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公开(公告)号：CN114377128B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202210031622.5
申请日：2022-01-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种共负载近红外光热试剂和免疫药物的复合水凝胶的制备与抗肿瘤应用。优选水凝胶的主要功能组分为共负载还原态钼基多金属氧酸盐团簇和免疫激动剂R848的结冷胶复合水凝胶。本发明制得的还原态钼基多金属氧酸盐具有在生理缓冲溶液条件下快速降解、在去离子水溶液中稳定的性能。此外本发明制得的复合水凝胶具有可注射性和热滞型溶胶‑凝胶转变行为。在近红外光的照射下，本发明制得的复合水凝胶具有非常优异的光热转换性质，在激光照射后能够迅速消融原位肿瘤，并通过免疫激动剂的协同治疗阻止肿瘤复发和转移。采用共负载还原态钼基多金属氧酸盐与免疫激动剂R848联合治疗的复合水凝胶在抗肿瘤方面表现良好的安全性和疗效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830246B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201810661219.4
申请日：2018-06-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种交通环境行人多维运动特征视觉提取方法，包括：步骤1：构建行人运动数据库；步骤2：提取同一行人在连续图像帧中的行人检测框图像；步骤3：提取同一行人运动能量图的HOG特征；步骤4：构建基于Elman神经网络的行人运动姿势识别模型；步骤5：利用基于Elman神经网络的行人运动姿势识别模型，判断当前视频中行人姿势；步骤6：并计算获得行人在X轴和Y轴方向上的瞬时速度序列，得到行人实时速度；步骤7：根据路口环境下的三维立体场景，实时得到图像中行人的位置信息，结合行人姿势以及实时速度，获得行人的实时运动特征。该方案具有辨识准确率高、鲁棒性好的特点，且应用方便，具有较好的应用推广空间。
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公开(公告)号：CN108846344B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810574972.X
申请日：2018-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习的行人姿势多特征智能辨识方法，通过对行人检测框和行人位置标签向量的提取，以行人位置标签向量作为行人轨迹点，准确的实现了对所有行人的跟踪，相比于现有技术而言，检测准确：在行人检测采用基于神经网络的深度学习方法，可对行人实现快速有效的检及标记，能够满足实际交通环境中对紧急情况即时识别的要求，也适用于智能化工厂，实验室，机器人运载等复杂环境下；再识别率高，由神经网络自动对跟踪目标提取高层抽象特征，实现对跟踪目标高效快速的匹配再识别；使用优化算法对神经网络参数进行调优处理，大大提高行人识别精准度，鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN114377128A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210031622.5
申请日：2022-01-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种共负载近红外光热试剂和免疫药物的复合水凝胶的制备与抗肿瘤应用。优选水凝胶的主要功能组分为共负载还原态钼基多金属氧酸盐团簇和免疫激动剂R848的结冷胶复合水凝胶。本发明制得的还原态钼基多金属氧酸盐具有在生理缓冲溶液条件下快速降解、在去离子水溶液中稳定的性能。此外本发明制得的复合水凝胶具有可注射性和热滞型溶胶‑凝胶转变行为。在近红外光的照射下，本发明制得的复合水凝胶具有非常优异的光热转换性质，在激光照射后能够迅速消融原位肿瘤，并通过免疫激动剂的协同治疗阻止肿瘤复发和转移。采用共负载还原态钼基多金属氧酸盐与免疫激动剂R848联合治疗的复合水凝胶在抗肿瘤方面表现良好的安全性和疗效。
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公开(公告)号：CN108846344A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810574972.X
申请日：2018-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习的行人姿势多特征智能辨识方法，通过对行人检测框和行人位置标签向量的提取，以行人位置标签向量作为行人轨迹点，准确的实现了对所有行人的跟踪，相比于现有技术而言，检测准确：在行人检测采用基于神经网络的深度学习方法，可对行人实现快速有效的检及标记，能够满足实际交通环境中对紧急情况即时识别的要求，也适用于智能化工厂，实验室，机器人运载等复杂环境下；再识别率高，由神经网络自动对跟踪目标提取高层抽象特征，实现对跟踪目标高效快速的匹配再识别；使用优化算法对神经网络参数进行调优处理，大大提高行人识别精准度，鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN108830246A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810661219.4
申请日：2018-06-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种交通环境行人多维运动特征视觉提取方法，包括：步骤1：构建行人运动数据库；步骤2：提取同一行人在连续图像帧中的行人检测框图像；步骤3：提取同一行人运动能量图的HOG特征；步骤4：构建基于Elman神经网络的行人运动姿势识别模型；步骤5：利用基于Elman神经网络的行人运动姿势识别模型，判断当前视频中行人姿势；步骤6：并计算获得行人在X轴和Y轴方向上的瞬时速度序列，得到行人实时速度；步骤7：根据路口环境下的三维立体场景，实时得到图像中行人的位置信息，结合行人姿势以及实时速度，获得行人的实时运动特征。该方案具有辨识准确率高、鲁棒性好的特点，且应用方便，具有较好的应用推广空间。
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