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公开(公告)号：CN118304476A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410727557.9
申请日：2024-06-06
Applicant: 南开大学 , 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: A61L27/36 , A61L27/24 , A61L27/18 , A61L27/54 , A61L27/56 , B32B27/02 , B32B27/36 , B32B27/12 , B32B5/12 , B29C64/112 , B33Y10/00 , D04H1/728 , D01D5/00
Abstract: 本发明涉及生物医用材料技术领域，尤其涉及一种细胞负载的微纳复合纤维结构材料、制备方法及其在制备组织修复医疗器械中的应用，细胞负载的微纳复合纤维结构材料包括：外壳和内芯，外壳包裹内芯；外壳为中空管状结构，内芯由纳米纤维膜和微米纤维膜层叠后卷曲而成；载细胞负载于纳米纤维膜上；外壳、纳米纤维膜和微米纤维膜均以聚合物为原料制备而成。基于细胞负载的微纳复合纤维结构材料的制备方法包括以下步骤：纳米纤维膜、微米纤维膜、细胞负载的微纳纤维膜、外壳以及细胞负载的微纳复合纤维结构材料的制备过程。细胞负载的微纳复合纤维结构材料有望在制备修复组织医疗器械中获得应用。
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公开(公告)号：CN118279558A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410358142.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种露天工业场景下的多目标检测方法，步骤如下：获取露天工业场景下的多目标检测图像；将待检图像输入至多目标检测模型，得到多目标检测模型输出的待检测图像的目标检测结果；其中多目标检测模型包括残差网络、特征金字塔、注意力模块和检测头；检测头包括特征对齐模块和旋转特征检测模块；在模型输入端加入用于模型训练的雾气增强机制；注意力模块设在特征提取网络与检测头之间，其中，对通道数较小的浅层特征层应用空间注意力模块，对特征通道数较深的深层特征层应用空间注意力模块和像素注意力模块的组合结构；检测头处设置KL散度作为一致性损失，KL散度由特征对齐模块和旋转特征检测模块输出的分类特征图、特征回归图计算得到。
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公开(公告)号：CN111938867B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010713031.7
申请日：2020-07-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属仿生人工血管领域，具体涉及一种可释放电信号的人工血管，包括用压电材料P(VDF‑TrFE)构建人工血管，并经过退火处理调控P(VDF‑TrFE)人工血管的铁电性、压电性，其铁电性表现为P(VDF‑TrFE)人工血管内腔的负电势，其压电性表现为在血液压力变化的作用下P(VDF‑TrFE)人工血管产生形变，进而释放电信号。本发明的有益效果在于：可释放电信号的人工血管可以有效抑制血栓形成，抑制内膜增生并促进血管再生。
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公开(公告)号：CN115661463A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211432720.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70
Abstract: 本发明提供了一种基于尺度感知注意力的半监督语义分割方法，包括以下步骤：获取多目标语义分割数据集，对有像素级标签数据和无像素级标签数据进行预处理，利用有像素级标签数据划分的训练集训练尺度感知注意力网络；获取训练集中每张图像的尺度重要性以及目标分割结果的尺度分布，训练可信度预测模型；将无像素级标签数据输入尺度感知注意力网络，输出得到尺度重要性以及伪标签；利用训练好的可信度预测模型对伪标签的可信度进行预测；根据预测出的可信度对伪标签进行筛选，扩充训练集并重新训练尺度感知注意力网络。本发明利用尺度注意力模块动态分配不同尺度特征的权重，并利用无像素级标签的图像进一步提高多尺度目标语义分割的效果。
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公开(公告)号：CN111938867A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010713031.7
申请日：2020-07-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属仿生人工血管领域，具体涉及一种可释放电信号的人工血管，包括用压电材料P(VDF-TrFE)构建人工血管，并经过退火处理调控P(VDF-TrFE)人工血管的铁电性、压电性，其铁电性表现为P(VDF-TrFE)人工血管内腔的负电势，其压电性表现为在血液压力变化的作用下P(VDF-TrFE)人工血管产生形变，进而释放电信号。本发明的有益效果在于：可释放电信号的人工血管可以有效抑制血栓形成，抑制内膜增生并促进血管再生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111643731A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201910166946.8
