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国家科技支撑计划(2012BAI19B03): 作品数：14 被引量：30H指数：4; 相关作者：侯长军霍丹群杨眉法焕宝罗小刚更多>>; 相关机构：重庆大学泸州老窖股份有限公司重庆电子工程职业学院更多>>; 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学医药卫生生物学更多>>

基于荧光卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物检测研究被引量：1: 2014年; 针对肺癌呼出挥发性有机气体(VOCs)中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究。通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统计学方法对特征向量进行分析。不同体积分数的各类标志物在聚类分析中能够完全正确的聚到一起。通过主成分分析得到的前3个主成分包含了标志物的88%的信息,便能对不同类别的标志物进行识别。研究表明:该荧光卟啉传感器阵列系统能够快速有效地对不同肺癌标志物进行识别,有望在临床中得到应用。; 雷靳灿侯长军霍丹群; 关键词：小波分析层次聚类分析主成分分析

VANET中多跳广播方案的研究进展被引量：2: 2016年; 交通信息的分发是车联网VANETs(Vehicular Ad Hoc Networks)的重要应用之一,而交通信息的分发依赖于广播方案。为此,针对VANETs提出了许多新的多跳广播方案。首先对现有的多跳广播方案进行了分类,然后着重分析和总结了近年来具有代表性的广播方案,随后,对评估这些方案的性能指标进行总结,并从方案的评估模型、仿真平台以及使用的性能指标这三个方面对这些方案进行比较。最后,指出理想的广播方案未来可能的突破方向。; 龚恒林涛侯长军肖雪; 关键词：车联网时延网络编码

基于卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物识别算法被引量：5: 2017年; 卟啉传感器阵列系统可以检测肺癌呼出气体中特定的标志性气体,不同标志性气体检测输出的差值图谱不一样。介绍了一种结合反向传播(BP)神经网络和主成分分析(PCA)的肺癌标志性气体种类识别算法,并将其应用在卟啉传感器阵列系统中。通过计算卟啉传感器阵列中各点的主成分得分选出敏感点,保留各气体敏感点的值,并组成识别模板作为BP神经网络的输入层,达到去除冗余数据的目的。通过实验对比聚类分析结果、未降维数据的BP神经网络识别结果及已经PCA降维后的数据作为输入的BP神经网络识别结果,证明提出的算法可以更加精确地识别不同的肺癌标志性气体。; 罗小刚张承丹侯长军霍丹群杨眉雷靳灿; 关键词：气体识别神经网络

卟啉纳米材料制备及在可视化传感器中的应用被引量：3: 2013年; 在水/油体系中,利用表面活性剂辅助自组装制备出5,10,15,20-四苯基卟啉锌(ZnTPP)和5,10,15,20-四苯基卟啉钴(CoTPP)纳米材料,改变陈化时间制备多种形貌卟啉纳米材料,如纳米球、纳米棒和纳米片等。利用紫外-可见光谱和荧光光谱分析两种卟啉纳米材料的光学性质,ZnTPP纳米材料的荧光强度是其单体的4.5倍,具有良好光敏性。基于两种卟啉纳米材料构建可视化阵列芯片对挥发性气体己醛检测,卟啉纳米的响应度是它们单体的2倍。; 侯长军李治飞霍丹群杨眉法焕宝杨平; 关键词：卟啉纳米材料

应用于卟啉阵列气体检测系统的识别算法被引量：1: 2014年; 差值图谱是卟啉化学传感器(PSA)芯片识别气体的根据,但同种气体的差值图谱之间会出现颜色或显色位置的差异,存在实验数据发散的问题。结合BP神经网络和粗糙集,提出了一种新的气体种类识别算法,并将之用于PSA气体检测系统中。该方法利用粗糙集的数据约简功能找到差值图谱数据中颜色变化明显的点的数据,以这些数据为输入,进行BP神经网络的训练和识别。通过实验可以证明,相对于欧氏距离聚类结果、BP神经网络识别结果,本文提出的算法对于发散的实验数据具有更高的识别精度。; 罗小刚谢新莘; 关键词：气体识别神经网络粗糙集

