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公开(公告)号：CN115166007A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210894479.2
申请日：2022-07-27
Applicant: 南京大学 , 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
IPC: G01N27/416 , G01N27/30
Abstract: 本发明公开了一种细胞电位非接触检测装置。该装置包括非接触层、PCB基底电极、信号转接口、细胞培养皿、多通道信号处理电路系统板和上位机。在现有胞外电位传感器的基础上增加非接触层，通过合理选择非接触层的材质及厚度，可以实现细胞外电位的非接触式检测。本装置改善了细胞与电极间的耦合情况，增加了对电极尺寸、材质选择的灵活性，简化了电极制作，且容易替换，检测方便。
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公开(公告)号：CN115166007B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210894479.2
申请日：2022-07-27
Applicant: 南京大学 , 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
IPC: G01N27/416 , G01N27/30
Abstract: 本发明公开了一种细胞电位非接触检测装置。该装置包括非接触层、PCB基底电极、信号转接口、细胞培养皿、多通道信号处理电路系统板和上位机。在现有胞外电位传感器的基础上增加非接触层，通过合理选择非接触层的材质及厚度，可以实现细胞外电位的非接触式检测。本装置改善了细胞与电极间的耦合情况，增加了对电极尺寸、材质选择的灵活性，简化了电极制作，且容易替换，检测方便。
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公开(公告)号：CN119829909A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411832686.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 南京大学 , 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
IPC: G06F18/10 , G06F18/2135 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于Bi‑LSTM和注意力机制的神经元信号去噪方法，步骤包括实测神经元信号、数据预处理、合成数据集、深度学习模型，最后得到去噪声神经元信号，其中，所述的深度学习模型是由浅层的自编码器与内嵌的Bi‑LSTM层、注意力机制层组成的神经网络。本发明的显著特征在于使用了高时间敏感性的Bi‑LSTM与增强特征权重的注意力机制，相比常见的神经元信号去噪方法，具有高准确性，能在采集设备信噪比较低、通道数受限的情况下尽可能保留神经元电信号尖峰的原本形态，并且有具有经过合成数据集验证等显著优点。
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公开(公告)号：CN208346174U
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201820701217.9
申请日：2018-05-11
Applicant: 南京大学
IPC: C12M1/34
Abstract: 本实用新型提供了一种细胞计数仪。该计数仪包括图像传感器芯片、照明光源、芯片及光源控制系统、细胞样品腔、数据存储处理系统和数据显示系统；其中，细胞样品腔位于图像传感器芯片的上方，照明光源位于细胞样品腔的上方；芯片及光源控制系统分别与图像传感器芯片、照明光源和数据存储处理系统相连；数据显示系统与数据存储处理系统相连。本实用新型利用亚微米尺寸感光像元、亿像素规模图像传感器芯片直接实现细胞样品投影显微成像，在满足分辨率的同时提供大的视场，极大地提升了细胞计数设备的便携化和简便化，同时降低了细胞计数的成本。
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