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快速检测试剂盒
新型冠状病毒的检测时间将有望缩短至1个小时内。29日，记者从重庆市科技局获悉，由重庆大学牵头承担的项目“研制2019-nCov快速检测试剂盒”，已成功研制出样品并在医院开展临床验证。 目前，新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控形势依然复杂严峻，能否快速、准确地检测到新型冠状病毒，成为防控的关键。由重庆大学牵头承担的项目“研制2019-nCov快速检测试剂盒”，主要是研究基于新型冠状病毒核酸的快速提取、快速检测、高通量（即单次可完成几十乃至上百个样品的处理）方法，建立用于病人快速初筛的检测体系并开发试剂盒。目前，项目组已成功研制出2019-nCov快速检测试剂盒样品，已在重庆市疾控中心和重庆市公卫中心开展临床验证。 据介绍，核酸检测包括核酸提取和检测两个步骤，目前提取这一步骤仍然是制约整个检测流程的瓶颈，大约2～3小时才能完成一轮检测。该项目研制的核酸提取试剂最快可实现9分钟32人份批量提取，检测时间缩短至1小时以内，且操作简单。与此同时，该试剂盒还具有提取通量高、方便快捷等特点，其配套的全自动核酸提取系统，单次可提取96人份样本，每台设备12小时可完成1000人份以上的检测需求。
重庆大学
2021-04-10
新冠病毒试剂盒
新型冠状病毒疫情爆发之后，该校生命科学学院迅速成立了由青年教师陈蕾博士牵头的科研攻关小组。近日，在山东省科技厅“新型冠状病毒感染的肺炎疫情应急技术攻关及集成应用”重大科技创新工程的支持下，课题组联合潍坊安普未来生物科技有限公司、山东省大健康精准医疗产业技术研究院，共同研发出新型冠状病毒核酸快速检测试剂盒。目前市面上的核酸检测仍是传统的荧光定量PCR方法，需要采取反转录、荧光定量扩增等多重操作，总体时间需要2小时左右，操作复杂，检测人员感染风险高。该试剂盒采用恒温扩增技术，在保证灵敏度和特异性的基础上，只需“一次开盖一步操作”，简化了操作步骤，缩短了扩增检测时间，整个检测过程只需要不到20分钟。“操作熟练的检测人员可以在5到10分钟内完成检测。”生命科学学院院长杨桂文表示。由于减少了操作时间，从而大大降低了检测人员的感染风险，增加了操作安全性。目前该试剂盒已经进入国家食品药品监督管理局审报程序。
山东师范大学
2021-04-10
边台－铝玻试剂架
供应实验室边台－铝玻试剂架，规格可定制，价格优惠，质量保证，欢迎广大客户来电咨询。
备注：以上是边台－铝玻试剂架的详细信息，如果您对边台－铝玻试剂架的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取边台－铝玻试剂架的最新信息。
咨询电话：0577-67473999
温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
人工智能诊断腹膜转移
肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。 研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。
中山大学
2021-04-13
智能诊断与动态测控技术
智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系统”、“动车组典型零部件可靠寿命预估方法研究”等项目。
动车组远程诊断及虚拟维修维护系统
复杂装备远程诊断与智能维护系统
天津大学
2023-05-12
肝癌早期诊断和精准医疗
l 一种高效的痕量临床病人样本的高通量全蛋白组学定量分析方法。中国发明专利申请号：CN201710155263.3.基于二代测序和蛋白质组学的高效价特异性抗体基因工程生产和制备。
南京大学
2021-04-14
智能诊断与动态测控技术
智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系
天津大学
2021-04-14
眼科专用诊断治疗仪
项目简介:
本治疗仪属国内首创并取得国家医疗器械注册证书的眼科专用诊断治疗仪器，其产品的安全性和技术性能均符合国家医疗器械产品市场准入的规定，已可合法的进入临床应用。
治疗仪主要用于各种眼底常见病多发病的激光治疗，典型治疗病变是视网膜穿孔，视网膜剥离，糖尿病性视网膜病，眼底血管增生或破裂，视网膜肿瘤等。
北京理工大学
2021-04-11