产生别名。 该方法采用高空间采样,恒定速度,短时间的速度和不可压缩的血液柱。 连续框架中的数据根据流速,忠实的渲染细胞和等离子体沿毛细管轴移动。 作为输入到该过程的输入所需的速度估计可以从A)的简单启发式或b)的盲优化获得最近提出的速度算法,该算法似乎扩展了锯齿极限。 (c)2020美国光学学会

著录项

  • 来源
    《Optics Letters》 |2020年第15期|共4页
  • 作者

    Bedggood Phillip; Metha Andrew;

  • 作者单位

    Univ Melbourne Dept Optometry &

    Vis Sci Melbourne Vic 3010 Australia;

    Univ Melbourne Dept Optometry &

    Vis Sci Melbourne Vic 3010 Australia;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计量学;光学;
  • 关键词

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