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公开(公告)号：CN108665447B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810360708.6
申请日：2018-04-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于眼底照相深度学习的青光眼图像检测方法。对数据库中已收集并标注的原始眼底图像进行预处理，得到训练范例眼底图像，构成训练数据库；进行扩增，得到扩增后的训练数据库；建立包括多层神经网络结构的卷积神经网络，用扩增后的训练数据库输入卷积神经网络进行训练；针对待测眼底图像，将待测眼底图像输入到训练后的卷积神经网络中，获得最后一层神经网络结构的输出值，进而对青光眼进行判别。本发明能不断优化用于判断的数据特征以及卷积神经网络的参数，从而能够大幅提高青光眼图像检测的准确率、敏感性和特异性，节约医疗资源。
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公开(公告)号：CN112107734A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010981239.7
申请日：2020-09-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种软性多孔硅胶义眼座及其制备方法。采用硅胶材料制备，具有高孔隙率的相互贯穿的多孔结构，其表面及内部的微观孔均匀分布且互相连通；在半球形聚四氟乙烯模具中先后加入一半用量的明胶微粒，用乙醇水溶液渗透，恒温烘干粘结成型，将硅胶预聚物与交联剂混合，机械搅拌下混合均匀，获得硅胶预聚物混合物；负压硅胶预聚物混合物导入球形明胶模板交联固化，恒温水浴去除模板得到软性多孔硅胶义眼座。本发明纯硅胶义眼座生物相容性和生物稳定性好，具有可控的孔径，良好的孔连通性，极高的孔隙率，通过结构和力学性能优化提高植入物存活率，降低术后并发症；且方法简单材料成本低。
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公开(公告)号：CN112063706A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010657530.9
申请日：2020-07-09
Applicant: 浙江大学
IPC: C12Q1/6883 , A61K31/713 , A61K45/00 , A61P27/02
Abstract: 本发明通过高通量测序对比了人原发性翼状胬肉组织与临近正常组织的基因表达谱变化，发现长链非编码RNA LINC01679,LOC102724238异常高表达，且其表多集中于细胞质区域，通过细胞学实验验证了高表达的LINC01679,LOC102724238促进了细胞的增殖、迁移和侵袭，利用特异性的抑制剂抑制LINC01679,LOC102724238的表达后逆转了细胞的上述表型，提示LINC01679,LOC102724238对人原发性翼状胬肉的发生发展有促进作用，是潜在的治疗靶点。
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公开(公告)号：CN102580166A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210045374.6
申请日：2012-02-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开的医用仿生透明薄膜植入材料是通过静电纺丝和交联得到的透明多孔薄膜，薄膜厚度为0.400~800微米，薄膜的透明度为75.0~99.9%，薄膜中各组分的质量百分数含量为：胶原75.00~95.00%;多糖1.50~15.00%;治疗性物质0.01~3.00%;其余为水。采用静电纺丝法制得。本发明工艺简单，全流程无污染，薄膜透明性高，对所载治疗性物质具有缓释功能，可显著改善人体组织损伤修复效果，可作为眼表损伤覆膜、皮肤创伤敷料、骨齿缺损再生引导膜及其它脏器修复隔离膜中的应用。
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公开(公告)号：CN101721389A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200910154359.3
申请日：2009-11-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种载治疗性物质的微胶囊的制备方法。该方法运用高压静电喷雾原理，将载治疗性物质的荷电高分子溶液在高压静电作用下瞬时形成超细凝胶微粒，该微粒雾状物经荷相反电荷的高分子溶液接收，凝胶微粒表层被包裹相反电荷的高分子凝胶壳层，形成囊芯和囊壁结构，再经微孔膜过滤，得到载治疗性物质的微胶囊。囊芯和囊壁的微结构和尺度可通过电压、溶液浓度、喷射口到接收液距离进行精确控制，治疗性物质被囊芯和囊壁约束，形成控制释放，以提高治疗功效。本发明工艺简单可行，重复性好，制备工艺全流程清洁无污染，所提供的原位载治疗性物质微胶囊无需繁杂后处理，并且粒径可控、治疗性物质释放速率控制方便，具有良好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101502459A
公开(公告)日：2009-08-12
申请号：CN200910096504.7
