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作物生长指标光谱监测与定量诊断技术
该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术,实现了传统农业向现代农业的技术升级;并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合,开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域;形成了一系列农业信息化自主知识产权成果,提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时,培养了一批高素质人才,带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标,快速无损地监测作物生长状况,并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控,是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合,通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验,构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库,着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律,提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数,构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型;同时,定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式,构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型,进一步耦合实时苗情信息,综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等,集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术;将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合,研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品,进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系,实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术,实现了传统农业向现代农业的技术升级;并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合,开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域;形成了一系列农业信息化自主知识产权成果,提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时,培养了一批高素质人才,带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项,登记国家计算机软件著作权20多项;发表学术论文160多篇,其中SCI/EI论文60多篇;出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定,2011年的成果鉴定认为(罗锡文院士主鉴),该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术,入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录,团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用,表现为明显的节氮和增产作用,取得了显著的社会经济效益,对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。
南京农业大学 2022-07-25
一种工业过程故障诊断方法
本发明公开了一种工业过程故障诊断方法,包括如下步骤:采集工业过程的历史正常数据;利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量;采集待检测的工业过程数据;当检测到工业过程故障时,利用相对重构贡献方法提取特征量;根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数;根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率;采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别;根据诊断后的结果更新下一时刻样本的
华中科技大学 2021-04-14
基于人工智能的睡眠医学诊断技术
失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病,我国成年人中的患病比例高达30%,其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳,导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响,并且与多种疾病(如心血管疾病、糖尿病等)的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担,对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注,早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图(polysomnography,PSG),PSG技术同时记录多个生理参数,如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等,从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而,现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先,依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如,临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断,往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成,无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外,睡眠诊断存在个体差异,同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同,诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读,费用昂贵,操作复杂,很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下,对失眠障碍进行自动化分析和诊断,具有高效性、低成本和易普及的优点。