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公开(公告)号：CN106243410A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610623929.9
申请日：2016-08-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: C08L5/08 , C08J3/075 , C08F299/00 , C08F2/48 , C08B37/08
CPC classification number: C08L5/08 , C08B37/003 , C08B37/0072 , C08F2/48 , C08F299/00 , C08J3/075 , C08J2305/08 , C08J2405/08 , C08L2205/025
Abstract: 一种羟乙基壳聚糖/透明质酸双网络水凝胶及其制备方法，利用甲基丙烯酸缩水甘油酯分别改性羟乙基壳聚糖和透明质酸，获得羟乙基壳聚糖接枝甲基丙烯酸缩水甘油酯和透明质酸接枝甲基丙烯酸缩水甘油酯；羟乙基壳聚糖接枝甲基丙烯酸缩水甘油酯经光化学聚合得到第一个网络结构羟乙基壳聚糖水凝胶，经冻干后浸渍透明质酸接枝甲基丙烯酸缩水甘油酯和光引发剂的水溶液，实施光化学聚合形成第二网络透明质酸水凝胶，得到羟乙基壳聚糖/透明质酸双网络水凝胶。该水凝胶的力学和溶胀性能等可调节；水凝胶形成速度快、工艺简单、结构稳定性好，可用于体外3D肿瘤模型构建、药物递送、组织再生等方面。
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公开(公告)号：CN106188584A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610624489.9
申请日：2016-08-02
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: C08J3/28 , C08B37/0072 , C08J3/075 , C08J2207/10 , C08J2305/08 , C08L5/08 , C08L2203/02
Abstract: 本发明公开一种透明质酸衍生物水凝胶及制备方法，属于生物医用材料领域。所述的制备方法为，先采用碳二亚胺法将甲基丙烯酸2-氨基乙基酯和L-赖氨酸接枝于透明质酸分子上，然后将得到的透明质酸衍生物与水溶性光引发剂在水中实施光化学聚合，即得到透明质酸衍生物水凝胶。本发明的透明质酸衍生物水凝胶不仅力学性能稳定、弹性高、孔径均匀，并且工艺简单、反应条件温和、成胶时间短，产物具有可注射性。该透明质酸衍生物水凝胶可用作3D肿瘤模型基质、组织工程支架材料、药物载体、创伤敷料等。
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公开(公告)号：CN110705375B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910859579.X
申请日：2019-09-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向噪声图像的骨架检测系统及检测方法，包括多个骨架滤波器，每个骨架滤波器均具有零和性结构及反射对称性结构；多个骨架滤波器分别设置在笛卡尔坐标系的x‑y平面的n个方向，多个骨架滤波器采用旋转对称分布；本发明提供了通过采用具有零和性的骨架滤波器实现了对均匀噪声分布的过滤；采用反射对称性的骨架滤，实现了对不具有对称结构的噪声分布进行过滤；将多个骨架滤波器旋转对称设置，其中每个骨架滤波器内部两个对立方向的连接线的中心即为骨架点，进而实现了对噪声图像的骨架检测；结构简单，容易实现，对噪声图像骨架提取具有非常好的鲁棒性优势。
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公开(公告)号：CN110188836B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910541911.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于变分自编码器的脑功能网络分类方法，包括以下步骤：采集若干正常人和脑认知功能障碍患者的T1加权磁共振图像T1 weighted MRI和静息态功能磁共振图像rs‑fMRI；进行预处理；将预处理后的rs‑fMRI作为回归因变量，大脑功能网络作为回归自变量进行双回归分析，得到个体水平大脑功能网络；构建深度变分自编码器(VAE)模型，将得到的个体水平大脑功能网络图作为VAE的输入和输出，编码器部分作为特征提取模块用于得到个体功能网络的隐编码；构建多层感知器网络对步骤四中VAE得到的编码进行分类；利用训练好的针对不同脑功能网络的多个分类器对测试集中的样本进行推断，并将多个分类器的推断结果进行融合，得到最终的分类结果；本发明提高了分类的准确率。
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公开(公告)号：CN110363096A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910539169.7
申请日：2019-06-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的大脑时间信号处理方法，包括步骤：1)将采集所得功能磁共振图像进行预处理，并且要求所采集的功能磁共振图像有相同的回波时间；2)对预处理后每个被试脑区的时间序列进行中心化和标准化，使用健康被试分别训练每个脑区的隐马尔可夫模型；3)根据所求的隐马尔可夫模型参数求解每个被试每个脑区序列的似然值，并根据不同被试时间序列长度不同进行缩放，得到每个被试每个脑区的一个特征；4)使用步骤3)得到每个被试一个脑区的特征后，使用SVM-RFE方法分类两组被试。基于本发明所提出的分析方法对孤独症谱系障碍的功能磁共振数据进行分类，准确率已经达到80.37％，相较于构建脑网络，深度学习等其他方法有很大的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106188609B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610624488.4
