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      華西醫學期刊出版社
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      找到 關鍵詞 包含"表征" 4條結果
      • 溫敏性殼聚糖凝膠的流變學表征

        【摘 要】 目的 研究殼聚糖(chitosan,CH)脫乙酰度(degree of deacetylation,DDA)對CH- 甘油磷酸鹽溫控體系凝膠化行為的影響,同時比較其在凝膠形成前后的流變學行為差異。 方法 將DDA 為70%、85%、90% 和97%的CH 粉末分別溶解于0.1 mol/L 的鹽酸溶液,制備各DDA 濃度為2%(w/v)的CH 溶液樣品,每種DDA 制備5 個樣品,于10℃下與五水甘油磷酸鈉(β-glycerol phosphate disodium salt pentahydrate,GP)溶液混勻后,得到不同DDA 的CH-GP 溫敏溶液。用AR 2000ex 流變儀在pH7.02 條件下分別對CH-GP 溶液和凝膠進行流變學以及物理性質表征測定。 結 果 pH7.02 條件下,DDA分別為85%、90%及97%的CH-GP 溫敏溶液,其初始凝膠化溫度分別為(59.90 ± 0.08)、(48.10 ± 0.08)、(37.10 ± 0.11)℃,凝膠化時間分別為(12.4 ± 0.6)、(8.2 ± 0.5)、(4.9 ± 0.1)min;DDA 為70% 的CH-GP 溶液凝膠化溫度超過70℃,凝膠化時間超過15 min。各DDA 的CH 樣品凝膠化溫度和凝膠化時間比較差異均有統計學意義(P lt; 0.05)。CH-GP 體系形成凝膠前,儲能模量(G’)和耗能模量(G’’)最初均隨頻率升高而上升,至凝膠化溫度點時2 條曲線交匯,之后G’ 顯著升高,G’’ 則緩慢下降。形成凝膠后,隨著頻率升高,G’ 和G’’ 均無明顯改變。 結論 流變學表征可客觀測定CH-GP 體系的凝膠化溫度以及凝膠的力學性能,因而這種方法在組織工程設計用于不同目的的支架時,有助于針對不同靶向組織選擇合適DDA 的CH 原料。

        發表時間:2016-09-01 09:14 導出 下載 收藏 掃碼
      • 基于個體自適應的運動想象腦電信號特征表征研究

        針對運動想象腦電信號因受試者個體差異導致辨識精度低的問題,本文提出了基于個體自適應的運動想象腦電信號特征表征方法。首先從個體差異和頻帶信號特點出發,提出了基于拓展式相關特征(ReliefF)的自適應通道選擇方法;通過提取各頻帶信號5個時頻域觀察特征,運用ReliefF算法對各頻帶信號通道進行有效性評估,進而實現各頻帶信號通道選擇。其次提出了基于快速相關濾波算法(FCBF)的共空間模式(CSP)特征表征方法(CSP-FCBF);通過CSP提取腦電信號特征,運用FCBF進行特征優化得到最優特征集,從而實現運動想象腦電信號狀態有效表征。最后使用支持向量機(SVM)作為分類器進行分類辨識。實驗分析結果表明,本文所提方法能有效實現運動想象腦電信號狀態表征,四類狀態平均辨識精度達到了(83.0±5.5)%,較傳統的CSP特征表征方法提高6.6%。本文在運動想象腦電信號特征表征方面取得的研究成果,為實現自適應的腦電信號解碼及其應用奠定了基礎。

        發表時間: 導出 下載 收藏 掃碼
      • 可吸收支架負載外泌體方法研究

        目的 探討一種將外泌體負載于可吸收支架的方法。方法 應用化學連接法,通過建立支架-氨丙基三乙氧基硅烷-二硬脂酰磷脂酰乙酰胺-聚乙二醇5000-外泌體的連接使可吸收支架負載外泌體,構建外泌體洗脫可吸收支架。掃描電鏡觀察支架表面及外泌體吸收情況,飛行時間質譜對支架表面物質進行鑒定,原子力顯微鏡檢測支架表面粗糙程度,體視顯微鏡觀察支架外觀及外徑,徑向力檢測儀檢測支架力學強度;以單純可吸收支架作為對照。結果 掃描電鏡觀察示外泌體洗脫可吸收支架表面有細小不規則裂紋以及許多外泌體顆粒。原子力顯微鏡示5 μm2取樣范圍其表面粗糙程度為 ±70 nm,而可吸收支架為 ±20 nm。飛行時間質譜檢測示外泌體洗脫可吸收支架與外泌體在質荷比(mass charge ratio,m/z)處均有峰值,而可吸收支架無此峰值;并且外泌體洗脫可吸收支架m/z 73處峰值較可吸收支架明顯降低。體視顯微鏡觀察示外泌體洗脫可吸收支架外徑在可吸收支架規格范圍內且表面無明顯裂紋、毛刺及凹陷;徑向強度檢測結果符合原可吸收支架徑向強度標準。結論 應用化學連接法可以將外泌體負載于可吸收支架表面,并且支架尺寸、徑向強度均符合原可吸收支架標準。

        發表時間:2024-02-20 04:11 導出 下載 收藏 掃碼
      • 基于多頭交叉注意力機制的視聽情感識別

        表征學習在視聽情感識別中是一個備受關注的研究方向,其關鍵在于構建兼具一致性和差異性的有效情態表征,但如何精準實現情態表征仍面臨諸多挑戰,因此本文提出一種基于多頭交叉注意力機制的跨模態視聽情感識別模型。該模型通過多頭交叉注意力架構實現融合特征和模態對齊,并采用分段訓練策略以應對模態缺失問題。此外,為了保留每個模態的獨立信息,本文設計了單模態輔助損失任務并使用了共享參數。最終,在多模態情緒數據集(CREMA-D)上,該模型的宏觀和微觀F1分數分別達到了84.5%和88.2%。研究結果表明,本文模型能有效地捕獲視聽模態內和模態間的特征表示,成功解決了單模態和多模態情緒識別框架的統一性問題,為視聽情感識別提供了一種全新的解決思路。

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      小泉真希