申请日：2009-03-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种载凝胶泪道栓药的眼病治疗注射器械。盒内由一个头部带有外螺纹柱状管的注射推进器和N个内装载凝胶泪道栓药的封装管组成；封装管的一端孔为内螺纹，另一端为凸出的柱状管，注射推进器的外螺纹能与其中任意一个封装管一端的内螺纹相配合。使用时，将封装管的细颈部插入泪道口内，推动注射推进器将载药凝胶泪道栓注入泪道内，给药结束后用推进器头盖再次盖住推动注射推进器头部，以备其他病患者给药时应用。N个载药凝胶泪道栓封装管和一支注射推进器可以配合使用N次，每次给药后遗弃封装管内无残药，避免了药物浪费、降低遗弃物处理成本和降低包装材料成本，同时该器械给药方便，不造成创伤和疤痕。
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公开(公告)号：CN118037650A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410120535.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V40/18 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的视网膜脱离区定位方法和系统，属于医疗图像处理技术领域，包括：获取眼科中心就诊患者的广角眼底图像构建数据集，对数据集进行图像级别弱标签注释；将图像数据预处理后构建感兴趣区训练集，输入预训练的卷积神经网络中以识别视网膜脱离图像；引入注意力调制模块重新调整特征显著性分布，将敏感特征和次要特征同时纳入生成视网膜脱离病灶特异性激活热图，设定阈值生成粗略的语义分割伪标签；以眼底图像中黄斑和视盘的解剖位置为参考点建立坐标系，根据上述热图对视网膜脱离病灶实现解剖学定位。本发明采用弱监督学习以及注意力机制，使定位热图涵盖完整的病灶区域，实现了视网膜脱离区的自动识别与精准定位。
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公开(公告)号：CN109087387B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201810708950.8
申请日：2018-07-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/11 , G06V10/762 , A61F2/14
Abstract: 本发明公开了一种个体化3D打印多功能义眼座及其制备方法。义眼座表面具有多孔结构，多孔结构的孔为圆形孔，且表面的多孔结构呈梯度化布置，多孔结构中的各孔在义眼座表面间隔布置；义眼座上设有用于固定四条眼外肌的特殊结构，特殊结构为两个相互贯通且靠近布置的椭圆孔，眼外肌上预置的缝线穿过两个椭圆孔后在相互贯通处相互打结固定，布置在义眼座的北纬度30°分别和经度0°、90°、180°和270°的四个交点处，义眼座由义眼座数字化模型利用3D打印技术直接打印出。本发明义眼座与健眼匹配度高，降低眼座植入术后暴露、感染的风险；具有良好的活动度，与个体化义眼片配合达到良好仿真效果，具有良好的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN110120055B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910294122.9
申请日：2019-04-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的眼底荧光造影图像无灌注区自动分割方法。本发明针对医生手动分割标注的无灌注区眼底造影图像眼底造影图像对构建的卷积神经网络进行训练，使卷积神经网络的最终输出值符合医生标注的结果，从而可以利用训练好的卷积神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动分割识别眼底无灌注区。本发明的方法通过具备无灌注区位置标记的眼底造影图像，采用深度学习实现自动从训练范例眼底造影图像库中学习所需特征并进行语义分割。在训练过程中不断优化卷积神经网络的参数，提取数据特征，从而辅助临床运用中的对糖尿病视网膜病变进行眼底激光治疗时，识别需要治疗的无灌注区，精准地辅助眼底激光。
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公开(公告)号：CN115423802A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211210771.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的鳞状上皮肿瘤细胞图片自动分类分割方法。方法包括：获得增强切片图片集；构建训练图像集；构建域自适应细胞核多分类分割网络；将训练图像集输入细胞核分类分割网络中进行第一轮训练，获得预训练域自适应细胞核多分类分割网络；将增强切片图片集和训练图像集输入中进行第二轮训练，训练完成的域自适应细胞核多分类分割网络；将待分类分割鳞状上皮细胞肿瘤切片图片输入训练完成的域自适应细胞核多分类分割网络中处理，实现对待分类分割鳞状上皮细胞肿瘤切片图片的自动分类分割。本发明方法能够有效的提取鳞状上皮肿瘤细胞图像特征，实现了对图像中各个细胞的细胞核的自动分类分割，提高了图像中的细胞的识别准确率。
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