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公开(公告)号：CN101799421B
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010149269.8
申请日：2010-04-19
Applicant: 福建师范大学 , 加拿大BC癌研究中心
IPC: G01N21/65
CPC classification number: G01N1/00 , G01N21/00 , G01N21/658 , G01N27/447
Abstract: 本发明提供一种体液表面增强拉曼光谱的检测方法。该方法将体液样品进行膜电泳，电泳结束后，将分离出的蛋白质、DNA或RNA样品连同膜电泳介质一起切下并与冰醋酸接触，孵育，形成透明胶体，加入拉曼光谱增强基质，继续孵育并搅匀，待固相杂质析出后停止孵育并静置分层，取上层混合液进行表面增强光谱检测，建立表面增强拉曼光谱数据库。本发明通过膜电泳技术消除体液中其他复杂成分对蛋白质、DNA和RNA分子SERS检测的干扰，从而充分发挥了SERS方法的高灵敏度特点，可获得高质量的体液表面增强拉曼光谱，从而易于对获得的表面增强拉曼光谱进行分析处理，获得有价值的信息。
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公开(公告)号：CN101806740B
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201010149267.9
申请日：2010-04-19
Applicant: 福建师范大学 , 加拿大BC癌研究中心
IPC: G01N21/65
CPC classification number: G01N21/658
Abstract: 本发明是提供了一种人体血浆表面增强拉曼光谱结合主成分分析的检测方法，该方法步骤如下：获得处于生理状态下的人血浆样品，利用盐酸羟胺还原制备银溶胶；银溶胶与人血浆样品按等体积混合均匀并在40C条件下孵育两个小时后进行血浆表面增强拉曼光谱测量；血浆表面增强拉曼光谱测量也可以采用不同偏振态的激光来激发人血浆样品；建立血浆表面增强拉曼光谱数据库，利用主成分分析获得不同人体血浆的表面增强拉曼光谱对应的散点图分布。本发明保证了血浆内生物分子的活性，拥有简单快速、可靠性强的优点。且SERS技术使得样品在很低的激光功率下就可获得很强的拉曼光谱信号，光谱信号重复性好，避免了高功率激光对生物样品造成的碳化、损伤现象。
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公开(公告)号：CN101799421A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010149269.8
申请日：2010-04-19
Applicant: 福建师范大学 , 加拿大BC癌研究中心
IPC: G01N21/65
CPC classification number: G01N1/00 , G01N21/00 , G01N21/658 , G01N27/447
Abstract: 本发明提供一种体液表面增强拉曼光谱的检测方法。该方法将体液样品进行膜电泳，电泳结束后，将分离出的蛋白质、DNA或RNA样品连同膜电泳介质一起切下并与冰醋酸接触，孵育，形成透明胶体，加入拉曼光谱增强基质，继续孵育并搅匀，待固相杂质析出后停止孵育并静置分层，取上层混合液进行表面增强光谱检测，建立表面增强拉曼光谱数据库。本发明通过膜电泳技术消除体液中其他复杂成分对蛋白质、DNA和RNA分子SERS检测的干扰，从而充分发挥了SERS方法的高灵敏度特点，可获得高质量的体液表面增强拉曼光谱，从而易于对获得的表面增强拉曼光谱进行分析处理，获得有价值的信息。
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公开(公告)号：CN101806740A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010149267.9
申请日：2010-04-19
Applicant: 福建师范大学 , 加拿大BC癌研究中心
IPC: G01N21/65
CPC classification number: G01N21/658
Abstract: 本发明是提供了一种人体血浆表面增强拉曼光谱结合主成分分析的检测方法，该方法步骤如下：获得处于生理状态下的人血浆样品，利用盐酸羟胺还原制备银溶胶；银溶胶与人血浆样品按等体积混合均匀并在4℃条件下孵育两个小时后进行血浆表面增强拉曼光谱测量；血浆表面增强拉曼光谱测量也可以采用不同偏振态的激光来激发人血浆样品；建立血浆表面增强拉曼光谱数据库，利用主成分分析获得不同人体血浆的表面增强拉曼光谱对应的散点图分布。本发明保证了血浆内生物分子的活性，拥有简单快速、可靠性强的优点。且SERS技术使得样品在很低的激光功率下就可获得很强的拉曼光谱信号，光谱信号重复性好，避免了高功率激光对生物样品造成的碳化、损伤现象。
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公开(公告)号：CN113378798A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110808176.X
申请日：2021-07-16
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频微运动放大的脉搏视频脉搏提取方法，包括以下步骤：步骤S1:获取人体手腕部视频信号；步骤S2:将采集到的视频信号通过EVM‑FRR算法进行微小动作放大处理;步骤S3:提取放大后视频信号红绿蓝通道的一维时间序列，并依次进行标准化处理；步骤S4:将标准化处理后的时间序列经过独立成分分析分解为三个独立成分，选取理想成分；步骤S5:根据得到的理想成分，通过自动寻谷算法寻找信号各个周期的波谷位置，并根据波谷位置将原始信号进行单周期分解;步骤S6:将分解后的单周期信号归一化，并通过混合高斯函数进行数据拟合;步骤S7:将拟合的单周期信号再次进行标准化处理，最后再合成,得到一个完整周期的脉搏波信号。本发明实现了对波形信号的非接触式测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103512874A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310432508.4
