项目以高瓦斯突出矿井为研究对象，将瓦斯作为地质体的组成部分，运用地质学及其相关学科的理论与方法，从研究瓦斯形成、赋存、涌出、突出及控制因素与突出机理等入手，配合大量测试，重点研究采前煤层瓦斯含量大小，工作面瓦斯涌出量大小及煤与瓦斯突出危险性预测的技术难题，以及采前与采中瓦斯涌出与突出的治理问题。该成果经陕西省科技厅鉴定为国内领先水平，获陕西省科学技术进步三等奖。成果先后在陕西韩城、铜川、河北邢台、宁夏石嘴山及四川南桐等矿区得到应用，在矿井瓦斯预测防治中取得了良好应用。

中央指导组专家组成员、首都医科大学附属北京中医医院院长刘清泉团队与中央指导组专家组成员、中国工程院院士张伯礼团队合作完成的《中医药防治新型冠状病毒感染的肺炎各地诊疗方案综合分析》（以下简称《诊疗方案综合分析》），该研究在线发表于《中医杂志》。作为科技部“新型冠状病毒感染的肺炎疫情科技应对”应急攻关项目，该项研究全面收集并整理相关信息, 汇总分析我国卫生管理部门发布的系列《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》(简称“国家《方案》”)及各地区《方案》，对新型冠状病毒感染的肺炎中医证候分型、分期以及方药特点进行梳理，总结规律，以期为中医药防治此次疫情以及快速应对同类疫情。 研究团队对治疗性方案进行了比较分析：国家《方案》将新型肺炎按照病程进展，将治疗期分为寒湿郁肺、疫毒闭肺、内闭外脱、肺脾气虚四型。21个涉及治疗的地方《方案》中，对该疾病的分期分型基本遵循了病情由轻到重，邪气由表及里的规律。将新型肺炎分为医学观察期、治疗期的有山西、河北、宁夏、上海、内蒙古；按照病情轻重分型的有浙江、陕西、天津、北京、福建、重庆；21个地区 《方案》分型均涉及了中医证候。  《诊疗方案综合分析》通过梳理分析24个地区《方案》，认为各地中医在新型肺炎的证候分型和传变规律上认识是一致的，均在国家《方案》基础上，结合了本地区气候、人群特点从不同角度完善了证候分型，提出了具体化的防治措施，为我国战胜此次重大疫情给出了科学权威的中医方案。 该项研究还对方药推荐情况进行了梳理：治疗性地方 《方案》中仅列出药物组成，而未列出方剂名称的有26处，观其药物组成，多为数个经方合用加减化裁而成，具有明确名称的中药方剂共40种，中成药32种。按照应用频次排序，中药方剂中麻杏石甘汤频次最高为15次；其次为宣白承气汤和升降散；中成药中，安宫牛黄丸频次最高为15次，其次为血必净注射剂和连花清瘟胶囊（颗粒）。 通过分析，研究团队建议：１.随着病例的增多，应主动开展临床证候学调查，掌握临床第一手资料，根据病患临床表现，经过专家认真分析，进一步总结疫情病症特点，证候演变规律，从而完善全国防治 《方案》；２. 希望各地在全国《方案》 基础上，结合具体情况，因时、因地制宜，继续调整、优化本地区中医药防治 《方案》；３.在临床实践中注重总结治疗经验，观察病情转变规律，总结有效方药，不断完善方案，并将经验转化为临床评价证据；４.此次疾病恢复期，虽然两次病毒核酸检测阴性符合出院标准，但患者还有乏力、干咳、憋闷等症状，肺部影像仍有散发阴影，此时中医辨证多为气阴两虚、痰瘀阻络，可以采用益气养阴、通络散结法治之；５.建议在 《方案》制定及实践应用中，注重防治结合，充分发挥中医 “治未病思想”。在不同阶段采取有效措施，未病先防，已病防变，愈后康复，全程发挥中医药作用。

