Identification and establishment of sorting method for isolating CD11b+ myeloid cells in human hepatic metastases from colorectal cancer

AIM: To establish a method for obtaining specific cells in solid tumor tissue by sorting of CD11b⁺ myeloid cells in hepatic metastases from colorectal cancer.METHODS: Tumor tissues were prepared into single cell suspension by mechanical method combined with enzyme digestion, and then the CD11b⁺ myeloid cells were isolated by flow cytometry. The sorted cells were identified by immunocytochemistry. The viability and morphologiy of the sorted cells were evaluated by Giemsa and Typan blue staining. The cell purity was evaluated by flow cytometry.RESULTS: Sufficient numbers of CD11b⁺ cells with high purity were isolated by sorting with flow cytometry from the single cell suspension prepared by mechanical and enzyme digestion. The purity of the cells was confirmed by statistical analysis (P<0.05). The positive rates of the cells before and after sorting were significantly different (P<0.01). The positive cells were verified by immunocytochemical method. Meanwhile, the sorted cells had complete morphology and good activity.CONCLUSION: The CD11b⁺ myeloid cells in solid tumor tissue can be isolated by flow cytometry from the machine-enzyme digestion suspension with high purity, good activity and complete morphology.     

基于机器视觉的育肥猪分群系统设计与试验

为控制育肥猪出栏时的体质量差异,该研究开发了一套基于机器视觉技术的育肥猪分群系统,该系统通过机器视觉技术和卷积神经网络模型代替传统地磅对猪只体质量进行估测,可有效避免粪污对设备精度的影响及腐蚀;以前一天全部猪只体质量数据从小到大排列的第30%个数据作为当日的分群基准质量,将大于等于基准质量的视为长势较快的猪只,小于基准质量的视为长势较慢的猪只,每次采食按照猪只长势快慢分为2群进行饲喂;该系统依托于LabVIEW软件开发平台和物联网系统构建,平均每头猪只通过系统时间为6.2 s。为验证该系统的实际应用效果开展了为期30 d的现场试验,将饲喂于装有分群系统猪栏中的120头长白育肥猪作为试验组,由分群系统按猪只长势快慢分群饲喂;将饲喂于传统猪栏中的120头长白育肥猪作为对照组,按照传统人工调栏的方式进行饲喂。试验开始时试验组和对照组猪只平均体质量分别为32.21、31.76 kg,标准差分为别2.61和2.49 kg;结束时试验组和对照组猪只平均体质量分别为57.68、57.41 kg,标准差分为别5.26和5.51 kg,总料肉比分别为2.31和2.34,期间试验组猪只体质量的标准差小于对照组,但是2组猪只平均体质量、标准差、总料肉比均不存在显著差异,表明采用该系统对猪只进行分群饲喂控制猪只体质量差异效果等同于人工调栏,同时可以节省人力成本,缓解农业劳动力短缺的压力。该研究也可为母猪饲喂站、种猪测定站等智能化养猪设备的研发提供参考。     

基于计算机视觉的水果分选机实时控制系统

研究了一种基于计算机视觉的水果分选机实时控制系统。其利用计算机进行水果图像的采集、处理。利用单片机对分选台执行机构进行控制。工作时，光电传感器的脉冲信号触发图像卡采集图像，计算机进行图像处理后，其结果信号由串口发出，单片机接收到结果信号后向相应的电磁阀发出开关量信号，驱动执行机构动作，从而实现实时分选。     

新型分离清选装置的试验研究

针对实际应用中分离清选机械的不足，研制了一种新型分离清选装置。工作时，利用独特的钢丝回转筛结构，保持了有效的筛分效率。通过试验，考察了生产率、净度、夹带率等清选效果指标，获得了合理的钢丝回转筛结构和工作参数。     

小型农产品分选机设计与试验

针对家庭农场及小规模营销的需要,设计了基于机器视觉的小型农产品分选机。农产品在平胶带上形成多通道阵列式输送,以DSP作为机器视觉单元的核心,采集一帧图像可分析多个通道,并根据农产品的形状、颜色等图像特征进行分选。在水平输送速度为9.2 cm/s、农产品输送间隔为16 cm、4通道并行输送的条件下,选用核桃、红枣及栗子3种农产品进行了分选机性能测试。试验表明,机器能够可靠工作;核桃、红枣和栗子的分选准确性分别为91.66%、94.79%和97.39%;分选速度达8 800个/h。因此采用DSP芯片作为小型分选机的机器视觉核心是可行的,可以为农产品分选机的小型化、低成本提供技术支持。     

基于模糊理想点法的多区域多目标

水利工程项目建设次序对水资源方案实施的效果影响较大。因此研究中选用防洪、供水、农村水利水电发展、生态环境保护、工程投资作为水资源方案实施效果的评价目标。考虑到不同区域水利建设的重点不同，本文利用模糊决策分析理论确定出各评价目标在不同区域的权重，基于模糊理想点法建立评价模型，并以湖南省水利工程建设排序为实例进行分析，得出理想的工程排序结果。     

青岛梅园的建设及梅花品种的搜集与选育

在简介青岛梅园这一北方“新星”后，着重报道了其在建园中完成的两项科研成果，即①梅园快速规划设计与施工；②梅花品种的搜集、整理与新品种选育     

观赏竹盆景艺术创作研究

观赏竹盆景是盆景中的一朵奇葩。本文较为全面地阐述了观赏竹盆景的制作方法,包括竹种选择、前期培育、艺术创作和管理养护等。用观赏竹来制作盆景大大提高了竹子的附加值,拓宽了盆景选材范围,并且经济效益显著。     

民勤沙井子地区沙质荒漠化过程中植被群落物种多样性和排序研究

基于对民勤沙井子地区植被调查数据,研究了不同群落自然植被基本特征,结果表明:丰富度减小是物种多样性变化的主要原因,均匀度指数与多样性指数呈显著的正相关,丰富度指数和均匀度指数呈负相关,CCA和DCCA二维排序说明了植物群落与环境因子的关系,随着地下水位的下降,植被逐渐向强旱生方向演替。     

基于改进ResNeXt50残差网络的锦鲤选美方法

锦鲤选美的不同等级之间具有高相似度的特点,目前都是人工进行选美分级。为解决人工选美所存在的效率低、主观性强、成本高的问题,提出了一种基于迁移学习和改进ResNeXt50残差网络的锦鲤选美方法。本文首先构建了红白、大正、昭和3种锦鲤的选美等级数据集。其次,采用迁移学习策略提高训练速度,并从SE注意力模块、Hardswish激活函数和Ranger优化器3方面对ResNeXt50模型进行了改进,构建了SH-ResNeXt50锦鲤选美分级模型。试验结果表明：SH-ResNeXt50模型有效提升了锦鲤选美的等级分选能力,模型准确率达95.6%,损失值仅0.074,优于常用的AlexNet、GoogLeNet、ResNet50和ResNeXt50网络模型。最后,采用Grad-CAM分析SH-ResNeXt50模型的可解释性,结果表明SH-ResNeXt50模型和人工识别的感兴趣区域基本一致。本文所提出的方法实现了具有高相似度的锦鲤不同等级的智能分选,对其它具有高相似度的生物等级分选具有借鉴意义。