产品详细介绍意大利LE公司生产的AMH系列磁滞回线仪是对永磁和软磁材料的磁特性做综合分析的测试系统。LE AMH-DC-T-S系列提供了一个快速简单的测量环状软磁材料的方法。整个测量周期都是自动，并由专用软件Soft200-P控制，得到完整的测试环境下的材料性质。AMH-DC-T-S满足IEC60404-4和ASTM A773国际标准。 主要性质：Ø  自动测量完成的磁滞回线，一般磁化曲线，磁导率曲线Ø  剩磁Br,矫顽力Hc,饱和值Hsat，Bsat，Jsat,周期面积，相对磁导率等Ø  易于操作的软硬件  标准配置Ø  基本系统包括了1个磁通计，2个集合了精密电流计和双极开关的直流电源Ø  横向霍尔探头Ø  采集感应线圈Ø  电磁铁LEP-SBØ  环状样品连接工具Ø  电脑和打印机Ø  棒状和环状标准样品

产品详细介绍 材料与工艺：亚克力，光纤，白钢 用途：天文坐标系齐全，学习天球坐标系基础理论。地球通电后球体表面星点发光。改变天北极的高度就可以改变地理纬度（包括南纬）求所在地区的任意时间所见星空。移动“磁铁太阳”吸附到黄道某天日期上，就可以快速求出早或晚当日所见的星空。直观演示每天的及每季节的太阳出没方位，即太阳的周日视及周年视运动变化。

热膨胀系数测定仪用于检测固体材料随温度变化产生的膨胀或收缩量，有卧式及立式（用于大尺寸样）两种结构样式，按温度范围分有-196～100℃、-70～200℃、-30～100℃、室温～1000℃、1400℃、1600℃、1700℃等规格。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

临床上肿瘤的治疗用药分为传统细胞毒类药物和新型分子靶向药物，后者通常具有相对明确的靶 本研究对象为一种通用外科手术立体显微摄像演示装置，由3D高清数码摄像机、显微适配器、显微摄 点，抑制肿瘤细胞生长而减少对正常细胞的作用，对肿瘤的选择性高、毒性小。磷脂酰肌醇 - 3 -激酶 像镜头、聚焦光源、3D高清液晶显示器及调节器支架所构成。本技术成果可方便调节显微摄像镜头距离和 （Phosphoinositide 3-kinase，PI3K）是许多生命活动中关键的信号分子。PI3K抑制剂在抑制肿瘤细胞增 角度，还可调节聚焦光源光斑大小。根据3D显示屏的不同类型，手术者可能需要佩带不同的3D眼镜或头 殖、诱导肿瘤细胞凋亡和逆转肿瘤细胞耐药性等方面具有独特的优势，可以单独用药或与其它靶向药物联 戴式立体显示眼镜，也可采用能直接用裸眼观看的3D显示屏。术者或助手可直接调控或通过遥控器调控 合用药。 3D摄像机，即调控变焦、对焦和摄录像等。由于采用高清3D摄像显示模式，其图像分辨率和清晰度可达 目前以PI3K信号通路中关键分子为靶点的抗肿瘤药物研究已有近20个化合物进入临床试验阶段，有4 到或超过光学显

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本实用新型公开了一种结构光照明的双光子荧光显微系统。电光强度调制器、扩束镜和相位调制器沿飞秒激光器发出的光束依次布置在前方，经电光强度调制器功率调制、扩束镜扩束和相位调制器相位调制后入射到扫描模块中，扫描模块的出射光依次经扫描镜、场镜、二色镜和物镜后照射到样品架的样品上，物镜安装在Z向扫描台上。本实用新型为生物组织深层无创成像提供了一种可行的方式，能得到信噪比大大提升的显微图像，效率高灵敏度强，能够在传统多光子方法无法清楚识别的深度重建衍射极限分辨率。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。