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鱼线血管线栓
鱼线血管线栓,包括鱼线,所述鱼线的长度为7cm,直径为0.265mm;所述鱼线的前端镀有封蜡层,所述封蜡层的长度为0.5-1cm,最大外径为0.7-1.3mm。在所述封蜡层后方,还设有长度为0.2cm的环状修改液涂层,该修改液涂层的后端距封蜡层前端的距离为2cm。
成都中医药大学 2015-05-15
电源线接线端子
定单信息 TES-ADP24VC 电源适配器 TES-ADP24VC ……………………… 电源适配器(24 V DC, 1.5 A,用于TES-5630M,TES-5641/5642/43系列一体机)   电源延长线 电源延长线 …………………………………………………………电源延长线(用于TES-ADP24VC 电源适配器,单位:米)   电源线接线端子 电源线接线端子 ………………………………电源线接线端子(用于TES-ADP24VC 电源延长线,100 个/包,单位:包)
深圳市台电实业有限公司 2021-08-23
磁感线演示器
产品详细介绍
合肥教学仪器厂 2021-08-23
静压造型线液压系统
液压系统控制静压造型线全线30多台套设备的动作,全自动实现落砂、分箱、箱面及内腔清扫、造型、翻转、铣浇口、扎气眼、合箱、紧箱钩、铸型冷却等诸工序平稳、高效运行,保证了设备的生产效率。
太重集团榆次液压工业(济南)有限公司 2021-06-17
磁感线演示器
宁波浪力仪器有限公司(余姚市朗海科教仪器厂) 2021-08-23
磁感线演示板
宁波浪力仪器有限公司(余姚市朗海科教仪器厂) 2021-08-23
三线电子开关
宁波浪力仪器有限公司(余姚市朗海科教仪器厂) 2021-08-23
15分钟新冠病毒感染快检产品
南京大学健康医疗大数据国家研究院与南京大学校友企业江苏美克医学技术有限公司联合研发出的15分钟快速检测新型冠状病毒感染的IgM/IgG抗体检测试剂盒(免疫层析法),已在江苏省各地市疾病预防控制中心投入使用。这款试剂盒经过南京市第二医院等单位的大样本试用检测,发现能够快速、简便、准确的筛查新型冠状病毒感染患者,完全符合市场的迫切需求。 南京大学将首批免费向淮安市捐赠1万人份的新型冠状病毒(2019-nCoV)lgM/lgG抗体检测试剂盒投入人群监测。研发产品 由南京大学与美克医学联合研制成功的新型冠状病毒(2019-nCoV)lgM/lgG抗体检测试剂盒应用了免疫层析法。lgM/lgG抗体是从感染到发病中出现的人体抗体,是近期感染的标志。在感染过程中lgM是人体免疫系统中首先出现的抗体,然后lgG抗体出现,伴随着lgM抗体衰减。检测急性感染期新型冠状病毒(2019-nCoV)特异性lgM/lgG抗体具有敏感性高、诊断及时、能判定疑似者是否感染等优点。因此,检测新型冠状病毒(2019-nCov)lgM抗体具有重要的临床意义,对有效控制大规模传播具有重要的意义。 新型冠状病毒(2019-nCoV)lgM/lgG抗体检测试剂盒目前已投入人群监测中,在首批试用后,快速、简便、有效、精准的病毒检测效果得到北京疾病预防控制中心、江苏省疾病预防控制中心和华中科技大学协和武汉红十字会医院等多省市疾控中心、省传染病医院、多家教学医院20多家医疗机构的肯定,并积极响应加入新型冠状病毒(2019-nCoV)lgM/lgG抗体检测产品的验证工作中。
南京大学 2021-04-10
15分钟新冠病毒感染快检产品
由南京大学与美克医学联合研制成功的新型冠状病毒(2019-nCoV)lgM/lgG抗体检测试剂盒应用了免疫层析法。lgM/lgG抗体是从感染到发病中出现的人体抗体,是近期感染的标志。在感染过程中lgM是人体免疫系统中首先出现的抗体,然后lgG抗体出现,伴随着lgM抗体衰减。检测急性感染期新型冠状病毒(2019-nCoV)特异性lgM/lgG抗体具有敏感性高、诊断及时、能判定疑似者是否感染等优点。因此,检测新型冠状病毒(2019-nCov)lgM抗体具有重要的临床意义,对有效控制大规模传播具有重要的意义。
南京大学 2021-04-10
粪便显微镜检有型成分自动识别技术
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
电子科技大学 2021-04-10
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