产品简介： HS300振动球磨仪是专业用于实验室少量、多种样品快速制备的仪器。不仅适用于对硬性、中硬性、脆性，软性、弹性、纤维质材料的细粉碎和精细研磨，还适用于小量样品，进行快速干磨、湿磨或者冷冻研磨。此外，高通量组织研磨仪还特别适用于生物细胞破壁以及DNA/RNA的提取。以其优越的性能和高超的灵活度而成为实验室的不可缺少的仪器。 应用： 生物学：细胞破壁提取DNA/RNA，植物的根、茎、叶、谷物、种子；人体及动物组织等 农业：种子、谷物、烟草、木材等 玻璃工业：玻璃、原材料等 陶瓷工业：烧结陶瓷、电陶瓷、黏土等 建筑行业：矿渣、石料、水泥等 环境：土壤、固废、电子废物、橡胶、塑料等等 食品药品 工作原理： 将样品研磨球放入研磨容器内（如研磨罐或离心管/适配器），在高频摆动作用下，研磨球在研磨容器内来回高速撞击及摩擦，在几秒到几分钟内轻松实现样品的研磨、粉碎、混合及细胞破壁。 冷冻研磨： 通过预冷冻样品（研磨罐、适配器可一起冷冻），HS300可以地对热敏性、粘性、弹性等样品进行研磨。研磨罐采用旋盖式密封设计，有效防止空气中的水份在冷冻样品上的冷凝，杜绝水蒸气进入样品，保证后续分析结果的准确性。   高通量研磨： HS300振动球磨仪可配多孔适配器，一次可处理多达192个动植物组织样品，适配器的使用不仅为多个样品制备提供了高重复性、高质量的结果，而且节省了时间，提高了效率。为下一步实验提供了可靠的分析基础。    技术特点： 液晶触摸屏操作方式，功能齐全，应用广泛 快速、高效的研磨，可重复实验，在几秒钟之内高效完成研磨、混合和样品均样化 多种材质和规格的配件可选，防止研磨时对样品污染 研磨时间和振动频率可连续调节，操作方便 干磨、湿磨、冷冻研磨均可 10组存储程序，实现样品的重复性  研磨结果具有高度可重复性 技术参数： 应用 粉碎、混合、均质化、细胞破碎、提取DNA,RNA、冷冻研磨 应用行业 生物、医药、农业、地质、法医、食品、冶金、化工、RoHS检测、玩具、环境、高校 样品特征 硬性、中硬性、软性、脆性、弹性、含纤维 原理                          撞击力，摩擦力 进样尺寸 ≤ 10mm 最终出料粒度 约 5µm（根据样品特质而定） 研磨平台 2个 振动频率 100-2200r/min(液晶显示，连续可调) 批次粉碎样品量 0.2-100ml 粉碎时间 5 s - 2 min 干磨/湿磨/低温研磨 是 适配器 4孔、5孔、6孔、10孔、12孔、20孔、24孔、48孔、96孔 储存程序 10组储存程序 操作方式 液晶触屏 自动中心定位锁紧装置 是 间歇模式 有 间歇时间 1s～99min59s (连续可调，液晶显示） 间歇运行时间 1s～99min59s (连续可调，液晶显示） 研磨罐类型 旋盖型研磨罐 研磨套件材料 硬质刚, 不锈钢, 碳化钨, 玛瑙, 氧化锆, 聚四氟乙烯（PTFE）,特氟龙 研磨套件尺寸 0.2ml/1.5 ml /2ml/ 5 ml / 10 ml / 25 ml / 35 ml / 50ml 粉碎时间设定 1s-99min59s 电源 220V 50 Hz 净重 25 kg  

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。  

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。

猪流感(Swineinfluenza，SI)是目前危害养猪业的一种重要的 呼吸系统疾病，是规模化养猪场普遍存在且难以根除的群发性疾病之一。项目 开发了猪流感病毒的快速检测方法，制备了猪流感灭活疫苗（H1N1 亚型 SSD 株）。 经过临床试验证明，注射疫苗可显著提高仔猪成活率。 生产条件及经济效益预测：经过市场推广，疫苗销售良好，用户反应免疫 效果良好，可以显著提高仔猪抵抗力，仔猪成活率和出栏率提高 10%。平均每年 能为社会增加 1365 万元的经济效益；用于该项科研成果的每 1 元研制费用，在 经济效益计算年限内，平均每年可为社会增加 5.35 元的纯收益，经济效益非常 明显。

  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。

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。

本项目由华西医院肿瘤分子诊断研究室郑鸿教授承担，发现世界上第一个能够在血清学水平准确识别乳腺癌和前列腺癌的两种分子标志物，并开发出针对这两种肿瘤的早期筛查产品。改技术已获得两项国际专利。目前在对乳腺癌和前列腺癌的大病例临床研究基础上完善了对该标志物的临床评价，正在进行诊断试剂盒的制备，已获得多个单抗和多抗，并建立了该标志物的ELISA检测方法，下一步将推动该诊断试剂盒的临床评价和进入申请FDA及SFDA临床准入的实质程序。

涉及一种胶体金半定量免疫诊断试纸条的制作和装配方法。该试 纸条利用免疫层析原理，可迅速目检出纳米胶体金标记物和样品结合 后的颜色，并通过测试区与平行参比区的颜色对比的强弱来判定检测 的半定量结果，具有反应迅速，可迅速判定样品中待测物的有无及其 含量高低的特性。

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。

本成果属于一种计算机信号处理软件:首先用生理信号传感器(电极帽)将脑电信号采集进计算机，然后由计算机程序自动识别出脑电信号的类型用于医疗诊断。脑电信号波形复杂，肉眼诊断困难，医生需要经过多年培训才能用肉眼识别脑电信号中的异常，目前只有大城市有少量医生可以识别脑电信号中的异常，患者太多、有经验的医生太少，采用仪器自动诊断可以缓解这一矛盾。脑电信号采集时的电极的位置和病人睁眼或闭眼都会影响信号的波形，从而影响医生的诊断;本软件对电极的位置和病人是否睁眼或闭眼都不敏感，稳定性高。