中药成分复杂且很多贵重的有效成分含量极低，只有微量甚至痕量。因此，有效成分的提取分离是中药开发的关键工序。发展中药提取技术有助于提高中药的提取效率，降低能源消耗，缩短生产周期，稳定产品质量。微波提取又叫微波辅助提取，是一种具有发展潜力的新型提取技术，即用微波能加热溶剂，从药材中分离出所需化合物，是在传统提取工艺的基础上强化传热、传质的一个过程。微波提取技术与传统提取技术相比，具有许多独特的优点，被誉为“绿色提取技术”，并已成为实现中药现代化的主要关键技术之一。本课题组研究了微波辅助提取黄花蒿中的青蒿素、阔叶十大功劳中的小檗碱、黄芩中的黄芩苷、金银花中的绿原酸、积雪草中的积雪草苷、墨旱莲中黄酮类化合物的小试工艺过程，并对青蒿素、黄芩苷、绿原酸、黄酮的微波提取过程进行了中试放大研究。

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。

南开大学科研人员在“氢键吸附剂的合成、结构和吸附性能研究”中，合成出了3类氢键吸附树脂，包括ADS-15,ADS-17,ADS-F8等高分子吸附剂。这些吸附剂在结构和性能上突破了以二乙烯苯为主要原料的普通吸附树脂的框框，对中药主要成分黄酮类、生物碱类、酯类、皂甙类等以氢键吸附机理进行提取分离，具有较高的吸附量和选择性，可得到中药有效成分含量较高的提取物，并且提取工艺简单、生产成本较低，能够适应许多中药成分提取的要求。如人参、绞股蓝、三七、银杏叶、山楂、葛根、苦荞、沙棘、芍药、穿心莲、喜树果、栀子、黄连、三棵针、黄芩等有效成分的提取都已形成较成熟的工艺，部分已用于实际生产，取得了很好的经济效益和社会效益。

本项目提供一种治疗失眠症、抑郁症的生物碱有效成分及其 2 种新型制剂及其制备方法，分别可以用作口服给药及鼻腔给药，方便临床应用，减少给药频率、提高病人顺应性；增强治疗效果。

植物、中草药中的挥发性成分分为油溶性和水溶性两大类，俗称挥发油、精油，是天然香精的主要原料、也是中药的活性部位，在香精香料工业和中药领域中有广泛应用。实际应用时主要采用水蒸汽蒸馏工艺所得产品，但在该工艺下挥发油的提取率不高，尤其是水溶性较强的挥发性成分很难采用水蒸汽蒸馏工艺制备。挥发性成分一般都含有一个或多个-OH等基团，易于与水形成最低共沸点的共沸物，本技术的原理是在传统水蒸汽蒸馏装置的提取罐与冷凝器之间增加一个精馏塔，随水蒸汽共沸蒸发的有机挥发物进入精馏塔，经过多级气液平衡后气相中有机物浓度大大提高，使得冷凝器中气相中有机挥发油的浓度高于其在水中的溶解度，从而易于冷凝分层。因此本提取-共沸精馏耦合工艺可显著提高挥发油的得率和浓度。对柴胡、川芎、苍术、没药、玫瑰、茶叶、荷叶等药材、植物的提取结果表明，与水蒸汽蒸馏工艺相比，本技术可使挥发油的得率提高2~5倍，挥发油浓度提高2~3倍，十分适合于水溶性较强、含量较低（低于2%）的挥发油提取。本技术具有自主知识产权，已申请中国发明专利：挥发性成分提取装置及其提取方法，申请号：200810032234.9，公开号：CN101274148A

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。

一、成果简介 运用“葛根有效成分提取的产业化关键技术”，同步提取葛粉、葛根黄酮、多糖等产品提取技术已中试生产成功。形成原料日处理量 20 吨，日产葛粉 3.5 吨、可溶性葛根多糖2.5吨、葛根黄酮 0.6 吨的生产能力。二、技术特点

创建了固定化酶膜偶联系统和酶冷棒耦合系统，从燕麦和畜禽加工废弃物中制备出具有 ACE 抑制活性、抗冻活性和免疫活性的系列多肽产品；采用复合多糖酶法预处理结合微波辅助热弱碱液萃取法开发出燕麦β-葡聚糖与燕麦蛋白高效联产制备技术；利用自制的活性肽、多糖及蛋白开发出具有降压、肠道益生作用的系列保健食品。

项目简介 本成果基于生命科学、信息科学和工程科学的多学科交叉的研究，采用近红外光谱 分析技术，具有不需要对分析样品进行前处理；分析过程中不消耗其它材料或破坏样品， 分析重现性好、成本低等特点，可应用食品、农产品流通和生产过程中品质分析和质量 的现场和在线检测。该成果处于中试研究阶段。 性能指标 （1）仪器小巧紧凑,携带方便；通过 USB 线与电脑连接即可进行检测。 （2）采用不同的检测模型和不同材质和规模的流通池、光纤探头、及专用漫反射附 件等，可实现