本项目主要针对痕量重金属元素 Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、Fe、Mn、Cr、As 和有机物，合成三类萃取树脂：（1）螯合树脂（2）大孔吸附树脂（3）砷萃取树脂，为了实现在操作现场的痕量重金属元素和有机物的快速分析，我们将萃取树脂预富集和流动注射技术联合起来，建立一种在线分析方法，并对该方法的测定条件进行优化。 解决的关键问题 1、分离富集海水中痕量重金属元素和有机物所用的树脂是本项研究的关键。要求所合成的树脂在具有较适宜的螯合能力（和吸附能力）。 2、 所合成的树脂要有很好的选择性，对于待富集的痕量物质具有良好的螯合（和吸附）能力，但是对于对分析有干扰的大量基体元素（如 K、Na 等）没有明显的作用，这样可以消除大量元素对分析的干扰，提高了分析的准确度和灵敏度。 3、树脂应有适宜的孔结构和表面结构，保证它的动力学性质良好，便于快速富集和快速洗脱，这样有利于在操作现场进行在线分析，大大缩短分析时间。 4、检测器的选择。为了满足流动注射（FI）在线分析的要求，分析方法不仅要对待测物质具有很低的检出限，同时还要求它对分析信号可以快速反应，实时监测，并且待测试样的用量很小。 

XM-TB2高级带警示臀部肌肉注射训练及对比模型   XM-TB2高级带警示臀部肌肉注射训练及对比模型用于臀部肌肉注射教学与训练，教会学生如何掌握正确的操作方法并避免误伤到神经血管，模型半侧透明，可以清晰地看到内部的解剖结构。   一、功能特点： ■ 模型采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 模型为成人臀部，半边透明的设计展示臀部的肌肉组织、骨骼结构和神经血管系统，有利于在训练时进行对比，防止扎到神经和血管。 ■ 注射操作正确和进针位置正确，则有绿色灯光显示。 ■ 扎入过深或注射部位不正确，则有红色灯光闪烁和电子报警声提示。 ■ 肌内注射可注入真实液体。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 臀部肌内注射操作及对比模型：1台 ■ 手提铝塑箱：1个 ■ 练习用注射器：1支 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-PS-1手臂静脉穿刺及皮内注射操作模型（带手）   XM-PS-1手臂静脉穿刺及皮内注射操作模型（带手）皮肤采用高分子材料、血管采用乳胶材料、手臂骨采用发泡材料制成，肤质仿真度高，皮肤纹理清晰，设有手背部的静脉血管网，可进行静脉穿刺及皮内注射操作训练。   一、功能特点： ■ 模型为成人前臂，可进行静脉注射、输液（血）操作练习。 ■ 可选择不同类型的穿刺针进行训练，进针有明显的落空感，正确穿刺有回血产生。 ■ 提供几十个皮内注射练习点，可进行皮内注射训练，正确操作时会出现真实的皮丘，皮丘与皮试阴性结果相近，抽出液体后皮丘消失。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 手臂静脉穿刺及皮内注射操作模型：1套 ■ 输液套装：1套 ■ 注射器：1支 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

临床上肿瘤的治疗用药分为传统细胞毒类药物和新型分子靶向药物，后者通常具有相对明确的靶 本研究对象为一种通用外科手术立体显微摄像演示装置，由3D高清数码摄像机、显微适配器、显微摄 点，抑制肿瘤细胞生长而减少对正常细胞的作用，对肿瘤的选择性高、毒性小。磷脂酰肌醇 - 3 -激酶 像镜头、聚焦光源、3D高清液晶显示器及调节器支架所构成。本技术成果可方便调节显微摄像镜头距离和 （Phosphoinositide 3-kinase，PI3K）是许多生命活动中关键的信号分子。PI3K抑制剂在抑制肿瘤细胞增 角度，还可调节聚焦光源光斑大小。根据3D显示屏的不同类型，手术者可能需要佩带不同的3D眼镜或头 殖、诱导肿瘤细胞凋亡和逆转肿瘤细胞耐药性等方面具有独特的优势，可以单独用药或与其它靶向药物联 戴式立体显示眼镜，也可采用能直接用裸眼观看的3D显示屏。术者或助手可直接调控或通过遥控器调控 合用药。 3D摄像机，即调控变焦、对焦和摄录像等。由于采用高清3D摄像显示模式，其图像分辨率和清晰度可达 目前以PI3K信号通路中关键分子为靶点的抗肿瘤药物研究已有近20个化合物进入临床试验阶段，有4 到或超过光学显

