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吴浩忠

作品数:32 被引量:166H指数:8
供职机构:北京中医药大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目四川省高等教育教学改革工程人才培养质量和教学改革项目更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 28篇期刊文章
  • 4篇会议论文

领域

  • 30篇医药卫生
  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...

主题

  • 7篇电子鼻
  • 6篇中药
  • 4篇性状
  • 4篇基原
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  • 3篇中药鉴定
  • 3篇光谱
  • 3篇红外
  • 3篇红外光
  • 3篇红外光谱
  • 3篇DNA条形码
  • 2篇电子鼻技术
  • 2篇性状特征
  • 2篇药材
  • 2篇液相色谱
  • 2篇饮片
  • 2篇引导式
  • 2篇植物药
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  • 2篇指纹图

机构

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  • 2篇长春医学高等...
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作者

  • 32篇吴浩忠
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  • 5篇鲁利娜
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传媒

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  • 1篇世界中医药
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年份

  • 2篇2024
  • 3篇2023
  • 1篇2020
  • 2篇2019
  • 1篇2018
  • 3篇2016
  • 12篇2015
  • 1篇2014
  • 2篇2013
  • 3篇2012
  • 2篇2010
32 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于多尺度ResNet融合注意力机制的麦冬细粒度识别被引量:1
2023年
中药材鉴别依赖于中药师的经验,效率低且没有统一的量化标准。针对川麦冬、山麦冬和浙麦冬3类易混淆中药饮片图像细粒度分类问题,本文提出一种基于ResNet-152残差神经网络的改进模型MARNet-152(Multiscale-Attention Residual Network-152),辅助人工自动辨识3种易混淆的麦冬饮片。基于ResNet-152残差神经网络构建改进的模型MARNet-152,对ResNet-152网络结构中Bottleneck的3×3卷积核进行分组卷积以提取和表示多尺度特征;引入结合空间和通道的卷积注意力机制模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使模型更关注识别目标物体细节并具有更好的解释性。改进后的网络模型在麦冬图像细粒度识别时达到91.42%的分类精度,相较于基础模型提高了6.62个百分点,可为麦冬识别提供参考。MARNet-152模型具有更高的泛化能力,识别效果较原始ResNet-152模型提升非常明显。
秦竹媛吴浩忠谭代庆韩爱庆臧昊王选唐燕
关键词:图像分类
当归及其提取物的红外光谱鉴别被引量:2
2015年
目的:采用红外光谱法对当归及其提取物的化学成分进行分析,观察药材化学成分的整体变化规律,为药材整体质量评价体系的建立提供一定理论依据。方法:用水蒸气蒸馏再水提的方法提取当归的化学成分,采用傅里叶红外光谱法(FT-IR)及二阶导数谱分析鉴定当归原药材、当归不同提取物化学成分的红外光谱特征。结果:(1)当归为高蔗糖类药材。(2)当归粉末、乙醚提取物皆于1740 cm-1左右(羰基伸缩振动吸收峰)有较强、较宽的吸收,而当归水提物及药渣水提物中的羰基吸收峰不明显,说明当归水提物中主要为多糖类成分。而蒸馏液的乙醚提取物中水溶性成分较少,基本为内酯类成分。(3)不同提取方法对当归中化学成分的含量有一定的影响,这种先蒸馏再水提药渣的优化工艺相对于直接用水提取,能得到更多的脂溶性成分,还能提取出较多的当归多糖等水溶性成分,扩宽了用药范围,避免了药材浪费。结论:红外光谱分析法能快速、简便地鉴别当归及其提取物的化学成分,优化了药材的提取工艺,为中药当归鉴定和制定质量标准提供一种新的方法和手段。
郭怡祯孙素琴王晶娟毛雪莹肖瑶吴浩忠鲁利娜杨颜芳向丽
关键词:当归当归提取物化学成分红外光谱
基于电子鼻技术的多基原莪术鉴定被引量:4
2015年
目的建立基于电子鼻技术的多基原莪术的鉴定方法。方法以检测器响应值为评价指标,优化样品的检测参数和筛选金属传感器,应用主成分分析和辨别因子分析对特征数据进行多元统计学分析。结果建立了多基原莪术的电子鼻检测法,得到其气味识别指纹图谱。结论基于电子鼻技术的多基原莪术鉴定方法可行,为中药材和中成药的鉴定提供了新思路。
