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东南大学医学院生物信号采集与处理系统采购公开招标公告
东南大学医学院生物信号采集与处理系统采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网(https://dnzb.seu.edu.cn/)获取招标文件,并于2022年07月06日09点30分(北京时间)前递交投标文件。
东南大学 2022-06-14
基于Y染色体SNP遗传标记的法医学复合检测试剂盒
授权发明专利。本发明属于法医遗传学领域,具体涉及一种用于法医个体识别和亲缘关系鉴定的基于Y染色体SNP遗传标记的法医学复合检测试剂盒。本发明要解决的技术问题是实现利用Y染色体SNP遗传标记对人类生物学检材进行法医学亲缘关系鉴定和个人识别。本发明解决该技术问题的方案是提供一种基于Y染色体SNP遗传标记的法医学复合检测试剂盒,由分离包装的复合扩增引物混合物、多重单碱基延伸反应引物混合物、等位基因分型标准物混合物、复合扩增反应混合液和单碱基延伸反应混合液构成。本发明试剂盒可用于法医学常见的降解检材的检测。
四川大学 2016-04-29
健康检测智能马桶
在用户入厕时自动对人体相关健康指标进行检测和AI分析,解决人体健康数据采集与管理的痛点和难点,突破通过智能马桶采集和管理人体健康指标的难题,在技术上的优势为:① 无需培养用户习惯,将检测过程融入日常生活;② 实现AI全自动检测,无需手动操作;③ 检测功能多元化,体脂、尿检、便检、尿流率、孕期指标等一体化集成。目前该成果已获得30多项知识产权,是国际上唯一实现量产的全自动健康检测智能马桶,是老年、孕妇、肥胖、慢病等人群的福音。
重庆交通大学 2025-02-21
新型上转换荧光纳米材料的生物标记、检测及成像应用
传统荧光指示剂以有机染料和量子点晶体等下转换发光材料为主,而本项目申报的上转换荧光纳米材料是一 种全新的荧光材料。现有基于荧光的成像、检测技术所使用的都是下转换发光材料,与其相比,上转换荧光材料和技术有显著优势:光学性能独特、背景噪音低、灵敏度高、 光学稳定性好。目前对此新型材料的关注越来越多,可在很多领域取代传统发光材料设计新的产品,具有很大的市场发展空间。 
中国科学技术大学 2021-04-14
果蔬采后农药残留及微生物快速检测技术
一、成果简介 我国的果蔬生产多较分散,销售的果蔬要保持新鲜,由采收到市场销售,所经时间很短,所以市场上的果蔬没有充分的时间进行分析。我们必须采用符合我国产销特点的检测方法,在果蔬进入 市场之前进行农药残留的快速测定,因此开发果蔬采后农药残留及微生物快速检测技术对于保障我国人民的食品安全具有十分重要的意义。本成果建立果蔬采后农药残留及微生物快速检测技术体 系,已为科研院所、检测机构、政
中国农业大学 2021-04-14
专家报告荟萃㉔ | 昆明医科大学副校长殷建忠:新医科统领医学教育创新加快推进西部医学高等教育高质量发展
昆明医科大学副校长殷建忠以“新医科统领医学教育创新加快推进西部医学高等教育高质量发展”为题作专题报告。他指出,当前西部地区医学教育仍然面临不平衡与不充分的挑战。
中国高等教育博览会 2025-02-11
生物组织石蜡包埋机
1.微电脑控制,中文界面,彩色液晶显示,触摸屏操作,简洁、直观、方便。全程电脑自动控制或手工控制开关机,自动加热并恒温,自动制冷并恒温。2.智能保护:任意路不加热、不制冷或温度传感器损坏,界面中文报故障,并自动切断该路的加热或制冷,保护该路器件免受损坏。3.开关机:任意预设周1至周日每天任意自动开关机两次;手动开机在工作4小时后自动关机。 4.专利流蜡控制方式,流蜡管道不滴蜡、渗蜡;出蜡方式:手动、脚动,出蜡流量可调节。5.分体式结构:包埋部分和冷冻台分开,包埋部分带小冷台,冷冻台为整体铝合金材质。6.工作台和小冷台二路照明,照明灯采用DC24V  LED灯珠,手动开关灯珠照明,在主机停止工作后自动熄灭。7.自带放大镜,便于观察微小标本。(可配置)8.制冷方式:冷冻台:压缩机制冷。为避免因压缩机反复启动而损坏压缩机,自动延时启动压缩机。小冷台:半导体制冷。9、温度控制:室温~99℃预设,恒温精度±1℃
孝感奥华医疗科技有限公司 2025-01-21
海洋装备交流电磁场智能安全检测及可视化评价技术与应用
