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基于深度学习的PK表面纳微孔结构载药对 BMSCs 等行为和功能预测研究

成果编号:38391
价格:面议
完成单位:苏州科技大学
单位类别:其他高校
完成时间:2023年
成熟程度:试生产阶段
服务产业领域: 生物技术与医药
发布人:徐树鹏 离线
本项目为新型可植入骨科材料的智能化分析系统研究,利用图像配准、图像融合、图像变换等技术,对不同药物的成像数据进行对比和整合,评估出最佳的载体材料和光热参数。利用图像度量、图像评价、图像优化等技术,对不同药物的成像数据进行评分和排序,确定出最优的药物筛选方法和判断标准。利用机器学习和深度学习等人工智能技术,对BP载药材料的成像数据进行特征提取、特征选择、分类和聚类等分析,识别出最有效的药物种类和组合。
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成果介绍

科技计划: 省部级:
成果形式:新技术、新工艺
合作方式:技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、技术入股、共建载体
参与活动: 2023年高校院所走进镇江产学研合作对接活动 第二届江苏产学研合作对接大会 2023年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动
专利情况: 未申请专利
成果简介
综合介绍
本项目为新型可植入骨科材料的智能化分析系统研究,利用图像配准、图像融合、图像变换等技术,对不同药物的成像数据进行对比和整合,评估出最佳的载体材料和光热参数。利用图像度量、图像评价、图像优化等技术,对不同药物的成像数据进行评分和排序,确定出最优的药物筛选方法和判断标准。利用机器学习和深度学习等人工智能技术,对BP载药材料的成像数据进行特征提取、特征选择、分类和聚类等分析,识别出最有效的药物种类和组合。
创新要点
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技术指标
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其他说明
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完成人信息
姓名:对接成功后可查看
所在部门:对接成功后可查看
职务:对接成功后可查看
职称:对接成功后可查看
手机:对接成功后可查看
E-mail:对接成功后可查看
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传真:对接成功后可查看
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联系人信息
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