李羿吴浩忠刘春生
关键词:莪术电子鼻
中国产地与巴西产地桑叶的显微鉴别研究
目的:研究中国产桑叶和巴西产桑叶的性状及显微特征的异同点。方法:对桑叶药材的横切片显微构造和粉末显微特征进行分析、比对。结果:中国产桑叶和巴西产桑叶的显微结构大致相似,只是在叶脉下表皮的厚角组织形态方面存在细微差别。结论...
吴浩忠肖瑶英起艳刘春生
关键词:桑叶显微鉴别
冰冻切片永久制片法在中药快速鉴定中的应用
以干燥黄芪根为试材,介绍一种用于快速鉴定干燥中药材组织的冰冻切片永久制片法。具体操作步骤是:样品前处理→冷冻包埋→回温→切片→贴片→染色→封片。结果表明,应用冰冻切片法进行干燥中药材组织的永久制片,效率极大提高,有机试剂...
吴浩忠闫永红刘春生
关键词:中药鉴定冰冻切片
文献传递
融合改进残差网络和Transformer的易混淆中药饮片识别研究
2023年
目的:基于改进的残差卷积神经网络和Transformer混合架构对5组常见的根茎类易混淆中药饮片构建分类模型,探索人工智能对复杂场景中药饮片的分类价值。方法:以玉竹与知母;大血藤与鸡血藤;桔梗与黄芪;防风、前胡与板蓝根;怀牛膝、川牛膝与续断12类5组易混淆中药饮片为研究对象,构建包含8720张图片的中药饮片数据集。设计基于残差模块和注意力机制的TyNet103 CNN+Transformer模型,对TyNet103自建模型进行消融实验并与3个经典模型的准确率进行比较,结合集成学习思想进行基分类器投票得到中药饮片分类结果。结果:4个模型在测试集上的初始准确率分别为78.41%、77.83%、72.57%和80.13%,模型改进并应用组合策略优化后准确率分别达到95.35%、96.65%、96.33%、97.56%,应用集成学习方法得到的强分类器在测试集上准确率可达99.41%。结论:通过模型改进,组合优化策略和集成学习实现的中药材分类模型具有智能化、客观化、准确率高且高效易用的特点,可辅助鉴别易混淆的中药饮片。
谭代庆肖志鸿吴浩忠朱振宇苏凤新石琳唐燕杨爽王艳王苹韩爱庆
关键词:卷积神经网络
雪菊的生药学研究被引量:2
2018年
目的对雪菊进行生药学研究,为雪菊的基原鉴定提供理论基础。方法通过对雪菊性状以及组织构造和粉末显微特征进行观察,采用高效液相色谱对雪菊的主要成分进行分析,并建立其指纹图谱,从药材性状、显微、理化方面对雪菊进行生药学研究。结果雪菊性状特征,头状花序符合菊科共有特征,舌状花两色,上半部黄色,基部约1/2处紫褐色;粉末显微特征,黄色具刺的球形花粉粒、淡黄色至棕红色的分泌道碎片、乳头状突起的单细胞毛、花药基部细胞和花粉囊内壁细胞为其较明显的特征;建立了雪菊HPLC指纹图谱。结论雪菊性状特征符合菊科共有特征,与其同属植物剑叶金鸡菊和大花金鸡菊相比特征明显;研究补充雪菊生药学研究的不足,为雪菊系统的基原鉴定提供了参考。
罗琼枝武亚楠齐磊张娟田亚宁木合布力.阿不力孜吴浩忠张媛
关键词:生药学性状特征显微特征指纹图谱
高山大黄的显微及分子鉴定研究被引量:3
2015年
目的:对蓼科药用植物高山大黄进行显微及分子鉴定研究。方法:采用石蜡切片、粉末制片对高山大黄根及根茎的横切面组织结构和粉末特征进行显微研究,并采用mat K基因序列分析技术对高山大黄进行了分子鉴定研究。结果:高山大黄根横切面中皮层宽,薄壁细胞中可见草酸钙簇晶,木质部宽广,导管径向排列;根茎髓部宽广,无异形维管束存在;粉末中草酸钙簇晶多,棱角大多短钝,导管木质化,多网纹导管,淀粉粒小而多。高山大黄mat K序列全长1 524 bp,在基因上游106、218、222、365、522、615、711、759、801、852处存在十处碱基替换,且在950-955处存在CAAGAA6个碱基插入。结论:本研究获得了高山大黄比较全面的鉴定信息,上述显微特征可作为高山大黄显微鉴定依据,其mat K基因序列分析为高山大黄DNA条形码研究奠定基础。
费烨付深振吴浩忠李启恩多吉任青陈静闫兴丽魏胜利高增平
关键词:显微鉴定分子鉴定
电子鼻在多基原郁金鉴定中的应用被引量:13
2015年
目的:利用电子鼻技术实现多基原郁金的快速准确鉴定。方法:以检测器响应值为指标筛选样品的检测参数和金属传感器,通过主成分分析和辨别因子分析对特征数据进行统计学分析。结果:建立了多基原郁金的电子鼻检测方法,绘制了多基原郁金气味识别指纹图谱。结论:电子鼻可用于多基原郁金的鉴定,为多基原中药材的鉴定提供了新思路。
李羿吴浩忠谭勇刘春生
关键词:郁金电子鼻
黄芪及其提取物的红外光谱鉴别被引量:8
2015年
目的:本文通过比较黄芪及其不同提取物的红外光谱图,为黄芪的化学成分分析和提取分离工艺提供质量参考。方法利用乙醇回流法提取皂苷与黄酮,再用蒸馏水提取药渣中的多糖。对黄芪药材粉末、黄芪水提取物、黄芪醇提物及其药渣水提物的红外光谱及二阶导数谱进行分析。结果黄芪粉末、70%醇提物和80%醇提物皆于1735 cm-1附近(羰基伸缩振动吸收峰)有较弱、较宽的吸收峰,黄芪水提物中此波长附近的吸收峰不明显。表明黄芪水提物中主要为多糖类成分,含有少量不溶于水的黄酮类成分。醇提物则主要为皂苷类与黄酮类成分,且在一定范围内,黄酮类提取量随乙醇浓度增加而增加。结论红外光谱分析法可快速、简便地鉴别黄芪及其提取物的化学成分类别,为其进一步的质量研究提供依据。
郭怡祯庞文静孙素琴王晶娟吴浩忠肖瑶鲁利娜向丽杨颜芳
关键词:黄芪水提物红外光谱
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