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公开(公告)号：CN112226406A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011119720.1
申请日：2020-10-19
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种人体血管周围脂肪组织单细胞悬液制备方法，包括：脂肪组织预处理：将采集的脂肪组织清洗至无血液残留，再将脂肪组织切成1‑5mm的脂肪微粒；预消化：脂肪微粒中滴加胶原酶至覆盖住脂肪组织，再剪碎脂肪组织，直至变为酱状；消化：将预消化后的脂肪组织再加入胶原酶，37℃水浴消化20分钟，期间反复改变摇动方向，离心摇动；过滤：将上步获得的消化液过40μm孔径的细胞滤筛，加入相同体积的DPBS后置于冰上；取筛网上未通过的组织块，重复消化和过滤步骤；将最终获取的消化液离心，离心后分层，吸取上清，将底部细胞重悬，再离心，获得人体血管周围脂肪组织单细胞悬液。该方法得到的人体血管周围脂肪组织单细胞悬液的数量多、细胞活率高。
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公开(公告)号：CN113538475B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110815335.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于多任务算法的实时多器械分割方法和系统，旨在解决现有的X涉嫌图像器械分割无法同时分割出多种器械、透视图像中多种器械像素重叠和实时性差的问题。本发明包括：获取X光视频序列，作为被测视频序列，基于所述被测视频序列，通过训练好的基于多任务学习的轻量级深度特征细化网络获取预设类别器械的预测分割结果。本发明的基于多任务学习的轻量级深度特征细化网络通过添加特征细化模块和通道标定模块，并结合混合损失函数、交叉熵损失函数和多任务损失函数，实现了在X射线图像中进行实时多仪器分割，解决了同时仪器分割的像素重叠的问题，提高了预测分割的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113538475A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110815335.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于多任务算法的实时多器械分割方法和系统，旨在解决现有的X涉嫌图像器械分割无法同时分割出多种器械、透视图像中多种器械像素重叠和实时性差的问题。本发明包括：获取X光视频序列，作为被测视频序列，基于所述被测视频序列，通过训练好的基于多任务学习的轻量级深度特征细化网络获取预设类别器械的预测分割结果。本发明的基于多任务学习的轻量级深度特征细化网络通过添加特征细化模块和通道标定模块，并结合混合损失函数、交叉熵损失函数和多任务损失函数，实现了在X射线图像中进行实时多仪器分割，解决了同时仪器分割的像素重叠的问题，提高了预测分割的准确性和鲁棒性。
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