Publication

Harmonic Holographic Microscopy Using Nanoparticles as Probes for Three-Dimensional Cell Imaging

Demetri Psaltis, Ye Pu, Ye Pu, Rachel Grange, Chia-Lung Hsieh
2009
Conference Papers

Résumé

We demonstrate the three-dimensional imaging capability of harmonic holographic microscopy by using the second harmonic generation from BaTiO3 nanoparticles as the signal. Three-dimensional distributions of the BaTiO3 nanoparticles in biological cells are recorded without scanning. (C) 2009 Optical Society of America

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/e51c75af-abcf-443d-875c-598d61a8ec61

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Demetri Psaltis, Ye Pu, Ye Pu, Rachel Grange, Chia-Lung Hsieh
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Concepts associés (14)

Loi normale multidimensionnelle

En théorie des probabilités, on appelle loi normale multidimensionnelle, ou normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, la loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. gauche|vignette|Différentes densités de lois normales en un dimension. gauche|vignette|Densité d'une loi gaussienne en 2D. Une loi normale classique est une loi dite « en cloche » en une dimension.

Complex normal distribution

In probability theory, the family of complex normal distributions, denoted or , characterizes complex random variables whose real and imaginary parts are jointly normal. The complex normal family has three parameters: location parameter μ, covariance matrix , and the relation matrix . The standard complex normal is the univariate distribution with , , and . An important subclass of complex normal family is called the circularly-symmetric (central) complex normal and corresponds to the case of zero relation matrix and zero mean: and .

Loi de mélange

En probabilité et en statistiques, une loi de mélange est la loi de probabilité d'une variable aléatoire s'obtenant à partir d'une famille de variables aléatoires de la manière suivante : une variable aléatoire est choisie au hasard parmi la famille de variables aléatoires donnée, puis la valeur de la variable aléatoire sélectionnée est réalisée. Les variables aléatoires sous-jacentes peuvent être des nombres réels aléatoires, ou des vecteurs aléatoires (chacun ayant la même dimension), auquel cas la répartition du mélange est une répartition à plusieurs variables.

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