申请日：2013-09-22
Applicant: 福建师范大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 一种基于超声波穿孔效应并结合激光光镊表面增强拉曼光谱技术进行细胞判别的方法，是利用超声波对细胞作用产生穿孔效应使细胞膜通透性瞬间增强将金属纳米粒子快速导入细胞作为SERS增强基底，并利用激光光镊技术捕获活细胞同时进行表面增强拉曼光谱检测，以SERS光谱的手段实现对癌细胞的病理检测、筛选功能。本发明包括银胶溶液制备；把高浓度银胶注入活细胞并进行表面增强拉曼光谱测量；建立判别细胞为正常细胞或者癌症细胞表面增强拉曼光谱诊断识别模型。本发明具有简单迅速，可靠性强，灵敏度高的特点，可推广应用于多种癌变细胞的判别。
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公开(公告)号：CN103345748A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310259196.1
申请日：2013-06-26
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开了一种人体组织细胞双光子显微图像的定位分割方法，属于图像处理技术领域，主要解决现有技术在分割人体组织细胞双光子显微图像时结果错误过多的问题。其过程为：将待分割图像转化为灰度图并进行预处理；对预处理后图像进行聚类处理获取其边缘图；使用边缘图进行中心定位，精确定位细胞核的中心，得到细胞核中心的点集；结合使用主动轮廓模型，最终得到准确的细胞核边缘。与现有技术相比，本发明具有提取边缘准确，定位效率高，减少演化时间等优点，避免了图像中颗粒状噪声以及亮度分布不均匀干扰，可用于进行细胞双光子显微图像的细胞核边缘提取。
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公开(公告)号：CN102095718A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010604882.4
申请日：2010-12-25
Applicant: 福建师范大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明涉及一种采用不同偏振光激发物体，从而获得物体拉曼光谱的装置。检测装置由拉曼光谱激发光源、偏振激发组合装置、被测物体、偏振接收组合装置、拉曼探测系统和拉曼光谱信号处理与显示系统构成。拉曼光谱激发光源到达被测物体之前，先通过一个偏振激发组合装置，以产生不同状态的偏振激发光照射载物台上被测物体，被测物体在不同状态偏振激发光的激发下产生拉曼光谱信号，该光谱信号散射进入偏振接收组合装置和拉曼探测系统，最后到达拉曼光谱信号处理与显示系统，从而可获得通过不同偏振光激发，再通过不同偏振分离的被测物体的拉曼信号，以实现对被测物体物质构成的精确分析。
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公开(公告)号：CN113569696B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110831426.1
申请日：2021-07-22
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的人体微小震颤信号提取的方法，步骤S1:获取人体各部位监测视频；步骤S2:构建改进的OpenPose网络模型；步骤S3:基于改进的OpenPose网络模型，确定不同身体部位在每帧图像中的位置坐标；步骤S4:将所有帧的坐标信息取平均值，根据获得的位置信息划分每帧图像中人体不同的身体部位，将划分后的所有帧图像再重新生成视频，获得这些不同身体部位的局部视频；步骤S5:利用欧拉视频放大技术对这些局部视频进行微小振动的放大,获得信号频谱图；步骤S6:对信号频谱图进行频域分析；步骤S7:进行滤波处理，得到最终震颤信号结果。本发明通过人体姿态识别将原视频划分为含不同身体部位的局部视频，再结合欧拉视频放大技术，能获取更精确的人体微小的震颤。
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公开(公告)号：CN112412242A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011311588.4
申请日：2020-11-20
Applicant: 福建师范大学
IPC: E05F15/73 , E05F15/42 , E05F15/643 , E05F17/00
Abstract: 本发明公开基于双目立体视觉的自动门控制和防夹系统及其方法，系统包括控制装置以及与控制装置连接的动力组件、人体检测模块、门状态检测模块和图像采集装置，图像采集装置采集获取玻璃门区域的图像视频数据，体检测模块利用神经网络对摄像头采集的左右图像进行半全局立体匹配和特征提取以检测人体；门状态对采集的视频和图像处理得到障碍物检测和自动门状态识别结果；控制装置通过控制线与马达装置连接；控制装置根据人体检测模块和门状态检测模块检测信息发出正确的指令控制动力组件带动玻璃门动作以实现防夹。本发明采用双目立体视觉技术以其非接触、被动性、准确度高和实时性好的特点，非常适合用于人体检测和自动门开关过程的测速测距应用。
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