1 成果简介近年来电子废物的无害化管理和资源化利用已成为全球不同国家及特区面临的重要环境问题。针对地域狭小，电子废物产生集中的特点，本课题开展了此条件的电子废物污染防治与示范。 本研究成果包括废显示器移动处理设备和废线路板移动式处理设备，该设备是基于实验室研究成果及示范工程项目应用而建立的集显示器及主机拆解、 CRT 屏玻璃与锥玻璃分离、破碎及锥玻璃清洗于一体高效集成成套系统。 在技术创新方面，该移动式处理装置具有占地面积小，机械自动化程度高，操作简单、快速、安全程度高，系统集成一体化等特点。拆解后的线路板进入废线路板移动处理设备，该套设备对拆解-磁选-多级风选-静电分选处理流程，进行了高度集成，达到废电路板资源化和提高环境质量的目标。在创新性方面，该移动式处理装置可自动完成废电路板的处理过程、操作一体化完成、省时、省力、进料完成后，只需对其进行监管措施即可完成整个破碎及分选过程，同时兼备占地小，人力需求量小，节省时间等多处优点。2 应用说明目前本课题开发的废显示器移动式处理装置和废线路板移动式处理装置已在澳门进行了示范，完成了部分电子废物的拆解与处置。 （ 1） 废显示器移动式处理成套工艺集成与示范 （ 2） 废电路板移动式处理成套工艺集成与示范 3 效益分析整套设备的处理能力 125kg/h，年处理能力可达 50 万台整机。课题已申请国家发明专利2 项，发表学术论文 6 篇，形成了电子废弃物控制领域有专长和影响力的技术研发团队，所取得的成果具有较好的社会、经济效益。4 合作方式转让或者联合推广。5 所属行业领域环境领域。

针对松材线虫、媒介昆虫、寄主松树的特点，本成果围绕不同防治对象，开发一系列的防控松材线虫、媒介昆虫及疫木除治的药剂产品。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 针对松材线虫、媒介昆虫、寄主松树的特点，本成果围绕不同防治对象，开发一系列的防控松材线虫、媒介昆虫及疫木除治的药剂产品。通过松材线虫病综合防治技术，防治松材线虫及媒介昆虫，实现病害的可防可控。

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。  

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。

目前，本项目系列产品主要有：肿瘤患者低频旋转磁场治疗系统1代机（CRSMART-C）、2代机（CRSMART-H）以及正负度耦合保健仪。该设备可抑制肿瘤细胞生长，促进肿瘤细胞凋亡；同时通过改善免疫功能，从而提高晚期肿瘤患者的生活质量，为恶性肿瘤的治疗提供了一种新的途径。 前期临床观察到该产品有效抑制肿瘤的生长控制病程进展，并显著改善患者的生活质量，其中胃癌患者的生活质量改善的有效率为52.4%，肺癌患者的生活质量改善的有效率为40.0%，食管癌患者的生活质量改善的有效率为44.4%；

肿瘤乏氧是造成肿瘤干性增强、肿瘤转移和放疗耐受的关键因素。面对这一重大难题，我们希望把握现有的领先国外的技术优势，完成氟碳氧载体的临床前研究。我们通过开发负碳氧载体，制备了新型肿瘤放疗增效剂。

本发明提供了桑辛素或药学上可接受的衍生物在制备抗恶性肿瘤药物中的用途。本发明还提供了桑辛素或其药学上可接受的盐在制备抗脑胶质瘤的药物中的用途。本发明研究发现，桑辛素在体外、体内都表现出了良好的抗恶性肿瘤活性(如胶质瘤)，且实验表明，桑辛素可以通过抑制肿瘤生长、诱导肿瘤细胞和肿瘤干细胞横向分化和凋亡的良好效果，且对正常细胞毒副作用小，具有良好的应用前景。

本项目由华西医院肿瘤分子诊断研究室郑鸿教授承担，发现世界上第一个能够在血清学水平准确识别乳腺癌和前列腺癌的两种分子标志物，并开发出针对这两种肿瘤的早期筛查产品。改技术已获得两项国际专利。目前在对乳腺癌和前列腺癌的大病例临床研究基础上完善了对该标志物的临床评价，正在进行诊断试剂盒的制备，已获得多个单抗和多抗，并建立了该标志物的ELISA检测方法，下一步将推动该诊断试剂盒的临床评价和进入申请FDA及SFDA临床准入的实质程序。