基于3D水凝胶微孔阵列芯片的肺癌细胞检测被引量：3: 2015年; 基于聚乙二醇双丙烯酸酯(PEGDA)的紫外光聚合性能,引入甲基丙烯酸羟乙酯(HEMA)增加亲水性,引入N-乙烯吡咯烷酮(NVP)加强材料的压缩屈服应变力,在各功能单体体积比PEGDA∶HEMA∶NVP为5∶4∶1时,设计构建了一种模拟肺癌组织生理微环境的无毒、低免疫原性、高亲水性的三维水凝胶微孔阵列芯片(60 mm×20 mm×3 mm)。通过红外表征及溶胀率测试,证明此芯片可适用于肺癌细胞的培养检测且稳定性好。集成16种特异性染料组成的卟啉可视传感系统,实时在线检测和分析肺癌细胞代谢物指纹图谱。提取检测差谱图色度值数据,基于平方欧氏距离,主成分分析(PCA)结果表明,此芯片能对正常肺细胞和肺癌细胞代谢液正确区分;聚类分析(HCA)结果表明,能对30种肺细胞代谢液样品正确归类。本研究开发的基于微孔阵列的肺癌细胞培养代谢液检测平台为医学研究提供了一种全新的可行性检测方法。; 霍丹群郭明遗邓艳杨眉法焕宝侯长军; 关键词：微流控芯片肺癌

可视交叉传感阵列对蛋白质及其热变性过程的快速识别被引量：4: 2012年; 以卟啉及其衍生物和特异性染料为敏感化学元件,基于交叉响应原理构建了识别蛋白质的可视6×6阵列.该阵列以颜色差谱图显示其与蛋白质作用呈现的特异性光谱反应,采用聚类分析、主成分分析和欧氏距离对图谱进行了分析.结果表明,该阵列可以鉴别模式蛋白牛血清白蛋白(BSA)、牛血红蛋白(BHb)和卵清白蛋白(Ova)及其混合物,且有望实现定量分析.此外,阵列的高敏感性使其不仅能识别天然蛋白质和不同变性程度的蛋白质,还能对其热变性过程进行可视化实时监控.该阵列产生的特殊颜色变化与蛋白质的空间构型、微环境pH值的差异及溶解度有关.因此,该方法不仅能实现对蛋白质的快速识别,为蛋白质热变性机理的研究提供新途径,而且在临床医学和食品安全等的实时快速检测方面有潜在的应用价值.; 霍丹群李娟董家乐侯长军黄承洪戴斌法焕宝张良; 关键词：卟啉

基于可视化仿生鼻的酮体标志物检测研究被引量：3: 2018年; 现有的酮体水平检测方法无法完全满足潜在酮症患者在医院外或实验室外的无创、直观简便检测需求。考虑到高选择性、高特征性、无创、直观可视化等优点,基于可视化仿生鼻对酮体标志物丙酮气体的检测进行了实验研究,并对实验结果中所获取的HSI颜色差值特征进行了动态响应分析、层次聚类分析、反向传播(BP)神经网络识别等。分析结果表明:可视化仿生鼻的HSI差值特征与丙酮气体浓度存在非线性关系,且BP神经网络能够通过HSI差值特征实现不同浓度丙酮气体的识别,识别结果的整体平均相对误差为6.67%。; 易鑫罗小刚侯长军霍丹群刘晏明

水凝胶微流控芯片的快速加工及在细胞培养检测中的应用被引量：4: 2013年; 采用具有紫外光聚合性能的聚乙二醇(PEG)基水凝胶材料,通过紫外光聚合作用快速加工双层水凝胶微流控芯片,并验证了其对肿瘤细胞代谢液进行检测的可行性.与传统微流控芯片材料相比,该水凝胶芯片材料具有更好的生物相容性及可操控性,可直接加工成形,在生物学领域特别是细胞培养过程控制方面具有良好的应用前景.实验结果表明,该水凝胶微流控芯片可在微尺度空间有效模拟细胞生长环境,并实现对细胞连续捕获后的原位培养.将该芯片与卟啉可视阵列传感器系统结合,经代谢特征分析可有效区分不同种类肿瘤细胞,实现芯片细胞培养平台上的细胞代谢指纹快速可视化传感检测.; 霍丹群方可敬侯长军杨眉法焕宝黄承洪罗小刚; 关键词：紫外光聚合

基于时间响应特征提取的气体体积分数定量分析模型: 2014年; 体积分数检测中,常常存在时间响应曲线出现延迟或提前的情况,传统方法(如神经网络)无法进行矫正,继而影响检测的准确性。通过对样本的时间响应曲线的观察分析,发现该曲线的最大曲率点与样本体积分数存在某种联系。基于此,提出了一种体积分数定量分析模型。通过对16组不同体积分数的NH3和丙酮的实验,发现使用该模型对时间响应曲线进行矫正后,测量结果的一致性得到很大的提高。当变异系数分别大于0.17,0.5时,检测结果一致性改善的比例分别可达87.5%,88.9%,进一步证明了该方法的有效性。; 罗小刚徐峰侯长军霍丹群法焕宝杨眉; 关键词：气体检测

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