据报道称，来自法国高师的研究人员重新调整了一种算法，该算法啊本是为完成Netflix 2009年电影偏好预测竞赛而开发的，虽然该算法没有赢得Netflix的100万美元奖金，但是却创建一种以前所未有的速度获取生物组织拉曼光谱图像的方法。

拉曼光谱是一种非侵入性技术，无需样品制备即可确定复杂样品的化学成分，但它通常的图像采集速度太慢而不能捕获生物标本的动态，并且处理由光谱成像产生的大量数据也是非常耗时的。为了加快成像过程，他们通过使用数字微镜器件（或称为空间光调制器）取代传统设置中使用的高速相机。

研究人员利用拉曼显微镜展示了他们的新方法，获得了脑组织和单细胞的光谱图像，他们的结果表明，该方法可以以几十秒的速度获取图像，并实现高水平的数据压缩。

研究人员认为，新方法应该适用于大多数生物样本，所以他们计划用更多的组织类型对其进行测试，以通过实验证明这一点。除临床工具外，该方法可用于生物学应用，例如藻类表征，他们还希望提高系统的扫描速度，以完成亚秒级图像采集。

本文译自www.industrial-lasers.com/articles/2019/03/bugatti-uses-slm-solutions-additive-manufacturing-systems-in-component-production.html

Kevin编译编辑

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