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

光纤共聚焦显微光谱与成像装置是将光纤共聚焦光谱分析技术和显微光学成像技术相融合的细胞检测装置，此装置能够同时获得被测细胞的形态结构信息和反映细胞形态和成分特性的光谱信息，得到被测细胞定性、定量、定位的综合分析信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置包括光源照明系统、光纤共聚焦光谱分析系统、显微成像和定位系统、数据分析系统，照明光源系统给光纤共聚焦光谱分析系统提供光源；光纤共聚焦光谱分析系统传输照明光照射细胞，开接收携带细胞信息的背向散射的光信号，获取光谱信息进入数据分析系统分析；显微成像和定位系统由照明系统照明，获得反映细胞形态和结构的图像信息进入数据分析系统；数据分析系统同时获取被测细胞的显微图像和反映细胞形态和成分特性的光谱信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置结合光纤共聚焦技术、后向散射光谱分析技术和显微成像技术，提出了适用于同时获取特定细胞的显微图像和光谱信息的细胞检测装置，能够实时的获取细胞的综合信息。这就解决了目前技术不能够在细胞水平上获取特定位置的组织形态信息和光谱信息的技术问题。对于癌症除检测癌变细胞的显微形态信息外，同时获取相应细胞生化成分的光谱，光谱信息中既包括了形态变化对光的散射特性变化，也包括了细胞中成分变化导致的光吸收特性的变化信息，结合这两种检测技术的细胞分析装置，能及时发现细胞的早期癌变，以便对癌症实施全面而及时的诊断。而且，当前显微成像技术和CCD光谱技术都是比较成熟的检测技术，且CCD光谱技术可以进行实时分析，所以，本发明提供的装置利用现有先进技术，大大提高癌变细胞的检测精度，同时可以大大降低检测成本。

本仪器是纺织总会作为纤维细度及含量测定的标准仪器，利用先进的光学和计算机图像处理系统来测量各种纤维直径和分析纤维表面的综合仪器。是毛、麻、棉纺、化纤、羽绒行业、畜牧业，商检、纤检系统的必备检验设备。 本仪器具有图像清晰、分辨率高、检测快速可靠的特点。可在普通实验室条件下稳定工作及可将测量到的原始数据，利用数据处理平台进行分类统计，获得最终定量分析结果并可打印输出数据报表及直方图。 技术规格： 1．投影系统，采用放大500倍，符合国际标准A方法检测和国家标准B方法检测。目视系统可放大960倍。 2．计算机显示系统：光学成像CCD转化成数字图像，并由计算机专用软件对数字图像进行处理。 3．内置纤维平均直径、变异系数、标准偏差计算，根据国家标准GBl0685—89、国际标准RS0137-85制定。 测量范围为2-200μm，圆型截纤维；测量精度±0．5μm；测量重复性±0．1μm：测量速度500根／10min。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

本发明公开了一种自聚焦物镜及微型荧光显微成像装置。所述 自聚焦物镜，包括自聚焦透镜和端面抛光的玻璃棒，所述端面抛光的 玻璃棒的一端面与所述自聚焦透镜的像方端面连接。所述荧光显微成 像装置，包括激发光源、聚焦透镜、二向色镜、所述自聚焦物镜、结 像透镜、以及面阵光电探测器；所述激发光源发出激发光经聚焦透镜 聚焦，透射在所述二向色镜上；所述二向色镜将经聚焦的激发光反射， 通过所述加长物镜透射在样品上；样品激发出的荧光，被所