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循环肿瘤细胞检测技术
复发转移是恶性肿瘤死亡的首要原因，循环肿瘤细胞（Circulating tumor cells，英文缩写CTCs）作为从实体瘤原发灶或转移灶脱离进入外周血循环的肿瘤细胞，在恶性肿瘤转移中发挥关键作用。CTCs在血液中极为稀少，约每1亿个细胞中有1个CTCs，其检测技术起点高、要求高，存在技术壁垒，同时深入理解侵袭表型CTCs产生及介导肿瘤复发转移的分子机理，研究CTCs检测临床实践过程中的意义和价值，能够细化、量化肿瘤复发转移模式，是解决恶性肿瘤复发转移这一“老、大、难”临床问题的重要
武汉大学
2021-04-14
首个全国高校区域技术转移转化中心落地！一图解读——
9月14日，一项落实全国教育大会精神，剑指高校科技成果转化关键难题的重大举措落地——教育部、江苏省共建首个全国高校区域技术转移转化中心，拉开新时期推进高校科技成果转化的序幕。
中国教育报
2024-09-18
全国高校区域技术转移转化中心建设工作会召开
12月26日，全国高校区域技术转移转化中心建设工作会在南京召开。教育部党组书记、部长怀进鹏，江苏省委副书记、省长许昆林出席会议并讲话。教育部党组成员、副部长吴岩主持会议。
微言教育
2024-12-27
双向线驱动下肢外骨骼助行系统
研究背景据2019年国家统计局[2]统计，截止至2018年末，65岁及以上人口为16658万人，占总人口的11.9%。老年人可能会出现腿部肌肉力量不足的现象，甚至于心理方面的问题。本项目解决了传统外骨骼存在问题电机位于关节附近导致：1. 自身重量较大2. 附加转动惯量大刚性机构拟合关节导致：3. 结构复杂4. 协调控制难设计一款便携、轻质、低附加惯量、良好人机协调性能的外骨骼机器人，是急需解决的问题。
北京交通大学
2023-05-08
浙江天行健智能科技有限公司
浙江天行健智能科技有限公司是一家由国家特聘专家领衔、国内外高端专业人才组成的汽车智能驾驶技术与产品研发的高科技企业，是国内最早从事汽车智能驾驶仿真技术研发、并拥有完全自主知识产权的科技创新公司。团队85%以上拥有博士或硕士学历，核心成员均拥有多年丰富的国内外汽车产业研发与学术研究经历。团队经过十多年的技术沉淀与应用积累，在汽车智能驾驶仿真测试等领域取得了许多突破性进展并形成了独特的技术领先优势。
团队自主研发的以PanoSim 为品牌的系列软硬件产品，作为汽车智能驾驶仿真测试、验证与评价的关键一体化平台，已在包括美国通用汽车、德国戴姆勒汽车、上汽集团、东风汽车和地平线等在内的国内外企业和科研院所广泛应用。
浙江天行健智能科技有限公司
2021-12-07
道简优行（重庆）科技有限公司
道简优行（重庆）科技有限公司
2022-05-24
高级手部、肘部组合式静脉输液（血）训练手
XM-S11手部、肘部组合式静脉输液（血）训练手臂模型
XM-S11高级手部、肘部组合式静脉输液（血）训练手臂模型采用高分子材料制成，肤质仿真度高，皮肤纹理清晰，设有手部、肘部的静脉血管网。
一、功能特点：
■ 手臂皮肤表面有真实可见而且可触摸到的静脉。
■ 在肘窝和沿着前臂的地方有静脉分布，可练习静脉穿刺。
■ 可选择不同类型的穿刺针进行训练，进针有明显的落空感，正确穿刺有回血产生。
■ 可进行IVS和经静脉导入。
■ 可反复进行练习。
■ 静脉血管和皮肤可更换，经济实用。
二、标准配置：
■ 静脉输液手部模型：1个
■ 静脉输液肘部模型：1个
■ 输液套装：1套
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
lncRNA预测甲状腺癌高危转移技术
中试阶段/n甲状腺肿瘤发病率居高不下，临床上尚缺乏相关分子标记物对患者进行危险分层，无法准确区分有颈部淋巴结转移的高危患者，导致高危患者治疗效果不理想，复发率高。反之，部分低危患者由于不可控的因素接受了颈部淋巴结清扫，遭受了不必要的并发症和经济损失。阐明新lncRNA在甲状腺癌高危转移中的作用机制，评估其用于预测患者肿瘤复发转移风险的可行性，可以为筛选甲状腺癌高危复发转移患者，定制个体化治疗提供新思路。该项目还在研发阶段，基于我们的前期基础还需进一步扩大临床样本量进行验证，在动物实验水平进行lncR
华中科技大学
2021-01-12
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