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公开(公告)号：CN116606312B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202310610504.4
申请日：2023-05-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于氮杂氟硼二吡咯的近红外二区光敏剂及制备方法及应用，属于光敏剂技术领域。其利用Aza‑BODIPY染料的性质，将母体中的硼原子用氧原子取代，进一步加大了染料分子的共轭面积和内部电子的流动，增强分子的系间穿越能力，使分子具有PDT效应。同时在2，6位碳原子上引入给电子基团(噻吩碳链)来增强光敏剂分子的振动弛豫，增强光热转化的能力，使其具有PTT效应。基于此，设计的类Aza‑BODIPY分子同时具有光热和光动力性能，可用于肿瘤组织的光治疗。
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公开(公告)号：CN116606312A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310610504.4
申请日：2023-05-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于氮杂氟硼二吡咯的近红外二区光敏剂及制备方法及应用，属于光敏剂技术领域。其利用Aza‑BODIPY染料的性质，将母体中的硼原子用氧原子取代，进一步加大了染料分子的共轭面积和内部电子的流动，增强分子的系间穿越能力，使分子具有PDT效应。同时在2，6位碳原子上引入给电子基团(噻吩碳链)来增强光敏剂分子的振动弛豫，增强光热转化的能力，使其具有PTT效应。基于此，设计的类Aza‑BODIPY分子同时具有光热和光动力性能，可用于肿瘤组织的光治疗。
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公开(公告)号：CN116797791A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310751254.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/86 , G06T7/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的线粒体分割与分类方法，解决现有进行线粒体形态学分析处理的技术方法和模型存在的鲁棒性和准确性较低，以及无法定性与定量分析的问题通过图像分割和图像分类结合的“分割‑分类”思路实现了对线粒体超分辨图像的定性与定量分析，其中，图像分割部分体现出了定量，深度学习可以量化每个图像中线粒体的形态轮廓，并量化线粒体伪彩色图像的荧光强度。图像分类部分体现出了定性和定量，深度学习可以将不同形态的线粒体分类从而定性(圆形或丝状)，并统计圆形线粒体的占比从而量化当前细胞内线粒体的整体病变程度。
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