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核酸的分子识别和调控
围绕核酸特殊结构和修饰的动态变化，利用化学生物学理论和技术，通过化学小分子对核酸结构和修饰的识别及相互作用，探索生命过程新机制，项目取得一系列原创性成果，为疾病早期诊断和高选择抗癌领域提供新策略。主要科学发现为：1.实现小分子对非规则核酸的结构识别和调控，并揭示四链核酸新机制。通过抑制肿瘤中高表达的端粒酶，提出了小分子对G-四链核酸(G-4)识别新机制和抗肿瘤药物设计新策略；双钌配合物通过钾离子调控机制特异识别G-4产生光响应，创立了目视检测G-4的新技术；通过光诱导机制实现小分子不同
武汉大学
2021-04-14
一种路况识别仪
本实用新型公开了一种路况识别仪，所述微控制器为AT89S52，不仅能耗低，而且性能高，所述识别仪主体包括键盘模块和显示模块，便于参数设定和观察，所述支架包括竖支架和横支架，所述横支架固定在竖支架上端，所述红外发射器、反射红外接收器、红外散射接收器固定在横支架上，所述辐射温度传感器固定在竖支架上，所述红外发射器和反射红外接收器与水平地面的夹角相等，便于接收信号，该路况识别仪具有良好的可靠性、稳定性以及耐久性的优点，具有广阔的市场前景。
安徽建筑大学
2021-01-12
生物靶标光谱指纹识别
在生物医学光学方面，本团队开展了基于低相干原理的检测技术在生物医学领域的应用，开展了低相干眼生物测量仪的研制；实现了工程样机的制备，技术成熟度 7 级；具体如图 1 所示；此设备可以开展眼轴长度，角膜曲率，角膜直径和前房深度的测量；还开展了低相干原理下的生物折射率研究，开展了液体，固体状态下的折射率测量，因为折射率与生物体的属性都有一定的相关性。
上海理工大学
2021-01-12
DSY-C电缆识别仪
产品详细介绍 【产品说明】 电缆识别仪由信号发生器和接收钳信号检测器及指示表三部分组成，信号发生器主要产生特殊的脉冲调制信号，通过输出线加至停止运行的被测电缆上，用接收钳在现场寻找被测电缆，当接收钳检测器测到施加在电缆上特殊信号时，信号检测器上电表指针与施加信号频率同步摆动，而其它电缆线上检测到的信号则要小很多且方向相反，通过电表指示幅度及方向，很容易判定被测电缆。接收钳信号检测器同信号发生器联合使用时，可以用于电缆带电状态判别，或辅助寻找电缆短路位置等工作【工作原理】 发射机发射的大功率特殊信号输入被测的电缆，将接收机靠近所选定的电缆上，则感应的电流脉冲的方向由电表指针标出并且反映出接收信号的幅度大小。对邻近的其他电缆由于电感或电容耦合，或由于返回电流经过屏蔽层引起的讯号，此时电表指针也将摆动，但其强度明显比被测电缆指示要小。【应用范围】 电缆识别仪适用于各种型号电缆中的停运电判别；识别所要寻找的电缆；对于电缆沟、桥架及固定在墙上的电缆尤为方便。【性能指标】信号发生器： 电 源：AC220V 50Hz输出功率：1.5KVA输出方式：间隙调制方式间隙时间：1—3S环境温度：-10℃—45℃机壳尺寸：250×130×250mm3【接收机】 电 源：5#电池四节检测电流：2A—5A检测方式：感应式、判别方向及大小仪器特点a) 识别准确；b) 操作简单明了，无误操作；c) 指示清晰无误判断；d) 整套仪器小巧、美观；g) 适合各种型号电缆
西安广昕丰泽电子科技有限公司
2021-08-23
仪表智能识别物联网系统
仪表智能识别物联网系统由智能读表相机、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成，通过智能采控终端采集仪器仪表的各项数据，将数据上传到网络服务器，存储、整理分析，通过智能应用系统实现实时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。
霍夫纳格智能科技（嘉兴）有限公司
2022-01-21
一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统
本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统，方法包括以下步骤：S1、估测原始图像的大气光值 A；S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像，对两层半逆图像进行线性对比度增强；S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在 CIE-LCH 空间 H 通道的绝对差值，根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布，根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合；S4、对融合后的图像进一步线性增强，获得最终的对比度增强的去雾
华中科技大学
2021-04-14
双光学放大倍率图像采集装置及图像采集控制处理系统
通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统，进行巧妙的光路切换，实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求，有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾，破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题；应用企业已累计生产销售682台套，用户已达到300多家，部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区，打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面，有效促进了行业的技术进步。
华南理工大学
2021-04-14
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10