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公开(公告)号：CN110127455B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN201910516955.5
申请日：2019-06-14
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种超声探头理线器，包括多个并列设置的卷线箱体，每个卷线箱体内设置有第一容纳腔，第一容纳腔的腔底固定有第一电机，第一电机的输出轴连接有卷线轴，卷线轴竖直设置，卷线轴的柱面上开设有卡线槽，卷线箱体的侧壁上开设有第一探头线入口和第一探头线出口。本发明属于理线器技术领域，本发明的目的在于解决现有技术中闲置超声探头线无固定放置位置、容易沾附耦合剂和尘土且相互间容易打结的问题。达到的技术效果为：有效的对闲置超声探头线进行了收纳和消毒，解决了探头线过长导致的易脏、易打结的问题。
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公开(公告)号：CN109345932B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810996106.X
申请日：2018-08-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G09B23/28
Abstract: 本发明涉及医疗模型领域，具体涉及一种基于3D打印的医疗模型及其制作方法，目的在于提供术前模拟训练的模型。本发明的制作方法包括以下步骤：构建目标骨骼的三维数字模型；从中提取预设个数的目标骨骼的子模型；对每个目标骨骼的子模型进行孔洞修复；构建目标软组织/器官模具的三维数字模型；根据修复后的目标骨骼的子模型和模具的三维数字模型进行3D打印，得到目标骨骼的实物模型和目标软组织/器官的模具；基于3D打印得到的模具，制作目标软组织/器官的实物模型；将目标骨骼的实物模型与目标软组织/器官的实物模型进行组合，得到医疗模型。本发明制作的模型仿真度高，可以对医务人员进行术前的有效模拟训练，提高了手术成功率。
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公开(公告)号：CN109345932A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810996106.X
申请日：2018-08-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G09B23/28
Abstract: 本发明涉及医疗模型领域，具体涉及一种基于3D打印的医疗模型及其制作方法，目的在于提供术前模拟训练的模型。本发明的制作方法包括以下步骤：构建目标骨骼的三维数字模型；从中提取预设个数的目标骨骼的子模型；对每个目标骨骼的子模型进行孔洞修复；构建目标软组织/器官模具的三维数字模型；根据修复后的目标骨骼的子模型和模具的三维数字模型进行3D打印，得到目标骨骼的实物模型和目标软组织/器官的模具；基于3D打印得到的模具，制作目标软组织/器官的实物模型；将目标骨骼的实物模型与目标软组织/器官的实物模型进行组合，得到医疗模型。本发明制作的模型仿真度高，可以对医务人员进行术前的有效模拟训练，提高了手术成功率。
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公开(公告)号：CN118409021A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410576905.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本公开涉及成人生长激素缺乏症患者血清特异性脂质组学标记物。具体而言，本公开提供了一组血清脂质组学标记物，其用于诊断成人生长激素缺乏症(AGHD)所致的血脂失调。AGHD是由于垂体前叶合成和分泌GH缺乏所致的全身性疾病。本公开通过高覆盖靶向脂质组学方法鉴定出AGHD特异性脂质代谢物，包括三酰甘油、二酰甘油、磷脂酰甘油等的水平更高，烷基PE和烷基PC的水平明显降低。TAG、PC和PE脂肪酸与体重、BMI、血糖水平、胰岛素抵抗呈正相关，而PE‑O、PC‑O和LysoPE‑O呈负相关。
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公开(公告)号：CN118465118A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410576907.6
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本公开涉及预测成人生长激素缺乏症患者中非酒精性脂肪性肝病发病率的脂质组学标志物。具体而言，成人生长激素缺乏症(AGHD)是由于垂体前叶合成和分泌GH缺乏所致的全身性疾病。通过高覆盖靶向脂质组学方法鉴定出AGHD中非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)发病率的脂质组学标志物。结果显示，代谢物DAG(DAG32:0(16:0/16:0)、DAG34:1(16:0/18:1)、DAG34:2(16:0/18:2)、DAG36:2(18:1/18:1)、TAG50:3(16:2)、TAG50:2(18:2)、TAG50:2(16:0)、TAG54:5(20:4)可用于预测AGHD患者的NAFLD发病率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116525097A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310291989.5
