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公开(公告)号：CN108107216B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201611038981.4
申请日：2016-11-24
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 清华大学
IPC: G01N33/68 , G01N33/574
Abstract: 胰腺癌是具有极差预后的肿瘤，识别其有效的预后标志物具有重要的临床意义。本发明人提出了一种基于组合标志物来进行胰腺癌患者预后风险评估的方法及其测定系统。其依据病例样本中组合标志物的表达情况，定量地计算其预后风险指数，并对病例进行高、低风险的分层。本发明涉及五个蛋白(CAPN2，DLV1，FLNA,SHH,GLI1，其中CAPN2，DVL1，FLNA对胰腺癌的预后意义为本发明首次确立)构成的组合标志物、可供检测标志物表达的免疫组化试剂盒以及预后风险评估和分层的确定系统等。在280例和120例胰腺癌患者中的案例实施结果表明，本发明能有效地预测胰腺癌患者预后风险，尤其对于具有高预后风险的胰腺癌亚群病人具有显著的预测效果。
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公开(公告)号：CN108107216A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201611038981.4
申请日：2016-11-24
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 清华大学
IPC: G01N33/68 , G01N33/574
Abstract: 胰腺癌是具有极差预后的肿瘤，识别其有效的预后标志物具有重要的临床意义。本发明人提出了一种基于组合标志物来进行胰腺癌患者预后风险评估的方法及其测定系统。其依据病例样本中组合标志物的表达情况，定量地计算其预后风险指数，并对病例进行高、低风险的分层。本发明涉及五个蛋白(CAPN2，DLV1，FLNA,SHH,GLI1，其中CAPN2，DVL1，FLNA对胰腺癌的预后意义为本发明首次确立)构成的组合标志物、可供检测标志物表达的免疫组化试剂盒以及预后风险评估和分层的确定系统等。在280例和120例胰腺癌患者中的案例实施结果表明，本发明能有效地预测胰腺癌患者预后风险，尤其对于具有高预后风险的胰腺癌亚群病人具有显著的预测效果。
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公开(公告)号：CN119523651A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411740138.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请涉及一种手术刀、手术刀的切割深度追踪方法、系统、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：在手术刀的操作过程中，获取目标手术刀的旋转后状态信息；所述旋转后状态信息包括旋转后角速度信息；根据所述旋转后角速度信息和预设的数据融合算法，确定所述目标手术刀的旋转后空间坐标信息；根据所述旋转后空间坐标信息和所述目标手术刀的原始空间坐标信息，确定所述目标手术刀的切割深度，并输出所述切割深度。采用本方法能够提高手术效率。
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公开(公告)号：CN116831733A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310787150.0
申请日：2023-06-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请涉及一种器械定位方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取手术器械的三维切入点信息、手术器械的位移速度信息、手术器械的角速度信息、以及手术器械的显影信息；基于手术器械的位移速度信息、确定手术器械的移动信息，基于手术器械的角速度信息，确定手术器械的旋转信息，并基于手术器械的移动信息、手术器械的三维切入点信息、以及手术器械的旋转信息，确定手术器械的运行轨迹信息；基于手术器械的显影信息，确定手术器械的二维显影位置信息，并基于手术器械的运行轨迹信息、以及手术器械的二维显影位置信息，确定手术器械的当前目标位置信息。采用本方法能够提升识别该手术器械的位置的精准度。
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公开(公告)号：CN114372531A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210027883.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 北京航空航天大学 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于自注意力特征融合的胰腺癌病理图像分类方法，首先，采用卷积神经网络模型提取输入图像的特征并对卷积神经网络模型最后阶段输出的特征图进行特征嵌入；其次，卷积神经网络模型不同阶段输出的特征图进行注意力解析获得注意力引导信息；然后，构建基于自注意力特征建模的Transformer模型和自注意力特征融合网络模型；最后，对自注意力特征融合网络模型训练多个轮次，使用验证集的病理图像衡量确定结果最佳的轮次对应的模型，由此构建胰腺细胞癌变分类诊断系统，通过该系统判断该胰腺细胞病理图像为胰腺癌细胞或正常细胞图像。本发明应用自注意力技术与注意力解析机制将卷积神经网络特征进行全局建模，以实现高精度的胰腺癌快速现场评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119196309A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411362649.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 清华大学 , 株洲宏大高分子材料有限公司
