本发明公开了一种基于反蛋白石结构水凝胶的心肌细胞检测方法及其应用，包括以下步骤：1)制备生物相容性的反蛋白石结构水凝胶；2)基于反蛋白石结构水凝胶心肌细胞的培养；3)心肌细胞的检测；4)数据的分析。本发明中的反蛋白石结构色水凝胶具备良好的生物相容性，细胞在其表面生长保持高活性和表型，反蛋白石结构水凝胶不仅为心肌细胞的生长提供载体，更重要的是为心肌细胞收缩力和跳动频率的检测提供稳定的光学传感信号，该检测方法不需要复杂的检测系统，具备直观性、高灵敏行、高效、不受外界条件影响的优势；该方法可应用于心脏药物

1 成果简介利用我国丰富的镁资源，依托技术创新开发高附加值的功能性粉体材料是镁盐行业面临的一个共同课题。本项目通过制备塑料增强材料－碱式硫酸镁晶须为镁盐的高度利用提供一条有价值的处理途径。此外， 我国是一个塑料生产大国，在塑料产品的深加工及增值方面有很大技术潜力和市场空间，制备晶须-塑料高性能复合材料是其中重要的发展方向之一。 晶须是指以单晶形式生长的形状类似短纤维，而尺寸远小于短纤维的针状单晶体，是一种力学性能十分优异的复合材料补强增韧剂。碱式硫酸镁晶须具有轻质、高韧、耐磨、耐腐蚀等特性，用其制备的复合材料具有强度高、比重小的特点，可用于制备高性能晶须－塑料复合工程材料如高强塑料容器、管材、板材、齿轮、刀具、轴承、滚压设备等，也可用于航空航天及汽车行业，目前国内市场需求是 8~10 万吨/年。目前日本类似产品（碱式硫酸镁晶须）的售价为 4~6 万元/吨。2 应用说明清华大学已成功开发出水热合成碱式硫酸镁的实验室技术。该项技术的主要原料为硫酸镁（ 500~700 元/吨），工艺简单，所需设备大多为常规设备，成本较低（约 8000 元/吨），具有较强的经济效益和社会效益。  图1 碱式硫酸镁晶须形貌3 效益分析按年产 1000 吨中试规模计，成本： <8000 元/吨， 保守售价:20000 元/吨， 年创产值（万元）： 1000´20000¸10000=2000，年创利税（万元）： 1000´(20000-8000)¸10000=1200。

超细高纯金红石型钛白粉是利用其随角异色性，在轿车闪光面漆中应用获得色彩丰富的涂层，并使漆面经久耐用，长期保持鲜艳如新。随着高速公路和轿车工业的快速发展，高档面漆市场供不应求，主要原因是金红石型钛白粉生产厂家太少，主要是依赖进口，使成本大幅增加。在国外发达国家中，研究和生产这类产品的厂家较多，并研究开发成功了较多的生产方法，如液相中和法，四氯化钛气相水解法，烷氧基钛气相水解法，胶体化学法等。它们各有优缺点，其中，第一、四种方法原料来源较为方便，且价格较低，因而采用更普遍一些。 以钛铁矿和浓硫酸为原料先制得硫酸氧钛，加入纯碱溶液，生成氢氧化钛沉淀，再加入盐以生成水合二氧化钛凝胶，用阴离子表面活性剂使之成为凝胶，再采用有机溶剂进行挤水处理，得到有机凝胶，再除去有机溶剂，在低于阴离子表面活性剂的分解温度下进行热处理，即可得到超细高纯金红石型钛白粉产品。

本发明公开了一种大分子链模板法制备聚丙烯酸类复合高分子水凝胶的方法，以具有配位功能的大分子链为模板，在金属离子的配位作用下引导丙烯酸单体配位、聚合，制备出具有高机械强度和自修复性能的高分子水凝胶。以质量分数计，该自修复水凝胶原料组分组成包括大分子模板２．５～１０份，单体５～２５份，水３０～６０份，金属离子０．１～２．５份，引发剂０．１～２．５份。其特征是大分子模板的存在有效引导规整聚合物的制备，同时增加了水凝胶的机械强度和自修复能力。本发明所制备的复合水凝胶具有良好的力学性能及常温下优异的自修复性能

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 谢冬蕊 石工院/石油工程 2020/2024 202031010183 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 谢刚 石工院 讲师 油气井工程 四、项目简介 1.目前国内外页岩气水平井大多数采用油基钻井液钻井，但油基钻井液存在不环保和成本高的问题，因此发展一种高性能水基钻井液来代替油基钻井液已成为一种必然趋势； 2.现阶段对页岩地层的封堵还存在问题，常规的封堵剂由于其尺寸问题，无法对纳米级别的孔隙和裂缝进行有效封堵，因此有必要合成一种纳米封堵剂；

 

       羿飞科技是全球全球唯一拥有全产业链无缝内投球生产技术的公司、国内唯一拥有无缝内投球幕专利技术的公司、国内唯一拥有球面多点触控技术的公司。其研发生产的球形显示产品已成功应用于国庆六十周年庆祝/2008年北京奥运会/2010上海世博会等项目。         内投球产品介绍：单机内投球型显示系统是一种新兴的展示技术，它打破了以往投影图像只能是平面规则图形的局限，利用特殊的光学镜头，将普通的平面影像进行特殊的变换，投射到一个球形的屏幕内，形成一个内投的球体影像。内投球采用高流明的投影机，高分辨率技术可以播放各种经过视频变幻的影像，使整个球体看起来就像一个科幻的大球，可以很好的吸引参观者的眼球，该产品主要应用于科普教育、展览展示、广告娱乐和虚拟仿真等领域。 特点及优势：         1、无缝一体成型：独有的无缝拼接技术，整球浑然一体。         2、190°视场角鱼眼镜头         3、亮度增强系统：使显示亮度增强60%以上         4、多种规格，满足不同需求：660mm、800mm、1000mm、1200 mm、1500 mm等多种规格，同时还可以根据客户的需求、结合实际的场景定制最合适的球幕投影方案。

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

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。

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。