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- [发明专利]基于无监督学习的缺陷检测系统及方法-CN202111169895.8有效
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钟羽中;张乃雪;朱磊;赵涛;佃松宜
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四川大学
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2021-10-08
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2023-05-12
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G06T7/00
- 本发明公开了一种基于无监督学习的缺陷检测系统及方法,该缺陷检测系统包括基于PCA滤波卷积的特征提取单元、图像强度分布处理单元和缺陷提取单元,基于PCA滤波卷积的特征提取单元包括级联在一起的至少两层PCA滤波卷积层和位于最后一层PCA滤波卷积层后的自适应特征融合模块;PCA滤波卷积层由一个以上的PCA滤波器构成,前一层PCA滤波卷积层的各PCA滤波器输出分别作为后一层PCA滤波卷积层各PCA滤波器的输入本发明首先基于PCA滤波卷积,将缺陷和背景区分开,再基于自适应特征融合策略生成缺陷显著性图像,然后利用图像强度分布和距离变换从显著性图像中准确提取出缺陷;无需标签样本训练,大大减少了计算量,且对各个工业领域的广泛适用性
- 基于监督学习缺陷检测系统方法
- [发明专利]一种前列腺癌PCA3分数检测的试剂盒及方法-CN202211108067.8在审
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邹政;吴炯;施美芳
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邹政
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2022-09-09
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2022-11-29
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C12Q1/6886
- 本发明公开了一种前列腺癌PCA3分数检测的试剂盒及方法,包括引物、探针、荧光定量反应预混液、阳性对照与空白对照,使用商业化RNA保存液保存样品,TRIzol法提取样品的RNA,以提取样品的RNA为模板,将RNA逆转录为cDNA,用PCA3‑F、PCA3‑R、探针、PSA内参基因引物PSA‑F、PSA‑R以及PSA内参基因探针PSA‑FAM‑P进行定量PCR扩增反应获得扩增产物,对扩增产物进行扩增曲线分析,得到基因的Ct值,并代入公式得到PCA3分数=2^[Ct(PSA)‑Ct(PCA3)]×100,若PCA3分数若大于31说明PCA3基因上调表达,若PCA3分数若低于31说明PCA3基因下调表达;若PCA3分数若等于31说明PCA3基因正常表达。本发明所述的一种前列腺癌PCA3分数检测的试剂盒及方法,进一步提高前列腺癌PCA3基因检测试剂盒的稳定性、灵敏度、准确度等性能。
- 一种前列腺癌pca3分数检测试剂盒方法
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