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公开(公告)号：CN104945414A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510310623.3
申请日：2015-06-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: C07D495/06 , A61K31/438 , A61P35/00
CPC classification number: C09B57/08 , C07D495/06
Abstract: 本发明提供苯并硫杂蒽类衍生物及其制备方法与应用。本发明提供的六种含有不同边链的苯并硫杂蒽类衍生物都具有大的共轭平面以及含有三个亚甲基的可以质子化的边链，对G-四链体具有一定的亲和性和选择性，可以诱导富含鸟嘌呤的序列形成G-四链体结构，所述六种苯并硫杂蒽类衍生物都能够在不同程度上抑制A549细胞与SGC-7901细胞端粒酶活性；而且，能够通过下调的PD-1基因在JF305细胞和Bel-7402细胞中的表达能力，而达到抑制肿瘤细胞生长、促使其凋亡的作用，因此可以用于制备肿瘤治疗的基因靶向药物。
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公开(公告)号：CN101661614B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN200910101559.2
申请日：2009-08-10
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于混合轮廓模型的细胞核仁和细胞膜的分割方法，所述分割方法包括以下步骤：1)、将待分割的细胞图像依照混合轮廓模型建立能量函数，形式如：EE(φ，c1，c2，f1，f2)＝EM(φ，c1，c2，f1，f2)+P(φ)+L(φ)；2)、构造并使用最速下降法最小化公式，并通过离散化偏微分方程的迭代方法，利用水平集函数φ在φ＝0时算出细胞的细胞核仁和细胞膜的边界。本发明提供一种精度高、分割效果良好的基于混合轮廓模型的细胞核仁和细胞膜的分割方法。
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公开(公告)号：CN101236663B
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200710307247.8
申请日：2007-12-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于NURBS曲面积分的心脏容积计算方法，包括以下步骤：1)数据的获取与处理：给定大量的心脏医学图像，从这些图像中获取心脏表面的三维点；2)取上述心脏的三维点云的预设点作为控制点，进行NURBS曲面拟合；3)将NURBS曲面用矩阵表示；4)对上述的NURBS曲面进行积分得到心脏的容积，令A(z)为在高度z处的横截面积，则体积为：本发明提供一种计算精度高、运算速度快、符合临床诊断所需的要求的基于NURBS曲面积分的心脏容积计算方法。
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公开(公告)号：CN101256627A
公开(公告)日：2008-09-03
申请号：CN200810059520.4
申请日：2008-01-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于不变矩的图形畸变分析方法，包括：1)选择合适的矩不变量：在动态形体模型中，使用点分布模型表示图像中的对象轮廓；2)模型畸变的主动检测方法：2.1)对动态形体模型中的PDM，其中，每一个标注点都有相应的权重，根据权重将一个PDM分解为子图形；2.2)计算训练集中每个子图形和模型在设定范围内进行变形后每一个子图形的边界矩不变量；然后计算这些边界矩不变量的聚类中心值；2.3)进行模型的畸变检测的步骤为：①将变形后的模型按照预先定义的分块策略进行分块；②计算每个子图形的边界矩不变量；③根据式(2)(3)(4)计算每个子图形的畸变概率；3)模型畸变的主动修正方法。本发明在搜索过程中，能有效检测并修正畸变，可靠性好。
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公开(公告)号：CN101256627B
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN200810059520.4
申请日：2008-01-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于不变矩的图形畸变分析方法，包括：1)选择合适的矩不变量：在动态形体模型中，使用点分布模型表示图像中的对象轮廓；2)模型畸变的主动检测方法：2.1)对动态形体模型中的PDM，其中，每一个标注点都有相应的权重，根据权重将一个PDM分解为子图形；2.2)计算训练集中每个子图形和模型在设定范围内进行变形后每一个子图形的边界矩不变量；然后计算这些边界矩不变量的聚类中心值；2.3)进行模型的畸变检测的步骤为：①将变形后的模型按照预先定义的分块策略进行分块；②计算每个子图形的边界矩不变量；③根据式(2)(3)(4)计算每个子图形的畸变概率；3)模型畸变的主动修正方法。本发明在搜索过程中，能有效检测并修正畸变，可靠性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101853495A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010191094.7
