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新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统
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。
西安交通大学 2021-04-11
NMT新冠疫苗及免疫机理研究系统
“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫,人人有责”   推出背景: 中国的疫情目前已得到有效抑制,但全球的疫情形势依旧严峻。在这种情况下,中国尽全力向世界各国分享抗疫的经验和成果,这充分显示出大国的奉献与担当,同时彰显了为人类命运的共同繁荣而奋斗的精神。 但大家也清醒地认识到,与新冠肺炎的科技斗争才刚刚拉开序幕,未来任重道远,尤其是在研究技术及方法的竞争上更是世界各国竞争的焦点! 作为中国的高新技术企业,中关村NMT联盟的会员单位,旭月(北京)科技有限公司充分响应国家对于生物安全的政策。在短时间内,利用20多年的技术积累,为抗击新型冠状病毒肺炎隆重推出: 《NMT新冠疫苗及免疫机理研究系统》系列产品!   应对挑战: 1)有效性:随着研究的深入,单细胞的生理状态,以及对疫苗的生理反应,与处于机体组织器官中的细胞的差异,已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞,还可以实现对细胞的原位检测,以及对活体组织的在体检测,很好地弥补了这一研究手段的空白。 2)安全性:NMT是用于研究活体材料的生理环境,其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。 分类及用途: 1)《NMT新冠疫苗及免疫机理研究系统》(型号:NMT-VIM-100) 基于底层核心NMT技术,以及成熟的技术解决方案,让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   2)《NMT新冠疫苗及免疫机理研究系统》(型号:NMT-VIM-200) 基于底层核心NMT技术,结合自身科研兴趣,以及其它相关技术参数,在我方技术人员协助下形成技术解决方案,让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。   《NMT新冠疫苗及免疫机理研究系统》(型号:NMT-VIM-100) 应对挑战: 1)有效性:随着研究的深入,单细胞的生理状态,以及对疫苗的生理反应,与处于机体组织器官中的细胞的差异,已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞,还可以实现对细胞的原位检测,以及对活体组织的在体检测,很好地弥补了这一研究手段的空白。 2)安全性:NMT是用于研究活体材料的生理环境,其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。 用途: 基于底层核心NMT技术,以及成熟的技术解决方案,让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   参数 1.基本功能: 1.1针对新冠疫苗及免疫机理研究设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标:H+、K+、Ca2+、Cl-、O2 2.性能: 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件: 3.1imFluxes智能软件,可直接检测、输出离子分子的浓度与流速     《NMT新冠疫苗及免疫机理研究系统》(型号:NMT-VIM-200) 应对挑战: 1)有效性:随着研究的深入,单细胞的生理状态,以及对疫苗的生理反应,与处于机体组织器官中的细胞的差异,已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞,还可以实现对细胞的原位检测,以及对活体组织的在体检测,很好地弥补了这一研究手段的空白。 2)安全性:NMT是用于研究活体材料的生理环境,其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。 用途: 基于底层核心NMT技术,结合自身科研兴趣,以及其它相关技术参数,在我方技术人员协助下形成技术解决方案,让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。 参数 1.基本功能: 1.1针对新冠疫苗及免疫机理研究和研发设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标:H+、K+、Ca2+、Cl-、O2 1.4可实时监测和记录检测时的环境参数:温度、湿度、大气压、海拔、经纬度 1.5配备新指标拓展功能 2.性能: 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件: 3.1imFluxes智能软件,可直接检测、输出离子分子的浓度与流速,以及检测时的环境参数
旭月(北京)科技有限公司 2021-08-23
开发抗HIV药物关键中间体高效合成方法 相关药物对新冠病毒有初期活性
该研究主要通过铑催化的不对称转移氢化非对映选择性地构筑两种氨基氯代醇2和3(上图),然后经过简单的碱处理过程可得到关键的氨基环氧中间体。与此前一些还原策略相比较,该合成方法极大地提高了合成效率和非对映选择性(转化数TON高达4900,非对映选择性高达99:1)。从这两个关键中间体出发可以合成一系列的抗HIV蛋白酶抑制剂类药物,例如阿扎那韦(Ataz
南方科技大学 2021-04-14
新型冠状病毒创新检测系统
