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公开(公告)号：CN104069537A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410340635.6
申请日：2014-07-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 海藻酸钠-羧甲基纤维素钠-壳聚糖伤口敷料及其制备方法，涉及一种用于人体表面伤口的敷料。所述伤口敷料的组成为：海藻酸钠：1％～1.4％；羧甲基纤维素钠：0.6％～1％；壳聚糖：0.3％～0.9％；甘油：6％～8％；余量为水。将海藻酸钠和羧甲基纤维素钠加入水中，再加入壳聚糖和醋酸，获得均匀溶液后，倒入培养皿中，第一次冷冻干燥；然后依次放入CaCl2溶液和NaOH溶液中浸泡，再第二次冷冻干燥后，在甘油水溶液中浸泡，再第三次冷冻干燥，即得产物。制备工艺简单、成本低廉，有较好的安全性和生物相容性，还具有高吸收性、能维持湿润的伤口环境、低粘附、易更换等特点，有利于伤口的愈合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103103133A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310026310.6
申请日：2013-01-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种盐藻的采收方法，涉及一种微藻。提供效率较高、能耗较低的盐藻采收方法。1）在盐藻培养至后期，藻细胞密度达到（1～10）×106个/mL以上时才能采收；2）在藻液中加入絮凝剂母液，搅匀，静置，后除去上清，收集获得藻泥，计算絮凝效率。采用无机絮凝剂来高效絮凝富集高盐度的培养液中的盐藻。絮凝剂用量根据藻液的温度、盐度、pH、细胞浓度确定，最低用量不少于10mg/L，最高不超过2000mg/L。简单经济、利用无机絮凝剂，即通过静电力、分子间引力和氢键等作用使盐藻细胞和絮凝剂互相吸附，团聚、絮凝沉淀，从而达到将藻细胞与培养基分离、富集藻细胞的目的。絮凝剂单独添加，成本低，絮凝体形成迅速，沉降速度快。
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公开(公告)号：CN103041442A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201310025469.6
申请日：2013-01-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于海藻酸钠的骨骼粘合剂及其制备方法，涉及一种用于硬组织损伤修复的粘合剂。提供一种在前人基础上改良的具有制备容易、粘结强度高、固化性能优良、生物相容性好等优点的以海藻酸钠、羧甲基纤维素钠和硫酸软骨素为材料的一种基于海藻酸钠的骨骼粘合剂及其制备方法。所述基于海藻酸钠的骨骼粘合剂按质量百分比的组成为：海藻酸钠：1﹪～10﹪；羧甲基纤维素钠：1﹪～10﹪；硫酸软骨素：1﹪～5﹪；补钙剂：0﹪～50﹪；余量为水。将海藻酸钠、羧甲基纤维素钠、硫酸软骨素和补钙剂加到水中，混合均匀，即得到基于海藻酸钠的骨骼粘合剂，所得的基于海藻酸钠的骨骼粘合剂为胶状。
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公开(公告)号：CN101604330B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN200910112230.6
申请日：2009-07-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法，涉及一种图像自动识别方法。提供一种具有较高识别率的基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机；采用分割手段，提取目标微藻的藻体所在区域并生成256色的纯藻类图像A；对A进行傅里叶变换得频谱图像B；以0开始，每隔藻类图像半径的1/10对B进行环状采样得半径频谱特征序列；从0°开始，以每隔10°对B进行径向采样直到90°得角度频谱特征序列，将两序列相加得待识别特征序列；通过计算机用编辑距离把待识别特征序列与藻类特征序列数据库中的记录进行比较以确定其中最接近的记录，并把对应的记录作为待识别藻类图像的最佳候选种类。
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公开(公告)号：CN101604330A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910112230.6
申请日：2009-07-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法，涉及一种图像自动识别方法。提供一种具有较高识别率的基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机；采用分割手段，提取目标微藻的藻体所在区域并生成256色的纯藻类图像A；对A进行傅里叶变换得频谱图像B；以0开始，每隔藻类图像半径的1/10对B进行环状采样得半径频谱特征序列；从0°开始，以每隔10°对B进行径向采样直到90°得角度频谱特征序列，将两序列相加得待识别特征序列；通过计算机用编辑距离把待识别特征序列与藻类特征序列数据库中的记录进行比较以确定其中最接近的记录，并把对应的记录作为待识别藻类图像的最佳候选种类。
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公开(公告)号：CN101555515A
公开(公告)日：2009-10-14
申请号：CN200910111814.1
申请日：2009-05-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于轮廓标记图的硅藻特征描述及其分类方法，涉及一种硅藻显微图像的特征表示方法。提供一种对硅藻显微图片进行自动化轮廓描述，能直接应用于硅藻识别系统，可为科研和养殖提供一种高效的硅藻自动识别手段的基于轮廓标记图的硅藻特征描述及其分类方法。获取硅藻显微图像，经过图像预处理及轮廓分割，得到硅藻藻体轮廓图；轮廓特征分析与获取：对所得目标区域，以角度为自变量，以从重心到轮廓的半径长度为值的函数表示轮廓，得轮廓描述函数；轮廓描述函数的半径值同除以半径最大值以实现规范化；提取标记图的图形特征，形成特征矩阵；采用分类器对特征矩阵进行分类，得到分类结果，输出。
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