海洋平台、海底管道等海洋装备长期在恶劣的海洋环境中服役,较易出现腐蚀、疲劳以及开裂等结构缺陷,直接影响水下结构可靠性。针对以上问题,本项目(海洋装备交流电磁场智能安全检测及可视化评价技术与应用)围绕海洋装备在役安全检测及评估的技术难题展开系统攻关,基于交流电磁场检测原理,引入海洋电磁学,探究海洋环境中多类型激励下电磁场畸变特征,揭示水下结构缺陷三维形貌-畸变电磁场-可视化成像的正反演化规律,提出水下提离扰动条件下干扰信号识别及补偿方法,建立海洋装备智能检测与可视化评价算法,改变传统操作人员主观评估为智能可视化评价,显著提高海洋结构缺陷检测的智能化和可视化水平,最终构建新一代海洋装备交流电磁场智能安全检测和可视化评价技术体系及其工业应用系统,有效添补水下结构缺陷交流电磁场检测及可视化技术空白,突破国外技术壁垒,率先研发的具有自主知识产权的水下交流电磁场智能可视化检测仪器,可实现500米水深结构物缺陷检测。 团队(赛弗智检)依托于中国石油大学(华东)智能传感与无损检测实验室,目前有教授一名,副教授两名、博士后一名、博士三名,硕士生二十余名,具有良好的科研攻关和产品研发、升级能力。 团队研发的海洋装备交流电磁场智能可视化检测仪器能够实现水下结构萌生级裂纹(3.0 mm 长、0.5 mm 深)的智能识别和可视化评价,突破水下涂层和附着物扰动影响技术瓶颈,减少表面清理作业工序60%以上,可视化反演精度超过90%,达到国际领先水平。 本项目成果改变传统无损检测主观经验判断为智能检测与可视化评价,显著提高海洋装备结构缺陷检测效率和准确率,可广泛用于海洋油气开发、港工码头、跨海大桥以及船舶等多领域海洋装备的在役安全检测,提供高精度缺陷三维形貌信息,为合理决定维修或改装方案提供数据支撑,有效延长海洋装备的使用寿命,保障海洋装备安全运行,具有良好的社会及经济效益。 目前研发的智能可视化检测仪器已在中海油检测技术公司、广东运通仪器科技有限公司等企业销售和推广应用,用于水下导管架焊缝、深水隔水管、海洋平台等关键海洋装备安全检测和评价,有效代替传统磁粉等表面无损检测方法,产品销售及检测服务已为企业新增效益9000余万元。 获奖: (1)第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛   银奖 (2)中国博士后创新创业成果大赛   团队组金奖 (3)首届“能源 智慧 未来”全国大学生创新创业大赛   一等奖 (4)第五届山东省“互联网+”大学生创新创业大赛   金奖 (5)第十二届“挑战杯”山东省大学生创业计划竞赛   银奖 (6)东营市首届油地校创新创业大赛   二等奖 (7)第七届中国研究生能源装备创新设计大赛   一等奖 (8)第六届山东省大学生科技创新大赛   二等奖
中国石油大学(华东) 2021-05-11
菏泽医学专科学校
菏泽医学专科学校建校于1950年,为全日制普通高等职业教育事业单位,隶属山东省卫生和计划生育委员会领导和管理。现占地面积88.18万平方米,教职工753人,在校生13320人,开设临床医学、口腔医学、护理、助产、药学、药品经营与管理、医学检验技术、康复治疗技术、眼视光技术、中医康复技术、医学影像技术、保险、老年服务与管理、老年保健与管理等14个专业,其中临床医学专业被确定为首批全国职业院校健康服务类示范专业,临床医学专业和护理专业为中央财政支持重点建设专业,临床医学专业、护理专业、助产专业为省级特色专业,拥有临床医学专业、药学专业、护理专业三个省级教学团队,健康照护专业群(护理、助产、老年服务与管理)为省级品牌专业群,拥有药理学、生理学、诊断学、内科学、内科护理学、外科护理学等29门省级精品课程。基础护理学、人体生理学、药理学、病理学与病理生理学为省级精品资源共享课程。学校为中医康复技术专业教学指导方案开发牵头单位。 学校实验实训教学资源丰富。校内设有公共基础实验教学中心、机能学实验教学中心、形态学实验教学中心、临床技能实训中心、护理技能实训中心等15个,校内实践基地实训基地设备先进,功能齐全,管理科学规范,已达到国内先进水平。现有直属附属医院1所,直属康复养老护理中心1所,拥有非直属附属医院3所,校外实训基地总数达到116个。 学校先后获得省级文明单位、省级文明校园、山东省普通高等学校教学管理先进单位、省级卫生先进单位、全省卫生科技教育工作先进集体、省级社会治安综合治理先进单位、山东省大学生暑期社会实践活动先进单位、山东省青年志愿服务先进集体、山东省“五四”红旗团委、菏泽市思想政治工作先进单位、菏泽市花园式单位、山东教育慈善奖先进单位等荣誉称号。
菏泽医学专科学校 2021-02-01
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
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