目前全世界糖尿病患者4.25亿，我国糖尿病患者占全球的25%，约1.09亿，其中超过1/3的糖尿病患者会罹患糖尿病肾病。糖尿病患者一旦发生肾脏损害，出现持续性蛋白尿则病情常不可逆转，往往发展至终末期肾衰竭。申请人团队发现一种特异性的引起肾脏早期损伤的AGEs自身抗体，自身抗体可以介导补体系统和T细胞对表达抗原的分子和细胞进行攻击，针对AGEs的自身抗体在疾病发生不同阶段识别肾脏足细胞、基底膜和系膜细胞表面的特异AGEs，从而引起肾损伤，导致糖尿病肾病。基于此，申请人团队推测这类自身抗

作为高新技术产业的磁性生物分离技术，在蛋白纯化、核酸提取与分离、病毒及特定细胞检测、生物传感器等方面均得到了广泛的应用。利用磁性生物分离技术制备的用于蛋白质、细胞、核酸、病毒等分离检测的试剂盒，能够实现快速、特异性和高效的生物检测。因此，磁性生物分离技术具有广泛的应用前景，并已成为高新技术产品研发的一个热点，对于细胞/基因治疗、生物制品研发、疾病预防与早期快速诊断治疗、检验检疫等高技术行业的发展具有极大的推动作用。本项目在已有自主知识产权的磁性纳米粒子（SPIO）的绿色环保低成本的先进制备技术基础上，建立对SPIO表面进行不同类型功能化的构建技术和方法，一步实现不同聚合物对超顺磁性四氧化三铁纳米粒的可控包裹，并可获得粒径均一、形状和尺寸可控的磁性复合微球，利用具有优异抗蛋白质吸附能力的聚合物，如聚乙二醇等对磁性复合微球表面可控功能化，以及多种抗体或特异性识别基团联用机制，降低对生物分子的非特异性吸附，实现对目标物的高特异性吸附与分离，以获得具有我国自主知识产权的新型高效环保的磁性纳米生物分离材料及系统。

该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件

按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，以便患者能及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。因此，对患者的影像学分析在确定“临床诊断病例”上就具有极为重要的意义。 根据国家指南这一重要变化，西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民团队，在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上，针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作，第一时间研发了新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程评估 CT扫描是新冠肺炎诊断的重要环节，已成为确定“临床诊断病例”的重要标准。但是在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查的效率。   同一患者3次检查结果对比，红色区域为病变，相比较病变体积逐渐缩小，提示病情好转。   同一患者3次检查结果对比，红色区域范围增大，数目增多，提示病变进展，同时还能观测到病变密度的变化。   图为同一患者4次检查结果对比，图中红色区域体积逐渐增大，提示病情进展。 郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练，人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图相配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。   通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。

团队长期从事纳米材料及纳米结构研究，在长期纳米结构的制备及性能研究基础上，与我国XX工程结合，开展高功率固体激光装置运行环境污染检测方法研究，基于各种纳米结构制作的声表面波传感器检测灵敏度高达pg/mm2（10 12g/mm2）量级，实现了高精密测试，并且针对装置运行环境中不同有机污染物的复杂情况，实现了高选择性、高灵敏度测量，达到了国际领先水平。已通过在线测试并在XX工程中应用，实现订货。 同时在高灵敏度声表面波传感器的研究基础上，团队在声表面波传感器的敏感芯片区建立了不同的敏感薄膜，如氧化硅薄膜、氧化锌薄膜、SiO2/ZnO复合薄膜，实现了对环境污染气体的高灵敏度响应，特别是在声表面波传感器芯片上建立了三维纳米结构敏感材料，同时对其化学修饰，以实现化学、生物毒剂的高灵敏度监测，目前正在和中电集团进行相关的联合工作。 该传感器可用于定量检测/监测各种真空、实验室、大气环境中的微量有机污染物、化学毒剂和生物毒剂。

团队长期从事纳米材料及纳米结构研究，在长期纳米结构的制备及性能研究基础上，与我国XX工程结合，开展高功率固体激光装置运行环境污染检测方法研究，基于各种纳米结构制作的声表面波传感器检测灵敏度高达pg/mm2（10‑12g/mm2）量级，实现了高精密测试，并且针对装置运行环境中不同有机污染物的复杂情况，实现了高选择性、高灵敏度测量，达到了国际领先水平。已通过在线测试并在XX工程中应用，实现订货。同时在高灵敏度声表面波传感器的研究基础上，团队在声表面波传感器的敏感芯片区建立了不同的敏感薄膜，如氧化硅薄膜、氧化锌薄膜、SiO2/ZnO复合薄膜，实现了对环境污染气体的高灵敏度响应，特别是在声表面波传感器芯片上建立了三维纳米结构敏感材料，同时对其化学修饰，以实现化学、生物毒剂的高灵敏度监测，目前正在和中电集团进行相关的联合工作。

声子极化激元是极性材料中晶格振动与光场之间的强耦合，有望应用在低损耗纳米光学元器件中。相关的理论研究由黄昆先生于上世纪五十年代提出，目前已经较为成熟。但是实验测量表面声子极化激元直到近年才有较大的进展，主要是因为表面声子极化激元的测量同时需要高的空间分辨率和能量分辨率。目前测量表面声子极化激元的主要方法为近场光学方法（s-SNOM），该方法可以在中红外和太赫兹区间对声子极化激元进行很好的探测。但在远红外区间，由于目前缺少合适的远红外激光光源和探测器，相关材料体系的表面声子极化激元的研究受到很大限制。 近日，北京大学物理学院2016级本科生亓瑞时和王任飞利用扫描透射电子显微镜的电子能量损失谱，对ZnO纳米结构中的远红外表面声子极化激元进行了细致的探测。通过在纳米尺度上测量纳米线、纳米片不同空间位置的电子能量损失，探究了表面声子极化激元的性质，得到了表面声子极化激元的色散关系，并研究了其尺寸效应、几何效应等。图1. 左：利用电子束激发和探测纳米线表面声子极化激元。右：测量得到的色散关系。 利用电子显微镜中的电子束来激发和探测声子极化激元具有很多的优点，包括（1）电子显微镜方法具有亚埃的空间分辨率；（2）电子激发具有更高的效率（电子与材料相互作用的散射截面更大）；（3）电子能激发一些非光学活性的模式；（4）电子能量损失谱能得到高q（波矢）值下的信息；（5）电子能量损失谱具有很宽的激发、测量窗口，原则上可以测量从meV量级的振动谱信号至keV量级的芯电子激发谱信号。因此，电子能量损失谱有望极大地推动包括表面声子极化激元在内的相关实验研究。 该工作于2019年7月19日在线发表于学术期刊Nano Letters（DOI:10.1021/acs.nanolett.9b01350），第一作者为北京大学物理学院2016级本科生亓瑞时、王任飞，指导老师为量子材料科学中心和电子显微镜实验室的高鹏研究员。该项研究得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、量子物质科学协同创新中心等基金的支持。 论文链接：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.nanolett.9b01350

声表面波瓦斯传感器具有体积小、灵敏度高、工作稳定、生产成本低、易于集成化和无线化等独特优点，能够有效解决热催化式瓦斯传感器的零点漂移、定期维护难和维护费用高等问题，并且能弥补光学瓦斯传感器的占用空间大、传感占距长和传感分析复杂等不足，能有效提高煤矿瓦斯检测和预警技术，保证煤矿安全。成果获 2012 西安市科学技术奖三等奖；获批国家实用新型专利 1 项。