申请日：2019-03-04
Applicant: 南开大学
IPC: A61L27/22 , A61L27/18 , A61L27/00 , A61L27/50 , A61L27/56 , A61L27/58 , D04H1/728 , D04H1/4382 , D01D5/00
Abstract: 本发明公开了一种全氟十四酸修饰的多孔纤维支架材料及其制备方法，其特点在于利用双喷头静电对纺技术制备聚己内酯和明胶复合纤维多孔材料，通过EDC/NHS反应将全氟十四酸负载到材料表面，形成负载全氟十四酸的多孔纤维支架材料。所构建的多孔支架材料具有良好的力学性能、生物相容性和生物可降解性，全氟十四酸在低氧条件下可以释放氧气，提高组织工程支架材料内部氧含量，有利于细胞在材料上的黏附、迁移和增殖，进而有利于组织再生。
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公开(公告)号：CN109957000A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201711342486.7
申请日：2017-12-14
Applicant: 南开大学
IPC: C07K14/475 , C07K1/16 , C07K1/06 , C07K1/04 , A61K38/18 , A61P9/00 , B82Y5/00 , B82Y30/00 , B82Y40/00
Abstract: 本发明涉及一种促进细胞增殖的多肽衍生物及其制备方法及应用，该多肽衍生物，其结构为：Nap‑FFGGYGSSSRRAPQT，本发明还提供了上述多肽衍生物的制备方法，该多肽衍生物采用FMOC‑固相合成方法合成。本发明还提供了上述多肽衍生物在促进细胞增殖的药物中的用途。本发明合成简单，可以通过固相合成的方法合成活性自组装多肽，所用到的原料为人体每天所必需的氨基酸；其次由于其发生了自组装能够在体内能缓慢地释放，显著解决了IGF‑I蛋白注入后容易被体内各种蛋白酶降解导致体内滞留率低的这一问题；最重要的是，其能够与IGF‑I蛋白受体结合，进而能够激发下游信号通路，促进内皮细胞增殖，促进血管修复与新生。
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公开(公告)号：CN108525015A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810204343.8
申请日：2018-03-13
Applicant: 南开大学
CPC classification number: A61L27/507 , A61F2/06 , A61L27/18 , A61L27/50 , D01D5/08 , D04H1/76 , C08L67/04
Abstract: 本发明属于医疗器械领域，具体涉及一种以熔融纺丝纤维为骨架体内构建工程化动脉血管的方法。所述的骨架包括圆柱状接收器以及绕设在所述的圆柱状接收器上的多条纺丝纤维；所述的纺丝纤维的直径为5-200μm；所述的纺丝纤维包括经向纤维以及纬向纤维；所述的经向纤维与所述的纬向纤维之间纵向的夹角为α；且30°≤α≤130°；所述的经向纤维与所述的纬向纤维上下交错多层形成筒状结构。本申请通过调整纺丝纤维的管径、缠绕角度以及缠绕密度使最终得到的熔融纺丝纤维骨架具有良好的力学强度、韧性和顺应性，适合手术缝合操作，而良好的弹性则使其在应用时能够随血压变化而收缩或者膨胀，保持血管的通畅，降低再狭窄率，避免动脉瘤形成。
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公开(公告)号：CN108434519A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810204097.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 南开大学
CPC classification number: A61L27/3633 , A61L27/18 , A61L27/3683 , A61L27/507 , A61L27/58 , A61L2430/40
Abstract: 本发明属于医疗器械领域，具体涉及一种组织工程脱细胞血管支架的制备方法。包括下述步骤：1)纺丝纤维骨架的制备；在接收器上通过纺丝技术绕设纺丝纤维，纺丝纤维上下交错成筒状结构；2)将步骤1)得到的纺丝纤维骨架植入动物皮下，最终形成一个由宿主细胞及细胞外基质包裹的组织工程化血管支架；3)移除接收器，并对步骤2)得到的组织工程化血管支架进行脱细胞。本申请通过将构建的纤维骨架移入动物皮下，使其在宿主动物体内构建由免疫机制引起的迁移细胞形成的组织支架血管，然后进行脱细胞处理，既保留了网状支架以改善血管力学性能，又降低移植后的免疫反应，并且充分利用了细胞外基质提供细胞再生的良好环境。
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公开(公告)号：CN108427740A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810173303.1
申请日：2018-03-02
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度度量学习的图像情感分类与检索方法，属于图像处理技术领域。该方法的目的是结合情感标签间的相互关系进行图像情感的分类及检索。该方法设计了一种多任务的卷积神经网络架构，用于同时优化分类及检索两个任务。这种卷积神经网络架构利用基于多层卷积层的情感向量来作为图像的纹理信息表达，用于区别不同图像中的情感，并提出新型的情感约束考虑不同情感间的关系。最终将得到的模型用于图像情感分类，得到的情感向量作为嵌入特征用于图像情感检索。
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