申请日：2016-08-02
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种L‑赖氨酸改性透明质酸衍生物的制备方法，属于生物医用材料领域。其制备方法为，首先利用碳二亚胺法将L‑赖氨酸‑铜络合物接枝于透明质酸分子上，经除铜离子后得到L‑赖氨酸改性透明质酸衍生物，然后与二元醛交联剂进行交联反应，再经硼氢化钠还原，形成L‑赖氨酸改性透明质酸水凝胶，具有生物相容性良好、力学性能稳定、形变恢复能力优异、吸水率大等优点。该水凝胶制备工艺简单、原料易得、反应条件温和。本发明的水凝胶在3D肿瘤模型构建、细胞递送、组织再生修复、医疗敷料等方面具有应用潜力。
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公开(公告)号：CN106110392A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610624445.6
申请日：2016-08-02
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: A61L27/20 , A61L27/18 , A61L27/50 , A61L27/56 , A61L2430/00 , C12N5/0062 , C12N2513/00 , C12N2533/78 , C08L1/02 , C08L77/04
Abstract: 一种多肽改性蜂窝状纤维素支架及其制备方法，将木材试样碱处理后进行酸处理，然后漂白，最后置于多肽溶液中，采用真空浸涂工艺将多肽浸涂于孔壁上，干燥后得到多肽改性蜂窝状纤维素支架；本发明的支架材料的孔壁上涂覆有多肽涂层，该多肽涂层赋予其优异的生物相容性，且其效果好于现有的生物聚酯等材料。本发明的制备方法原料种类多、孔结构类型丰富、工艺过程简单、操作方便，所得支架在细胞3D培养、组织工程、组织修复等方面具有应用潜力。
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公开(公告)号：CN115291055B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210888442.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 列剑平 , 杨代勇 , 刘赫 , 李易 , 任明 , 矫立新 , 刘俊博 , 栾靖尧 , 高昌龙 , 司昌建 , 李守学 , 杨明 , 朱大铭 , 林海丹 , 赵春明 , 刘座铭 , 刘春搏 , 姜浩 , 刘丹 , 姜露 , 董洪达 , 许文燮 , 于群英 , 张赛鹏 , 葛志成 , 陈捷元 , 崔天城 , 翟冠强 , 邰宇峰 , 李嘉帅 , 白羽 , 张雷
IPC: G01R31/12 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种权重自适应的电力设备外绝缘声光协同诊断方法，属于电力设备绝缘状态诊断领域，该方法通过自适应权重将超声图像和紫外图像的信息融合，得到局部放电位置信息图谱，协同诊断电力设备外绝缘状态。该方法的主要步骤为通过BP神经网络模型训练得到局部放电融合信息，然后结合费舍尔判别准则计算协同诊断的权重，最终计算完成融合得到局部放电信息结果。与现有的技术相比，本发明的协同诊断方法利用超声检测和紫外检测的技术优势，弥补了单一方法的不足，进一步提升检测准确率，检测可靠性高。
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公开(公告)号：CN115291055A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210888442.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 列剑平 , 杨代勇 , 刘赫 , 李易 , 任明 , 矫立新 , 刘俊博 , 栾靖尧 , 高昌龙 , 司昌建 , 李守学 , 杨明 , 朱大铭 , 林海丹 , 赵春明 , 刘座铭 , 刘春搏 , 姜浩 , 刘丹 , 姜露 , 董洪达 , 许文燮 , 于群英 , 张赛鹏 , 葛志成 , 陈捷元 , 崔天城 , 翟冠强 , 邰宇峰 , 李嘉帅 , 白羽 , 张雷
Abstract: 本发明公开了一种权重自适应的电力设备外绝缘声光协同诊断方法，属于电力设备绝缘状态诊断领域，该方法通过自适应权重将超声图像和紫外图像的信息融合，得到局部放电位置信息图谱，协同诊断电力设备外绝缘状态。该方法的主要步骤为通过BP神经网络模型训练得到局部放电融合信息，然后结合费舍尔判别准则计算协同诊断的权重，最终计算完成融合得到局部放电信息结果。与现有的技术相比，本发明的协同诊断方法利用超声检测和紫外检测的技术优势，弥补了单一方法的不足，进一步提升检测准确率，检测可靠性高。
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公开(公告)号：CN110188836A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910541911.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于变分自编码器的脑功能网络分类方法，包括以下步骤：采集若干正常人和脑认知功能障碍患者的T1加权磁共振图像T1 weighted MRI和静息态功能磁共振图像rs-fMRI；进行预处理；将预处理后的rs-fMRI作为回归因变量，大脑功能网络作为回归自变量进行双回归分析，得到个体水平大脑功能网络；构建深度变分自编码器(VAE)模型，将得到的个体水平大脑功能网络图作为VAE的输入和输出，编码器部分作为特征提取模块用于得到个体功能网络的隐编码；构建多层感知器网络对步骤四中VAE得到的编码进行分类；利用训练好的针对不同脑功能网络的多个分类器对测试集中的样本进行推断，并将多个分类器的推断结果进行融合，得到最终的分类结果；本发明提高了分类的准确率。
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