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一种收集幼苗根系分泌物及测定分泌物占光合产物比例的装置
本实用新型公开了一种收集幼苗根系分泌物及测定根系分泌物占光合产物比例的装置。针对现有技术中只能单独收集根系分泌物和单独测定光合速率的弊端,本实用新型提供了一种能够同步测定地上光合产物和地下根系分泌物的实验装置,即监测光合产物和根系分泌物,以解决根系分泌物占光合产物比例这一有争议的重要问题,但是该方法目前只能测定不同物种幼苗和个头小的植物。本产品包括根系分泌物培养管,培养管塞和连接管,光合仪的整株拟南芥叶室及可装培养管并能调节的专用塑料花盆。根系分泌物的培养管填装类似土粒粒径的玻璃砂,培养管塞和连接管均为硅橡胶材料,并在管塞上留下可以通过幼苗茎的孔;为了防止损害幼苗茎,茎孔外周硅橡胶材料变得很薄,且到取样塞边缘开有径向切口;培养期间和测定光合时,培养管底部用封套封住;抽滤时才扒开封套,连接抽滤装置。另外可把培养幼苗的培养管放进专用塑料花盆中,连接整株拟南芥叶室,测定光合速率等指标。本实用新型可同时监测幼苗和个头小植物的地上光合产物和地下根系分泌物,测定根系分泌物成分的同时,还可以计算出根系分泌物DOC占光合固定C的比例。
西华师范大学 2015-01-07
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术,提高医疗影像辅助诊断的水平,使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率,使其尽快走入家挺、社区,满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先,通过建立多层感知的神经网路,对医学影像的特征进行充分学习,得到影像的几何映射的关系,从而实现对医学影像的三维重建,克服了现有的三维重建技术中度量关键问题,关键技术对于医学影像的精准度量,具有现实意义:其次,在2D病灶分割中,利用半监督学习技术,实现少标签情况下的分割技术,半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术,对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效,并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题,所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外,在医学度量方面的关键技术中,突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术,可以用于临床辅助诊断中,在关键技术探索中,实现对腔内脂肪特征的精细学习,该技术仅需要少量的影像标准数据,就可以实现皮下脂肪的准确分割,并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学 2021-05-10
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