Abstract: 本发明涉及密封领域，提供一种密封结构。密封结构包括柔性夹套，柔性夹套中形成有容纳槽；形变件，设置于容纳槽且形变件内形成有用于填充工质的容置腔，工质用于驱使形变件的外壁贴合于容纳槽的内槽壁。该密封结构能够确保在不同工况和环境变化下都能保持优良的密封性能，避免了传统密封件因固定形状导致的密封失效以及密封能力无法灵活可调的问题。同时，在调整密封压力的同时，无需停机检修或者拆装密封件即可实现对密封能力的实时调节。柔性夹套和形变件的材料选择广泛，可根据具体应用场景的需求进行定制化选择。该密封结构的设计简单，安装时无需复杂的调整过程，降低了安装难度和成本，同时还降低了维护成本。
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公开(公告)号：CN113268606B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110586725.3
申请日：2021-05-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种知识图谱构建方法和装置，方法包括获取原始数据和大规模知识图谱；对所述原始数据进行知识建模，得到知识建模结果；基于所述知识建模结果和所述大规模知识图谱，生成概念层数据；对所述原始数据进行知识获取，其中包括实体抽取、实体分类以及第一实体属性抽取，得到实体、实体类别以及实体属性；将所述实体作为关键词输入所述大规模知识图谱，获取所述实体的实体相关信息；将所述实体、所述实体类别、所述实体属性、所述实体相关信息进行融合，得到完整的实体层数据；基于所述概念层数据与所述实体层数据建构新的知识图谱。本发明通过上述方法实现对知识图谱构建，同时也能够利用上述步骤实现对知识图谱使用过程中的更新。
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公开(公告)号：CN118569243A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410542481.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 清华大学 , 中国人寿财产保险股份有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/253 , G06F21/35
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，具体提供了一种文本质量评估的方法、装置、设备、存储介质及程序产品。一种文本质量评估的方法，包括获取待评估的危害辨识文本；根据危害辨识文本记载的隐患要素，逻辑关联词和隐患后果，获得危害辨识文本的完整性评分、逻辑关系评分以及准确性评分；其中，完整性评分表示危害辨识文本中的隐患要素的要素类别是否完整，逻辑关系评分表示危害辨识文本的逻辑关系是否正确，准确性评分表示危害辨识文本的隐患后果是否准确；根据完整性评分、逻辑关系评分以及准确性评分，获得危害辨识文本的质量评估结果。这样，可以结合多个维度，评估危害辨识文本的文本质量，获得较为准确的质量评估结果。
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公开(公告)号：CN112527977B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202011241251.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36
Abstract: 本发明实施例提供一种概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：根据预设的词表对待提取文本进行术语抽取，获取第一候选概念列表，并根据预设的知识图谱对待提取文本进行实体链接，获取第二候选概念列表；对第一候选概念列表和第二候选概念列表中的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取待提取文本的概念抽取结果；其中，待提取文本为非结构化文本。本发明实施例提供的概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，通过对待提取文本进行术语抽取和实体链接获取的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取概念抽取结果，能在标注数据较少甚至没有标注数据的情况下，从非结构化文本中更高效、准确等抽取出概念。
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公开(公告)号：CN114685686B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202210458505.7
申请日：2022-04-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及生物技术领域，尤其涉及融合蛋白及其在制备生物蛋白纤维中的应用。该融合蛋白为AFP蛋白和ELP蛋白的融合蛋白，或为AFP蛋白和rSRT蛋白的融合蛋白。本发明提供的融合蛋白通过与戊二醛交联获得的生物蛋白纤维断裂强度和韧性优于许多重组蛛丝，甚至可以与一些天然蛛丝相媲美，在‑40℃环境中仍然保持较高的力学性能，断裂强度和韧性均较高，为探索可耐受极端环境的蛋白材料提供了新思路。
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