此外,还可以在大数据层面上进行分析,深入探究失眠障碍的病理生理机制,从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域,患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节,系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力,本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件
北京理工大学 2023-06-05
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
新型新冠肺炎快速检测试剂盒
天津大学生命科学学院黄金海教授和叶升教授团队瞄准临床实践所需,制定了病毒、抗体快速诊断以及生物防治制剂的研发方案。团队迅速制备获得新型冠状病毒高纯度蛋白,并与北京华科泰生物技术股份有限公司联合完成免疫荧光层析试纸条检测病毒抗原灵敏性、交叉性等实验,成功研发出新型冠状病毒抗原荧光免疫层析快速检测试剂盒。与目前临床使用的检测试剂盒相比,新型试剂盒最大的优势是“快”,可在15分钟内检测出是否为新型冠状病毒,极大地缩短了检测时间;同时该试剂盒具有高灵敏度,病毒蛋白检测达到pg级,为病毒感染的早期筛查提供了简便灵敏的手段。实验结果显示,新型试剂盒检测限、灵敏度、线性系数等性能指标均满足对病毒抗原检测的有效性要求。新型试剂盒正在加紧临床验证,在获得相关部门检验审批后有望用于疫情的快速检测和早期诊断,缩短疑似病例的筛查时间,助力新冠病毒疫情的防控。天津大学生命科学学院科研团队正在加紧进行新型冠状病毒早期感染抗体检测、新型生物防治制剂的研发工作,目前进展顺利,有望近期取得可用性成果。
天津大学 2021-04-10
新型冠状病毒核酸检测试剂盒
沈阳化工大学特聘教授尹秀山团队成功研制出“新型冠状病毒核酸检测试剂盒”,已投入科研使用。本次研发为沈阳市科技局会同辽宁省科技厅联合启动的首批冠状病毒感染的肺炎疫情应急科研攻关项目,包括新型冠状病毒的快速检测试剂盒、家用试剂盒及配套产品等,用于疑似病例早期初步筛查。
沈阳化工大学 2021-04-10
新冠病毒检测试纸和试剂盒
病毒的快速、灵敏检测可以缩短疑似病例数量和病人隔离期,更短时间内筛查更多疑似病例,具有重要临床和公共卫生价值。核酸检测试剂盒检测耗时长、病毒RNA容易降解、难以检测小于100bp病毒片段,导致目前新冠病毒检测假阴性案例很多。深圳国际研究生院助理教授秦培武团队将通过CRISPR反应、高灵敏光谱、单分子成像解决当前新冠检测面临的难题。 在以往工作的基础上,秦培武与罗彻斯特理工杜可教授合作开发基于Cas12a反应的DNA病毒检测方法,不扩增的条件下可以检测皮摩尔浓度非洲猪瘟病毒,成果已经被Biosensors and Bioelectronics接收。 针对新型冠状病毒检测,灵敏度、速度、高通量将是检测装置的主要设计指标。为此将整合光学灵敏度最高的单分子成像与信号放大最好的CRISPR酶反应,达到高灵敏、高通量、高特异新冠病毒检测,将CRISPR反应体系封装到载玻片作为检测试剂盒使用,加入病毒后产生的荧光信号可通过单分子显微镜采集。多个检测位点可以累计提高信噪比,crRNA阵列覆盖新冠病毒所有保守区将最大限度检测病毒提供的天然检测靶点。 本项目还将开发病毒检测试纸,将CRISPR反应系统溶解风干到试纸上。新冠病人咽拭子样品经核酸提取后先用试剂检测,信号可以目测或者利用高灵敏光谱检测,如果是阴性再进行试剂盒单分子检测,实现二级精准新冠病毒核酸检测。
清华大学 2021-04-10
新型新冠肺炎快速检测试剂盒
天津大学生命科学学院黄金海教授和叶升教授团队瞄准临床实践所需,制定了病毒、抗体快速诊断以及生物防治制剂的研发方案。团队迅速制备获得新型冠状病毒高纯度蛋白,并与北京华科泰生物技术股份有限公司联合完成免疫荧光层析试纸条检测病毒抗原灵敏性、交叉性等实验,成功研发出新型冠状病毒抗原荧光免疫层析快速检测试剂盒。 与目前临床使用的检测试剂盒相比,新型试剂盒最大的优势是“快”,可在15分钟内检测出是否为新型冠状病毒,极大地缩短了检测时间;同时该试剂盒具有高灵敏度,病毒蛋白检测达到pg级,为病毒感染的早期筛查提供了简便灵敏的手段。实验结果显示,新型试剂盒检测限、灵敏度、线性系数等性能指标均满足对病毒抗原检测的有效性要求。
天津大学 2021-04-10
新冠病毒抗体检测试剂盒
该方法有望突破现有核酸检测方法对人员/场所的限制,缩短检测用时,提高便捷程度,推动诊断前移下移,实现疑似患者的快速诊断和密切接触人群的现场筛查。 南开大学重点实验室主任陈佺教授、庞代文教授组织了一支包括化学学院、生命科学学院、细胞应答交叉科学中心相关专家在内的联合攻关团队。他们分别采用聚集诱导发光(AIE)、量子点、胶体金等技术,突击开展新型冠状病毒快速诊断技术及其试剂盒的研发,成功研发出新型冠状病毒快速检测新技术。
南开大学 2021-04-10
新冠病毒抗体检测试剂盒
2020年2月14日,由厦门大学、深圳市第三人民医院和养生堂旗下北京万泰生物药业股份有限公司共同研发的新冠病毒抗体检测试剂盒(双抗原夹心酶联免疫法)经临床验证,173名新冠肺炎确诊患者中93.1%抗体检测阳性,而33名健康人中无一阳性,显示出良好的敏感性和特异性。这是首个经大样本临床验证的新冠病毒总抗体检测试剂。该试剂能同时检出包括IgM和IgG在内的全部新冠特异性抗体,具有更高的灵敏度,所采用的双抗原夹心法能够更好地保障特异性。抗体检测试剂的另一大突出优点是检测速度快,两名检测人员12小时即可完成1500份标本的检出。由于新冠病毒是首次入侵人类社会,几乎所有尚未被感染的人的血液中都没有抗体,只要患者的抗体检测阳性即可判断其为新冠病毒的感染者。因此,该总抗体检测试剂的临床应用,可明显改善当前新冠疫情防控工作中疑似患者核酸检测速度慢、采样复杂、敏感性不高、需要高等级生物安全措施等。
厦门大学 2021-04-10
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