申请日：2010-06-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于形态学的细胞分离方法，包括以下步骤：1)区域标记：对于细胞图像分割结果的二值图，基于形态学标记，通过标记得到各个粘连区域的标记值；2)提取单体细胞：2.1)提取区域的过程；2.2)首先从区域标记图中找出存在粘连区域的标记图，选择结构元素大小为1的圆结构对其进行膨胀，直至标记图边界超出粘连图外边界时停止，所述标记图的大小是粘连细胞中一个单体细胞的整体；3)遍历重构的新二值图集，根据坐标和面积信息，确定各个单体的归属，并建立图像集。本发明能够有效分离粘连的细胞、为准确计算细胞的形态参数做好准备。
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公开(公告)号：CN101853507B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010191332.4
申请日：2010-06-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种仿射传播聚类的细胞分类方法，包括以下步骤：1)、选取细胞图像的圆形度参数C和矩形度参数R，设计样本坐标Xsample＝λ·C+(1-λ)·R，其中λ代表先验输入值；选取细胞图像的面积参数Area作为另一样本坐标Ysample，选取细胞图像的核质比参数prop作为再一样本坐标Zsample；2)、以所述三维的样本坐标的欧式距离作为样本距离，仿射传播聚类的S矩阵的对角线取值为各个样本间距离的平均；3)、初始情况下，设置归属度矩阵A(i，k)＝0，更新矩阵R，更新矩阵A；4)、在迭代设定次数后停止，从分类结果得到不同类型的细胞。本发明提供一种适合于处理海量数据、实时性良好、能有效进行细胞分类的仿射传播聚类的细胞分类方法。
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公开(公告)号：CN101853507A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010191332.4
申请日：2010-06-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种仿射传播聚类的细胞分类方法，包括以下步骤：1)选取细胞图像的圆形度参数C和矩形度参数R，设计样本坐标Xsample＝λ·C+(1-λ)·R，其中λ代表先验输入值；选取细胞图像的面积参数Area作为另一样本坐标Ysample，选取细胞图像的核质比参数prop作为再一样本坐标Zsample；2)以所述三维的样本坐标的欧式距离作为样本距离，仿射传播聚类的S矩阵的对角线取值为各个样本间距离的平均；3)初始情况下，设置归属度矩阵A(i，k)＝0，更新矩阵R，更新矩阵A；4)在迭代设定次数后停止，从分类结果得到不同类型的细胞。本发明提供一种适合于处理海量数据、实时性良好、能有效进行细胞分类的仿射传播聚类的细胞分类方法。
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公开(公告)号：CN101692282A
公开(公告)日：2010-04-07
申请号：CN200910153358.7
申请日：2009-10-16
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于形态学的细胞分离方法，包括以下步骤：1)区域标记：对于细胞图像分割结果的二值图，基于形态学标记，通过标记得到各个粘连区域的标记值；2)提取单体细胞：2.1)提取区域的过程；2.2)首先从区域标记图中找出存在粘连区域的标记图，选择结构元素大小为1的圆结构对其进行膨胀，直至标记图边界超出粘连图外边界时停止，这时该标记图的大小是粘连细胞中一个单体细胞的整体；3)遍历重构的新二值图集，根据坐标和面积信息，确定各个单体的归属，并建立图像集。本发明能够有效分离粘连的细胞、为准确计算细胞的形态参数做好准备。
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公开(公告)号：CN101661614A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200910101559.2
申请日：2009-08-10
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于混合轮廓模型的细胞核仁和细胞膜的分割方法，所述分割方法包括以下步骤：1)将待分割的细胞图像依照混合轮廓模型建立能量函数，形式如：E E (φ，c 1 ，c 2 ，f 1 ，f 2 )＝E M (φ，c 1 ，c 2 ，f 1 ，f 2 )+P(φ)+L(φ)；2)构造并使用最速下降法最小化公式，并通过离散化偏微分方程的迭代方法，利用水平集函数φ在φ＝0时算出细胞的细胞核仁和细胞膜的边界。本发明提供一种精度高、分割效果良好的基于混合轮廓模型的细胞核仁和细胞膜的分割方法。
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