Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: rhodamine derivatives

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Nowy polimerowy materiał bakteriostatyczny modyfikowany pochodną rodaminy B (RTF)

Swinarew A. S., Flak T., Rozwadowska B., Okła H., Gabor J., Łężniak M., Kubik K., Swinarew B., Boryczka S.

Przemysł Chemiczny

2017

T. 96, nr 7

1508--1510

4-Difenyloaminobenzaldehyd poddano reakcji z 1,3-indendionem w mieszaninie EtOH/H₂SO₄, w temperaturze wrzenia w celu przygotowania pochodnej rodaminowej, wykorzystanej później jako modyfikator właściwości bakteriostatycznych otrzymywanego na skalę przemysłową poliwęglanu. Zmodyfikowany polimer wykazywał właściwości antybakteryjne w odniesieniu do Escherichia coli.

p-Ph2CC6H4CHO was condensed with 1,3-indendione in EtOH/H₂SO₄ under boiling to prep. a rodamine derivative used then as a bacteriostatic modifier of a com. polycarbonate. The modified polymer showed antibacterial activity against Escherichia coli.

Texture analysis of fluorescence microscopic images of tissue

Atlamazoglou V., Yova D.

Image Processing & Communications

2002

Vol. 8, no 2

105-111

The aim of this study was to assess the potential of texture analysis for the characterization of fluorescence images from colonic tissue sections stained with a novel and selective fluoroprobe, Rhodamine B-phenylboronic acid. Fluorescence microscopy images of colonic healthy mucosa (n=35) and adenocarcinomas (n=35) were digitally captured and subjected to image texture analysis. Textural features derived from the grey level cooccurrence matrix were calculated. A modified version of the multiple discriminant analysis criterion was used to choose an appropriate subset of features. A minimum Mahalanobis distance, linear discriminant classifier was used to classify image feature data into the two categories. A subset of four textural features was selected and used for the description and classification of each image field. They were found appropriate to correctly classify 95% of the images into the two classes. These features contained information about local homogeneity and grey level linear dependencies of the image.