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薛海燕 《现代仪器使用与维修》2011,(6):83-84
采用微波消解技术溶样,ICP-AES法测定聚丙烯(PP)材料中的铅、镉、铬和泵。通过对消解试剂和微波温度程序的研究,建立塑料样品的微波消解方法。该方法相对标准偏差(n=7)均小于2.0%。与标准物质对比分析结果表明,方法具有良好的准确度,适于PP材料中铅、镉、铬和汞的测定。 相似文献
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采用HNO_3和H_2O_2作为消解体系,经微波消解进行样品前处理,采用ICP-MS标准曲线法测定不同产地、不同采摘时间的10批金雀花药材中20种微量元素。标准曲线线性、精密度、回收率良好,10批金雀花药材中微量元素含量大小顺序为CaKMgFeNaAlMnSrZnBaCuNiCrAgLi;药材中含有较为丰富的Fe、Mn、Zn、Cu元素,可以共同起益气补血作用,与金雀花具有"具有滋阴、和血、健脾"的功效相符。有害元素As、Pb、Hg、Cd、Sb含量极低,甚至未检出,有较高的药用安全性。实验建立的微波消解-ICP-MS法方法准确,精密度高,可用于测定金雀花药材中20种微量元素含量测定。 相似文献
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超声造影(Contrast-enhanced ultrasound, CEUS)通过外周静脉注入超声造影剂,显著增强来自肿瘤微血管的血流信号,便于临床医生以实时、动态的方式评估肿瘤血管生成、周边浸润等,广泛应用于多器官病变诊断、预后评估和治疗方案规划等方面。近年来,以深度学习为代表的机器学习方法快速发展,为动态超声造影智能分析带来新的机遇。深度学习方法很大程度上拓宽了超声造影临床应用范围,提高了其诊疗效能。但与常规超声影像类似,超声造影仍然存在斑点噪声、呼吸运动干扰和标准化程度低等问题,使得动态灌注时间、空间信息挖掘面临挑战。本文系统性回顾了近年来超声造影智能分析相关工作,涵盖良恶性鉴别、恶性分级、疗效预测和诊疗方案选择等方面应用,总结了当前影像组学及深度学习方法在超声造影分析领域的最新进展,并指出当前研究的局限性和未来发展方向。 相似文献
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利用超声波处理牛乳致敏蛋白α-酪蛋白(casein,CN)和β-CN,结合十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳、圆二色光谱、荧光光谱及酶联免疫吸附测定等方法分析α-CN和β-CN结构和抗原性的变化。结果表明:随着超声波功率的增大,α-CN的分子质量无显著性变化,β-CN在600 W时发生聚集,两种酪蛋白羰基含量上升,自由巯基含量先下降后回升,在500 W时达到最低,疏水性则呈现与自由巯基含量相反的规律;二级结构中,α-螺旋结构经超声处理后其相对含量减少,无规卷曲相对含量随着超声功率先增加后降低,功率为500 W时相对含量最高,β-折叠的相对含量变化趋势则与无规卷曲相反,这表明超声波处理破坏了酪蛋白的高级结构;随着超声功率的增强,抗原性呈现先升高后降低的趋势,其中500 W时抗原性最高,与酪蛋白疏水性及无规卷曲结构相对含量呈正相关,与β-折叠结构的相对含量呈现负相关。超声处理酪蛋白在影响蛋白构象及结构的同时改变其抗原性,且抗原性与疏水性及无规卷曲相对含量相关。 相似文献