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公开(公告)号：CN118754891B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411253984.4
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: C07D493/10 , C07D405/14 , C09K11/06 , G01N21/64 , A61K49/00
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种荧光化合物、PD‑L1靶向探针及其应用。本发明所述荧光化合物基于BMS‑1166与荧光染料偶联获得，所述荧光化合物能够用于肿瘤的精准成像检测PD‑L1表达以及能够特异显像肿瘤组织，可用于肿瘤的早期检测。
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公开(公告)号：CN118754891A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411253984.4
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: C07D493/10 , C07D405/14 , C09K11/06 , G01N21/64 , A61K49/00
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种荧光化合物、PD‑L1靶向探针及其应用。本发明所述荧光化合物基于BMS‑1166与荧光染料偶联获得，所述荧光化合物能够用于肿瘤的精准成像检测PD‑L1表达以及能够特异显像肿瘤组织，可用于肿瘤的早期检测。
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公开(公告)号：CN118395103A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410583590.9
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，公开了一种信号去噪方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品，该方法包括：将待处理信号输入到预先训练好的信号去噪模型中，得到去噪后的磁粒子成像信号；信号去噪模型是预先利用数据集进行训练得到的，数据集包括用于训练的被测样品的训练数据和训练数据的标签；标签包括：每个切片的子标签；子标签是根据切片的目标数量个目标信号得到的；训练数据包括：每个切片的子训练数据；子训练数据是根据目标数量个目标信号的一部分目标信号得到的。本发明基于少次测量的信号进行去噪可以达到基于多次测量的信号进行去噪的效果，在保证高信噪比和高灵敏度的同时可以减少测量次数，提高时间分辨率和实时成像性能。
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公开(公告)号：CN114751854B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210291827.7
申请日：2022-03-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: C07D209/60 , C09B23/08 , C09K11/06 , G01N21/64 , A61K49/00
Abstract: 本发明属于荧光探针技术领域，具体涉及了一种近红外荧光探针及其制备方法和应用，旨在荧光探针制备过程复杂、成本较高，且发光大都集中在可见光的范围的问题。一种近红外荧光探针由近红外染料与WZB117通过亲核取代反应得到含有近红外荧光探针的混合物，将混合物纯化后得到。该近红外荧光探针仅通过亲核取代一步反应即可得到，制备工艺简单，且WZB117和近红外染料均为市售产品，原料易得，成本可控，本发明中的近红外荧光探针相对于传统可见光荧光探针，穿透性更强，信噪比更高。
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公开(公告)号：CN115331750A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211055546.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于化合物活性预测领域，具体涉及了一种基于深度学习的新靶点化合物活性预测方法及系统，旨在解决新靶点活性化合物数据集中、数据量少、不平衡且相似度高，导致化合物活性预测结果准确性低的问题。本发明包括：从公开的文献、专利及数据库中提取数据，构建数据集；使用文献分割方法将数据集分割为训练集及测试集；将化合物转化为SMILES式；数据清洗及切片；基于深度神经网络构建并训练分子活性预测模型；利用训练好的模型对筛选集中的分子进行活性预测。本发明有效的降低了因全新靶点公开的活性化合物数据集样本量稀少、不平衡且相似所带来的种种偏差，提高了预测性能，实现了快速而准确的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113409466A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110763557.0
申请日：2021-07-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于生物医学分子影像领域，具体涉及一种基于GCN残差连接网络的激发荧光断层成像方法、系统、设备，旨在解决传统基于光子传播模型进行FMT重建时出现的模型精度下降，重建精度下降，重建速度慢的问题。本方法包括对分割后的生物体的CT影像数据网格化，并进行图结构建模；对体内光源在生物体体内的光子传播过程进行仿真，得到生物体表面和内部的荧光分布，作为光源样本并扩充；构建第一节点集合；将扩充后的光源样本、第一节点集合中的各节点输入深度学习网络模型，对模型进行训练；利用训练好的深度学习网络模型对生物体进行激发荧光断层重建。本发明实现了高重建质量、高重建速度的激发荧光断层成像。
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公开(公告)号：CN104368004A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201310351835.7
申请日：2013-08-13
Applicant: 国家纳米科学中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于运载抗肿瘤药物的核酸纳米结构及其制备方法和应用。所述核酸纳米结构是通过DNA折纸技术构建的任意二维和/或三维纳米结构，具体是脚手架链与辅助折叠的订书钉链通过碱基互补配对原则进行杂交完成自组装而形成的核酸纳米结构。所述核酸纳米结构作为抗肿瘤药物的载体不但能够保证其运载的抗肿瘤药物的抗肿瘤活性，而且能够提高抗肿瘤药物的靶向性，使抗肿瘤药物在肿瘤组织中富集，显著降低抗肿瘤药物由于非特异性而产生的全身毒性。其制备方法工艺简单、成本低且方便易行。
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公开(公告)号：CN119991468A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510135612.X
申请日：2025-02-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种荧光‑磁粒子图像融合方法，可以应用于医学影像处理技术领域。该方法包括：对配准后的二维近红外荧光图像进行二维卷积处理，得到多通道近红外荧光扩展特征图，并将多通道近红外荧光扩展特征图与配准后的三维磁粒子断层图像进行初始融合，得到三维近红外荧光扩展特征图；对三维近红外荧光扩展特征图进行多轮次三维卷积处理，得到多尺度近红外荧光特征图，并对配准后的三维磁粒子断层图像进行多轮次三维卷积处理，得到多尺度磁粒子特征图；基于自适应交叉注意力机制，对多尺度近红外荧光特征图和多尺度磁粒子特征图进行相同尺度上的多轮次特征图融合，并将多轮次特征图融合结果进行滤波卷积处理，得到三维荧光‑磁粒子融合图像。
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公开(公告)号：CN114881208B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210478674.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/08 , A61B5/0515 , A61B5/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于生物医学分子影像领域，具体涉及一种基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法、系统、设备，旨在解决现有MMPI技术中，基于物理特性构建的混合SPIOs分离模型分离误差大且难定量的问题。本方法包括：构建待MMPI成像的生物体的生物病灶模型，并将包裹SPIOs的靶向分子探针注射到该生物病灶模型中；注射后，利用MPI设备对所述生物病灶模型进行信号采集，得到包含n种SPIOs的时域混合信号；通过训练好的自注意力机制神经网络对所述时域混合信号进行分离，得到n种单独的SPIOs时域电压信号。本发明实现对时域混合信号的精准分离，并提高了MMPI的检测灵敏度。
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公开(公告)号：CN119130806A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411143868.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06T7/90
Abstract: 本发明涉及磁粒子成像技术领域，公开了一种提高磁粒子成像空间分辨率的方法、装置及设备，方法包括：获取SM分量数据，并将SM分量数据从复数域转化到RGB域，得到SM样本数据；为SM样本数据添加白噪声，得到SM加噪样本数据，SM样本数据与对应的SM加噪样本数据构成匹配数据对；利用匹配数据对对预设SM去噪模型进行训练得到SM去噪模型；利用SM去噪模型对实际SM数据进行去噪，并利用去噪后的实际SM数据重建磁粒子图像。本发明通过训练SM去噪模型，实现对SM分量去噪，减少了重建磁粒子图像的噪声信息，进而提升了磁粒子成像的空间分辨率，得到高分辨率的成像结果，更好地辅助医生进行临床影像判读与诊断。
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