视-触觉感知和情感融入的保隐私个性化虚拟手术训练研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    54万
  • 负责人：
    张小瑞
  • 依托单位：
    南京信息工程大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

视触觉增强现实技术在上肢康复中的研究进展
  • DOI：
    10.3969/j.issn.1006-9771.2018.05.011
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中国康复理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘佳;张晶晶;陈旭;张小瑞;陆熊
  • 通讯作者：
    陆熊
用于实时柔性触觉再现的平行菱形链连接模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国图象图形学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宋爱国;张小瑞
  • 通讯作者：
    张小瑞
移动增强现实跟踪注册技术概述
  • DOI：
    10.13878/j.cnki.jnuist.2018.02.012
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    南京信息工程大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘佳;王强;张小瑞;陆熊
  • 通讯作者：
    陆熊
一种手持可遮挡的增强现实彩色标志
  • DOI：
    10.3969/j.issn.1001-3695.2017.09.062
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘佳;梅建辉;张小瑞;陆熊
  • 通讯作者：
    陆熊
Blink Number Forecasting Based on Improved Bayesian Fusion Algorithm for Fatigue Driving Detection
基于改进贝叶斯融合算法的疲劳驾驶眨眼次数预测
  • DOI：
    10.1155/2015/832621
  • 发表时间：
    2015-06
  • 期刊：
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张小瑞;王建;何军;Srinivas Peeta
  • 通讯作者：
    Srinivas Peeta

其他文献

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AI技术路线图

张小瑞的其他基金

视-触觉感知和情感融入的保隐私个性化虚拟手术训练研究
  • 批准号：
    62272236
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    54.00 万元
  • 项目类别：
    面上项目
力-触觉感知和情绪心理参与的虚拟手术增强训练关键技术研究
  • 批准号：
    61502240
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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