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乳腺超声CT技术
乳腺超声CT利用透射式超声进行成像,将乳腺浸泡在水中,外围是环形超声探头,依次发射和对相接受超声波。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 乳腺癌的早期诊断可大大提高存活率。乳腺癌如果能在第0期(最初期阶段)和第I期发现,经过合理科学治疗,患者5年生存率可接近100%;但到了第IV 期,患者5年生存率只有22%。可见乳腺癌的普查以及早期诊断具有非常重要的意义。本成果旨在提供一种安全高效,适合东亚女性生理特征,高分辨率高敏感度的乳腺癌普查和早期检测的影像学手段。乳腺超声CT利用透射式超声进行成像,将乳腺浸泡在水中,外围是环形超声探头,依次发射和对相接受超声波。该方式无放射性,无需挤压,适合各种大小乳腺,可重复性好,图像噪音低,分辨率高,特别适合于我国女性乳腺癌的早期检测。并且,由于该技术采用类似于CT的标准化操作模式,可避免常规超声检查的人为操作误差,同样适用于医疗水平相对较低地区的医院推广使用。
华中科技大学 2022-07-26
小动物CT
小动物CT
江西中洪博元生物技术有限公司 2021-10-28
结直肠癌筛查、早期诊断及预后预测的循环肿瘤DNA甲基化分子标记物
  在该研究的训练组和验证组人群中,CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中,该诊断模型准确率均达到96%,并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%,特异性达89.6%,相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%,诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面,根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数(cp-score)对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标,如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后,对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高,在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%,在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测,可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗,例如对预后不佳者避免给予过度的治疗,而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较,显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者,26例进展期腺瘤(癌前病变),对肿瘤的检出敏感性达89.7%,特异性达86.8%,对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%,敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查,具有重要的意义,有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破,不仅为CRC的筛查提供了新的方法,也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究,为发现更多的早期肿瘤患者,进一步改善患者的疗效和预后,提供更多、更有力的工具和手段。
中山大学 2021-04-13
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统,是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题,而是像一位敏锐的观察者,通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言,甚至生理信号,来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集:系统通过摄像头、麦克风等设备,同步采集个体的面部视频、语音音频,甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取:针对每种数据,用不同的AI模型提取情感特征。 视觉:分析面部肌肉运动(如嘴角上扬、眉毛紧蹙)、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情(持续仅1/25至1/5秒),或通过分析面部血流图谱(rPPG)来感知生理唤醒水平。 听觉:提取语调、语速、音高、能量(MFCC梅尔频率倒谱系数)等声学特征,判断声音中的情绪色彩。 文本/语义:如果涉及对话,系统还会分析说话内容的语义,理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码:这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法(如Transformer、自监督多任务学习框架等),将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如,一句愤怒的"我没事",配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角,才会被准确识别为"掩饰性的愤怒",而非字面意思的"没事"。  
湖南可心教育科技有限公司 2026-03-20
一种基于呼出气VOC的新型冠状病毒感染(COVID-19)的快速筛查方法
快速诊断COVID-19是控制大流行的关键。本项目通过对新冠患者、健康人、医护人员、上呼吸道感染(非新冠)的呼出气中挥发性有机物进行了筛查。通过数据分析,发现新冠患者呼出气中存在有别于健康人和其他患者的特征性有机化合物(VOC)生物标志物。呼出气的采集只需1-2分钟内完成,一次性耗材,无交叉污染。通过GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC传感器可以快速实现对患者的新冠筛查,全程无需任何生物检测试剂,专业技术要求低,简单无创、费用低廉,初步数据显示相对于核酸检测该方法的灵敏度和特异性均能达到90%。本发明的方法无论是采集呼出气样本后进行离线分析,还是通过被测者直接面向仪器呼气的在线分析,都操作简便,且呼出气样本纯净无需预处理即可进行分析,大大缩短了筛查时间,如利用GC-IMS在5分钟以内即可完成整个筛查过程,若使用PTR-MS则可以缩短至1分钟以内。本发明方法实现了通过呼出气进行新型冠状病毒感染的快速筛查,能够方便快捷地为入境人员检测和公共卫生管理等工作提供指导依据。同时,通过实时监测特定的VOC种类,可以实现对公共场所环境中是否有新冠患者进行预警。 该项目已经完成了前期测试验证, 对60位受试者进行了测试,包括10名新冠患者,21名健康人,7名肺癌患者,22名上呼吸道感染患者(非新冠患者)以及相关背景。本发明旨在提供一种基于呼出气挥发性有机物(VOC)的新型冠状病毒感染的快速筛查方法,从而可以无创、快速筛查被检测对象是否感染了新型冠状病毒,该方法可用于海关入境、公共场所、社区医院等场景的新型冠状病毒感染的筛查,也可以用于大量的流行病的调查筛查。此外,通过实时监测特征性的VOC种类,可以实现对公共场所是否存在新冠患者进行预警,保障空气的生物安全,减少避免新冠传播。
北京大学 2021-04-11
一种基于呼出气VOC的新型冠状病毒感染(COVID-19)的快速筛查方法
快速诊断COVID-19是控制大流行的关键。本项目通过对新冠患者、健康人、医护人员、上呼吸道感染(非新冠)的呼出气中挥发性有机物进行了筛查。通过数据分析,发现新冠患者呼出气中存在有别于健康人和其他患者的特征性有机化合物(VOC)生物标志物。呼出气的采集只需1-2分钟内完成,一次性耗材,无交叉污染。通过GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC传感器可以快速实现对患者的新冠筛查,全程无需任何生物检测试剂,专业技术要求低,简单无创、费用低廉,初步数据显示相对于核酸检测该方法的灵敏度和特异性均能达到90%。
北京大学 2021-02-01
AI医疗
1. 通过医院患者体检数据,进行大数据分析,找出特定疾病的隐性特征,并利用机器学习理论预测患者患病概率。2. 开发针对特定疾病诊断的深度学习模型,完成AI自动生成诊断报告,代替人工诊断,实现快速就诊。3. 开发出真菌AI
哈尔滨工业大学 2021-04-14
松鼠AI
松鼠AI,通过人工智能智适应学习系统,加上线下实际的学习场景,设立先进的教学模式,能够将优质教学送到全国各地,让全国的孩子在同等的情况下享受到公平的、优质的教育资源。
上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 2021-02-01
Micro-CT 成像系统
微型计算机断层成像(Micro-Computed Tomography, Micro-CT)技术是一种无创伤的体外检测技术,它具有空间分辨率高、成本低和使用方便等优点。Micro-CT 成像技术利用了不同组织对于 X 射线吸收系数不同的性质,使用 X 射线探测器接收 X 射线经衰减之后的信息,通过重建算法重建出被扫描样品的三维体数据,广泛应用于骨骼、器官、软组织、肿瘤、心血管等相关结构变化研究,疾病的临床前研究及相关药物的临床前研发,以及工业无损检测中。 本团队基于 Micro-CT 系统的成像原理研发了高分辨 Micro-CT 小动物成像平台,该系统包括硬件和软件两部分,目前已成功研发并于 2019 年 12 月投入使用。
西安电子科技大学 2023-02-16
螺旋CT仿真试验仪
可直观展示螺旋CT机架和检查床的结构(与真机比列1:6); 可实现手动或软件控制检查床的进出机架运动过程; 可实现仿真人体模型的基本摆位操作训练(仿真人体模型:人体=1:6); 可配合临床数字人CT虚拟软件实现仿真扫描过程,包括普通断层扫描和螺旋CT扫描。
北京中科通标技术有限公司 2021-02-01
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