公开(公告)号：CN119570729A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411672585.1

申请日：2024-11-21

Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)

Inventor： 肖璇 ,  李硕 ,  王发席 ,  谢浩 ,  王雅琪 ,  李莹 ,  陈婷 ,  刘航 ,  胡亮

IPC: C12N5/079

Abstract: 本发明涉及生物技术领域，具体涉及一种用于高效制备视网膜单细胞悬液的试剂盒及解离质地较硬的视网膜组织的方法，包括胶原酶II和胶原酶IV混合酶、解离缓冲液、洗涤缓冲液、终止液和重悬液，其中胶原酶II和胶原酶IV的质量比为1.0～1.8:1，总浓度为1.2～2.2mg/mL。使用本发明的试剂盒和解离方法，能够有效解离质地较硬的视网膜组织，充分消化细胞间突出链接，实现较为充分的突出间隙物质消化，经过多次实验验证，能够较好地实现视网膜组织的单细胞解离，并且能够保持高度细胞活性。

公开(公告)号：CN108197584A

公开(公告)日：2018-06-22

申请号：CN201810031436.5

申请日：2018-01-12

Applicant: 武汉大学

Inventor： 胡瑞敏 ,  熊明福 ,  胡亮 ,  陈军 ,  梁超 ,  丁贵广 ,  黄文心 ,  王晓

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于三元组深度神经网络的行人重识别方法，其特征在于：采用以下方式提取行人特征，以实现行人重识别，包括在训练集上随机选取一张图片，通过原始图片产生三种不同尺度的图片，包括原始图片fullScale、半尺度原始图片halfScale和上半身尺度图片topscale；然后对每一个尺度的图片找出与它同一类及不同类的样本，以构成三元组；再把不同尺度下的三元组样本分别输入到三种结构不同的深度卷积神经网络中，最后把三种卷积神经网络的输出特征串联在一起，通过归一化输出最终结果。本发明可以有效地提取行人特征并最终提高行人重识别的结果准确度。