近日,华南师范大学生命科学学院束文圣教授与合作单位广东美格基因团队组织研发骨干力量,在7天内快速研发了针对新型冠状病毒高通量测序的优化技术方案,研制“新型冠状病毒(2019-nCoV)核酸检测试剂盒(基于Q-PCR法)”成功。结合团队前期系列技术与产品储备,束文圣教授及其团队美格基因建立了新型冠状病毒创新检测系统,这个新型冠状病毒的整体解决方案,基于快速检测试剂、检测配套的设备、仪器和物联网的荧光定量检测病毒。“拿着这套设备,加上试剂盒,这套系统可以在任何地方随时自行排查,普通人都可以操作。”束文圣表示,该系统简单易用,既是小型化又是便携式,只需人工加入样品,就可以一键式全程自动化检测,并且马上判别是否感染。“以华师为例,可以在宿舍楼、饭堂或者校医院,学生现场通过咽拭子等形式进行采样检测,仅需40分钟即可完成检测,检测一次成本只需几十块钱。”束文圣介绍,该系统可投放到各类需求量大的公共场所,将检测服务覆盖到社区、村落,解决检测系统下基层困难问题。据悉,优化技术方案显著增加了测序结果中病毒序列的占比,甚至可达到50%以上,理想情况下可得到超过90%完整度的基因组,相同样本的基因组覆盖度也得到了极大提升。该项技术,不仅有助于疑似病例的筛查,而且对新冠病毒的溯源、变异和进化等研究具有重要价值。
华南师范大学 2021-04-10
新冠肺炎疫情地理信息系统
同济大学上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关NCP-GIS团队研发的新冠肺炎疫情地理信息系统(Tongji NCP-GIS)。 
同济大学 2021-04-10
沐舒坦或可治疗新冠肺炎的研究
该研究通过生物学分析发现武汉新型冠状病毒的刺突(S)蛋白与SARS冠状病毒的S蛋白结构相似,也可通过S蛋白与宿主细胞表面的 血管紧张素转化酶(ACE)2蛋白分子相互作用,从而感染宿主的上皮细胞。因此, ACE2分子是武汉新型冠状病毒感染的关键分子,通过结合ACE2分子有可能影响武汉新型冠状病毒感染人体细胞的过程。ACE2是肾素-血管紧张素-醛固酮系统(RAS)的关键分子,也是包括肺泡上皮细胞在内的多种人体细胞表面表达的重要分子之一。2003年,ACE2被鉴定为SARS冠状病毒的功能性受体。2020年1月25日, 北京大学基础医学院的 王月丹和初明团队,采用自主研发的人工智能药靶筛选系统,重点针对2674种已上市的药物以及1500种中药提取物进行了药物筛选, 发现了多种潜在的ACE2结合剂,有望用于武汉新型冠状病毒感染的治疗,其中包含了氨溴索(CAS号:18683-91-5)等。氨溴索,又称沐舒坦,是一种呼吸道润滑祛痰药,能促使呼吸道表面活性物质的形成,调节浆液性与黏液性物质的分泌,促进代谢,还可改善纤毛运动,增强呼吸道分泌物的消除作用。
北京大学 2021-04-10
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情,北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”,开始收集疫情数据,交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人,组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组,全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上,结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点,采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果,应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份,直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份,向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份,为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学 2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求,北京航空航天大学计算机学院王静远副教授,联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授,计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等,快速反应,在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队,开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关,于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型,并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力,为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段,为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型,曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学 2021-04-10
发现可能用于治疗新冠肺炎的药物
华中科技大学同济药学院李华教授、沈阳药科大学无涯学院陈丽霞教授、军事医学研究院国家应急防控药物工程技术研究中心李行舟研究员等组成联合攻关小组,就新型冠状病毒肺炎疫情,开展了抗新冠病毒潜在药物的筛选研究工作。利用药物重定位策略,在已有药物中寻找对抗新冠病毒的治疗药物是对抗疫情的有效手段和当务之急。研究表明,冠状病毒nsp3编码的木瓜样蛋白酶(papain-like protease,PLP)在病毒基因组复制及逃避宿主抗病毒天然免疫中发挥重要作用,是药物开发的良好靶点。PLP不仅具有蛋白水解酶活性,同样具有去泛素化酶(DUB)活性,PLP利用其蛋白水解酶活性及DUB活性通过一系列的分子机制逃避宿主抗病毒免疫反应,抑制干扰素表达;它是除了冠状病毒3CL水解酶之外,另一个冠状病毒感染人类所必需的重要蛋白。攻关小组目前正在寻找更多可能抑制新冠病毒的药物靶点,也将继续进行深入的抗新冠病毒活性测试,为后续抗新冠病毒肺炎药物的基础和临床研究提供更多指导信息。
华中科技大学 2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
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