已有样品/n先天性巨结肠试剂盒，是针对小儿常见消化道畸形疾病先天性巨结肠开发的一款稳定性高、重复性好的快速诊断试剂盒。目前，国内除本研究室能熟练开展先天性巨结肠的检查，其他各级医院和机构，普遍在试剂配置和操作上遇到了各种困难，检验结果的可靠性不高，可重复性低。而作为先天性巨结肠诊断标准及指南的制定单位，有责任和义务开发出重复性好、稳定性高的诊断试剂盒。该试剂盒筛选乙酰胆碱酯酶和乳酸脱氢酶孵育液稳定剂，通过饲养

2015年全球糖尿病患者约有4.15亿人，预计到2030年将达到3.5亿人。我国糖尿病发病率为4.6%，2007年我国糖尿病患病人数为3980万，预计到2025年将达到5930万。糖尿病肾病是糖尿病的主要并发症，糖尿病患者中约有40%～50%的人会进展成为糖尿病肾病，导致慢性肾衰竭，最终死亡。糖尿病肾病早期诊断试纸在未来可能成为类似血糖测试试纸/血糖仪一样的糖尿病患者日常必需产品。面对越来越庞大的糖尿病患者人群，单就国内市场对糖尿病肾病早期诊断的产品在糖尿病患者日常监测中就能达到10

HPV (Human Papilloma Virus) 是人乳头瘤病毒的缩写，能引起人体皮肤黏膜的鳞状上皮增殖。表现为寻常疣、生殖器疣等症状。 随着

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

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。

本发明公开了一种脉冲磁体绝缘故障探测装置及方法，该装置包括多根支撑杆、多个探测线圈、第一法兰盘和第二法兰盘；其中一根支撑杆位于脉冲磁体中心，其余支撑杆位于脉冲磁体外侧；各支撑杆上设有多个探测线圈；多个探测线圈对称分布于支撑杆上，处于对称位置的探测线圈串联，其余的两个端口由导线引出连接到外部的采集信号通道接口；各支撑杆的一端固定在第一法兰盘上，另一端固定在第二法兰盘上；第一法兰盘固定在脉冲磁体一端，第二法兰盘固定在脉冲磁体的另一端；所有设在支撑杆上的探测线圈构成探测线圈阵列，将脉冲磁体网格化，根据探测

本发明公开了一种具备故障检测和参数校正功能的平面扭簧装置，它由平面扭簧、故障检测电路和力矩传感器三部分组成。本发明充分利用各种平面扭簧的优势，通过检测固定环和安装环间的通断对弹性体进行故障检测，可以有效判断弹性体的使用寿命，为改进设计和加工工艺提供依据，有助于缩短迭代开发的周期，提高对平面扭簧设计质量的观测和分析；通过力矩传感器的精确力矩检测，可以实时补偿和校正弹性体的弹性系数变化，以提高对力矩控制的性能，为了降低成本，在关节设计中可以去除力矩传感器，而在定期检查时可以使用一个力矩传感器对所有关节进行校正即可。本发明的平面扭簧装备结构简单，适合应用于各种机器人和机械臂关节。

产品详细介绍 MD-711TS高智能电缆故障测试仪是迎合工业级电力行业方案和IT时代的快速发展,将原来电缆故障测试仪的局限性，用工控嵌入式计算机平台系统、网络服务业务、USB通信技术系统化，极大提高了仪器的使用功能和利用价值以及便捷的现场环境操作。特别对于日益增多的地埋电缆资料提供了一套独有的管理软件。整套系统满足中华人民共和国电力行业标准《DL/T849.1～ DL/T849.3-2004》电力设备专用测试仪器通用技术条件，该系统测试由系统主机和故障定位仪以及电缆路径仪三部分组成，用于电力电缆各类故障的测试，电缆路径、电缆埋设深度的寻测和电缆档案资料的日常维护管理，以及铁路、机场信号控制电缆、和路灯电缆故障的精确测试。◆ 国内首家采用工控嵌入式计算机平台系统，工业级使用环境，实现极强稳定性。锂电供电、方便现场测试。◆ 国内首家采用12.1英寸大屏幕系统，全电脑XP操作平台集成化软件，彻底告别电缆仪单片机时代，并配有电缆故障测试软件和电缆资料管理软件。◆ 采用最新的USB通信接口，采集信号稳定，配一款笔记本电脑可实现双控双显，主机可自动选择最低6.25MHz、最高达100MHz五种采样频率，能满足不同长度电缆的测试要求，减少了粗测误差。◆ 软件实现故障自动搜索，距离自动显示，双游标移动可精确到0.15米，波形可任意压缩、扩展，同屏随机显示两个更接近标准的波形供你准确比较分析，提高测试精度，减少误差。◆ 支持最新开通的3G通信终端或无线上网卡，专用3G软件可实现专家远程现场实时测试技术服务，专家远程操控用户主机，给用户现场测试提供及时、准确波形分析和交流指导，使您无忧工作。◆ 4G内存多类现场波形和现场实物接线图，轻轻一点即可使用，电缆资料管理软件可做完善的电缆档案管理，为电缆的维护工作和精确定位提供参考和帮助。◆ 关键的精确定点仪部分，直接数字显示测试者离故障点距离，是国内同类定点技术的又一次创新，为快速准确查找电缆故障，减少停电损失提供了有力保障。◆ 最新研制智能组合式采样器，取代了烦琐的现场接线，具有波形直观，容易分析，与高压完全隔离，对主机、操作人员绝对安全的特点。一、测试仪技术指标：1、可测试各种不同电压等级、不同截面、不同介质及各种材质的电力电缆的各类故障，包括：开路、短路、低阻、高阻泄漏、高阻闪络性故障。2、可测试铁路通信控制电缆、路灯电缆、机场信号电缆的各类故障。3、可测量长度已知的任何电缆中电波传播的速度。4、可测试电缆走向及埋设深度。测试距离：不小于40km 最短测试距离（盲区）：5-10米精确定点误差：±0.2m 测试误差：系统误差小于±1%分辨率：V/50m；V为传波速度m/μs；软件游标0.15米。　 仪器采样频率：6.25MHz、10MHz、25MHz、50MHz、100MHz、（自适应脉宽）电源与功耗：　AC　220V±10%　 15W　　DC　12V（7AH）　不大于20W待机时间：可连续使用4小时左右。管 理：电缆埋设路径分布示意图。用户管理区域内所有电缆的资料的详细档案：包括电缆分布图、编号、起始位置、埋设深度及时间、电缆介质、接头位置、维修记录、故障产生原因、试验报告、电缆测试记录等信息。二、路径仪技术指标1﹑输出信号频率：15 KHz 2﹑输出最大出功率：＜1Ｗ3﹑体积48×76×170mm34﹑重量0.5Kg选配设备：DSG-Ⅱ（Ⅲ）一体化交直流高压发生器，高压组件（包括3KVA 交直流高压发生器、控制箱和2UF/30KV脉冲电容各一台）

技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。