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公开(公告)号:CN104721140A
公开(公告)日:2015-06-24
申请号:CN201510138538.3
申请日:2015-03-27
Applicant: 上海大学
IPC: A61K9/127 , A61K47/38 , A61K47/36 , A61K47/34 , A61K47/32 , A61K31/337 , A61K31/436 , A61K31/655
Abstract: 本发明涉及一种具有靶向可控释药和栓塞效应的两亲离子型载药囊泡的制备方法。该方法将阴离子两亲性聚合物或阳离子两亲性聚合物、疏水性药物和磁性纳米Fe3O4粒子按10:1:5的质量比溶于一定量(分散均匀即可)的四氢呋喃和二甲基亚砜的混合溶剂中,并在超声条件下按15~30滴/分钟的速率滴加至一定量(与混合溶剂比例为5:1)超纯水中,形成两亲性高分子载药囊泡溶液,该载药囊泡溶液经透析,得到具有靶向可控释药和栓塞效应的两亲离子型载药囊泡。本发明方法简单可行,重复性好。而且,这类两亲性高分子载体具有较高的载药量和包封率,可用作不同疏水性药物的载体。
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公开(公告)号:CN104721140B
公开(公告)日:2019-04-02
申请号:CN201510138538.3
申请日:2015-03-27
Applicant: 上海大学
IPC: A61K9/127 , A61K47/38 , A61K47/36 , A61K47/34 , A61K47/32 , A61K31/337 , A61K31/436 , A61K31/655
Abstract: 本发明涉及一种具有靶向可控释药和栓塞效应的两亲离子型载药囊泡的制备方法。该方法将阴离子两亲性聚合物或阳离子两亲性聚合物、疏水性药物和磁性纳米Fe3O4粒子按10:1:5的质量比溶于一定量(分散均匀即可)的四氢呋喃和二甲基亚砜的混合溶剂中,并在超声条件下按15~30滴/分钟的速率滴加至一定量(与混合溶剂比例为5:1)超纯水中,形成两亲性高分子载药囊泡溶液,该载药囊泡溶液经透析,得到具有靶向可控释药和栓塞效应的两亲离子型载药囊泡。本发明方法简单可行,重复性好。而且,这类两亲性高分子载体具有较高的载药量和包封率,可用作不同疏水性药物的载体。
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公开(公告)号:CN102615052A
公开(公告)日:2012-08-01
申请号:CN201210038518.5
申请日:2012-02-21
Applicant: 上海大学
IPC: B07C5/34
Abstract: 本发明公开了一种用于具有拐角点特征的产品分拣的机器视觉识别方法,包括步骤:对已知产品的图像轮廓进行Freeman链码编码,用Freeman链码对拐角点检测,计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量,再对拐角点特征三维列向量排序,将向量序列作为已知产品向量序列;对待分拣对象的图像轮廓进行Freeman链码编码,用Freeman链码对拐角点检测,计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量,再对拐角点特征三维列向量排序,将向量序列作为待分拣对象的向量序列;最后对已知产品的向量序列和待分拣对象的向量序列进行判断,完成机器视觉的识别。该方法用链码来简化表示已知产品和待分拣对象的形状,后续计算量小,所提取的向量序列具有缩放、旋转不变性,能够实现正确识别,算法简单。
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公开(公告)号:CN110013648A
公开(公告)日:2019-07-16
申请号:CN201910397318.0
申请日:2019-05-14
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种下肢康复训练机器人的人机交互系统及方法,涉及康复机器人技术领域,该人机交互系统包括人机交互模块,腰部数据检测设备,腰部数据处理模块和腰部数据监测模块。腰部数据检测设备把患者在游戏训练过程中所生成的腰部数据采集起来,经过腰部数据处理模块处理后把数据发送给人机交互模块,腰部数据监测模块实时对患者的腰部数据进行监测,一旦发现问题立刻停机保护患者。本发明不仅可根据患者康复需求在人机交互模块中制定相应的训练模式和训练计划,还可以通过有目的的康复游戏为患者进行不同阶段的康复训练,在一定程度上提高了患者站立及行走平衡的能力。
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公开(公告)号:CN102615052B
公开(公告)日:2013-12-25
申请号:CN201210038518.5
申请日:2012-02-21
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种用于具有拐角点特征的产品分拣的机器视觉识别方法,包括步骤:对已知产品的图像轮廓进行Freeman链码编码,用Freeman链码对拐角点检测,计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量,再对拐角点特征三维列向量排序,将向量序列作为已知产品向量序列;对待分拣对象的图像轮廓进行Freeman链码编码,用Freeman链码对拐角点检测,计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量,再对拐角点特征三维列向量排序,将向量序列作为待分拣对象的向量序列;最后对已知产品的向量序列和待分拣对象的向量序列进行判断,完成机器视觉的识别。该方法用链码来简化表示已知产品和待分拣对象的形状,后续计算量小,所提取的向量序列具有缩放、旋转不变性,能够实现正确识别,算法简单。
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