申请日：2023-03-23
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域，具体提供一种ACTH分泌来源分析系统，旨在解决ACTH分泌来源难以无创鉴别的问题。为此目的，本发明的ACTH分泌来源分析系统至少包括数据采集模块、模型构建和存储模块、模型训练模块、数据分析模块；所述数据采集模块用于采集待鉴别数据；所述模型构建和存储模块被配置为构建并存储有多个机器学习算法模型；所述模型训练模块用于获得鉴别ACTH分泌来源的来源分析模型；所述数据分析模块用于基于训练好的来源分析模型对输入的待鉴别数据进行分析，基于分析结果确定所述待鉴别数据的ACTH分泌来源，所述ACTH分泌来源包括脑垂体分泌和/或外周组织分泌。以达到无创鉴别ACTH分泌来源的目的。
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公开(公告)号：CN119198946A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411304911.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供一种基于QAMS采样的胰岛素样生长因子检测方法及试剂盒，属于蛋白质生物检测的技术领域，包括利用定量吸收微量采样器对取样对象进行末梢血液样本采集，得到等效干血斑样本；前处理提取含有胰岛素样生长因子内标工作液的上清液样本，包括将干血斑样本转移到离心管或孔板中并添加制备好的胰岛素样生长因子内标工作液，超声后加入含乙酸的乙腈溶液除蛋白，常温涡旋温育并添加氨水溶液，经离心得到上清液样本并对提取到的所述上清液样本进行SPE纯化；采用液相色谱‑质谱联用对提取到并SPE纯化的所述上清液样本进行胰岛素样生长因子含量的检测以获取胰岛素样生长因子浓度。本发明的检测方法具有确保IGF‑1检测浓度与取样人体真实浓度接近的优点。
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公开(公告)号：CN117094951B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202310911582.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 杭州澜措科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种新型的自动骨龄预测算法模型。所述自动骨龄预测模型构建方法包括：提取数据集中的数据作为训练数据和测试数据；构建用于手掌和手腕部检测的CoT‑YOLO模型，建立手腕部关键骨化中心识别模型X‑Pose和骨龄预测模型BANet，并利用手腕部关键骨化中心识别模型X‑Pose和骨龄预测模型BANet获取待预测骨龄对象的骨龄视觉特征V；利用所述骨龄视觉特征V和待预测骨龄对象的民族信息N及性别信息S，获取待预测骨龄对象的骨龄特征J。所述算法模型包括与所述方法步骤对应的模块。
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公开(公告)号：CN117094951A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310911582.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 杭州澜措科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种新型的自动骨龄预测算法模型。所述自动骨龄预测模型构建方法包括：提取数据集中的数据作为训练数据和测试数据；构建用于手掌和手腕部检测的CoT‑YOLO模型，建立手腕部关键骨化中心识别模型X‑Pose和骨龄预测模型BANet，并利用手腕部关键骨化中心识别模型X‑Pose和骨龄预测模型BANet获取待预测骨龄对象的骨龄视觉特征V；利用所述骨龄视觉特征V和待预测骨龄对象的民族信息N及性别信息S，获取待预测骨龄对象的骨龄特征J。所述算法模型包括与所述方法步骤对应的模块。
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公开(公告)号：CN112382384A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011250043.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及人工智能与医疗领域，具体涉及一种特纳综合征诊断模型训练方法、诊断系统及相关设备，旨在提高准确率。本发明的特纳综合征诊断分类模型的训练方法包括：根据数据样本的标注信息对输入的图像样本进行分类，并按预设的比例生成相应的训练样本及测试样本；基于多种神经网络基础分别构建不同的初始医疗分类模型；将训练样本分别输入每个初始医疗分类模型进行训练和调整参数，得到对应的智能诊断医疗分类模型；将测试样本分别输入每个智能诊断医疗分类模型进行分类并根据分类结果选定特纳综合征诊断分类模型。本发明的诊断系统包含了上述方法训练得到的诊断分类模型，将不同角度照片里的同一部位关联起来，提取更多潜在特征，提高了准确率。
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