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公开(公告)号：CN117137901A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310421546.3
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61K31/343 , A61K31/5377 , A61K31/496 , A61K31/381 , A61K31/196 , A61K31/415 , A61K31/4525 , A61K31/495 , A61K31/438 , A61P1/16 , A61P3/04 , A61P9/10 , A61P3/10 , A61P5/50 , A61P3/00 , A61P3/08 , A61P1/00 , A61P35/00 , A61P35/02 , C07D307/85 , C07D333/20 , C07C233/78 , C07D231/12 , C07D405/12 , C07D409/12 , C07D471/10 , C07D333/70
Abstract: 本发明属于医药技术领域。特别地，本发明涉及可作为TGR5调节剂的化合物、其药学上可接受的盐或酯、前药、立体异构体、水合物、溶剂合物、晶型或它们的代谢物形式，及其医药用途，所述化合物的结构如式(I)所示。
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公开(公告)号：CN119274005A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411803733.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种舌图像特征分类方法、装置和计算机可读存储介质，属于图像处理领域，解决了现有技术中用以解决现有舌图像特征分类方法对舌图像的区域划分误差较大，准确率低，导致后续训练所得分类器对舌图像进行分类的准确率较低的问题。一种舌图像特征分类方法，包括获取待分类的舌图像；利用已训练好的分割网络对所述舌图像进行图像分割，获得舌图像中的舌区域；将舌图像中的舌区域划分为若干分区；提取舌区域不同分区图像的纹理特征；根据所述舌区域不同分区图像的纹理特征，利用已训练好的分类器对所述舌图像进行分类，获取舌图像分类结果。本发明方法对舌图像的区域划分误差较小，准确率高。
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公开(公告)号：CN119242782A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411292904.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6883 , C12Q1/689 , G01N33/68 , G16B25/00 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及医学检测领域，具体的，本发明涉及一组用于诊断儿童高血压的生物标志物、试剂盒及其应用。本发明通过收集肥胖儿童高血压患者、肥胖儿童和健康人的舌苔/肠道样本，进行宏基因组测序以及使用生物信息学进行测序数据的统计，发现与疾病相关的舌苔/肠道菌群，将舌苔/肠道菌群与疾病信息整合，获得一种菌群生物标志物的组合，通过该组合构建的二分类预测模型可以最大程度检测肥胖儿童高血压患者。
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公开(公告)号：CN117315378B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311606795.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京天明创新数据科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了尘肺病的分级判定方法及相关设备，应用于数据处理领域。本申请获取训练样本集和原始DR胸片样本图像，对训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本，将标注后的训练样本输入至初始稳定扩散模型进行训练，生成目标稳定扩散模型，对原始DR胸片样本图像进行归一化处理，生成第一DR胸片样本图像，基于目标稳定扩散模型对第一DR胸片样本图像进行处理，生成第二DR胸片样本图像，获取第二DR胸片样本图像与标注后的训练样本的顶点变化数据；基于顶点变化数据对第二DR胸片样本图像进行肺野分割处理，生成目标DR胸片影像，将目标DR胸片影像加入训练样本集，基于预设分类模型对目标DR胸片影像进行分类处理，生成分类结果。
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公开(公告)号：CN117315378A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311606795.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京天明创新数据科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了尘肺病的分级判定方法及相关设备，应用于数据处理领域。本申请获取训练样本集和原始DR胸片样本图像，对训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本，将标注后的训练样本输入至初始稳定扩散模型进行训练，生成目标稳定扩散模型，对原始DR胸片样本图像进行归一化处理，生成第一DR胸片样本图像，基于目标稳定扩散模型对第一DR胸片样本图像进行处理，生成第二DR胸片样本图像，获取第二DR胸片样本图像与标注后的训练样本的顶点变化数据；基于顶点变化数据对第二DR胸片样本图像进行肺野分割处理，生成目标DR胸片影像，将目标DR胸片影像加入训练样本集，基于预设分类模型对目标DR胸片影像进行分类处理，生成分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115326958B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210962076.7
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童的标志物组合物，所述标志物组合物包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质，所述标志物组合物用于通过气相色谱‑质谱法对样品进行检测，所述样品是呼出气可挥发代谢物。本发明首次将包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质的标志物组合物用于辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童，这种标记物组合物通过对呼出气可挥发代谢物进行气相色谱‑质谱法检测即可，具有检测方法简单、检测高通量、检测方法高灵敏度和高特异性等优点，具有重要的科学研究和临床应用价值。
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公开(公告)号：CN115326958A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210962076.7
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童的标志物组合物，所述标志物组合物包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质，所述标志物组合物用于通过气相色谱‑质谱法对样品进行检测，所述样品是呼出气可挥发代谢物。本发明首次将包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质的标志物组合物用于辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童，这种标记物组合物通过对呼出气可挥发代谢物进行气相色谱‑质谱法检测即可，具有检测方法简单、检测高通量、检测方法高灵敏度和高特异性等优点，具有重要的科学研究和临床应用价值。
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公开(公告)号：CN217186219U
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202221630714.7
申请日：2022-06-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本实用新型公开了一种可视化咽拭子组件，本实用新型的主要设计构思在于，由一次性的咽拭子采集套以及观测装置构成，所述咽拭子采集套的两端设有开放端以及采集端，所述观测装置从所述开放端穿设于所述咽拭子采集套内；在所述采集端上形成有第一视窗，在所述观测装置的端部设有对应所述第一视窗的第一摄像头。本实用新型能够在咽拭子深入口腔时使得口腔各部位状态可视，有效协助采集者锁定采集部位并实施采集操作，进而便于拓展实现咽拭子采集、口咽检查、防护、口腔图像拍摄、操作合规判断的完整过程。
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公开(公告)号：CN114848252B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202210466257.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京大学
IPC: A61F5/01
Abstract: 本发明涉及一种动态腰带及其动态补偿方法、制备方法，动态腰带包括穿戴组件和悬挂装置，穿戴组件包括腰带本体和大腿绑带，悬挂装置包括钢丝外鞘管和钢丝，钢丝外鞘管呈环状嵌装于腰带本体内，钢丝连接大腿绑带和钢丝外鞘管并构成闭合回路。动态补偿方法包括在穿戴者髋关节运动过程中，通过钢丝沿钢丝外鞘管滑动，实现穿戴者身体前后两侧钢丝环路裸露部分的动态长度补偿。制备方法包括通过平面几何动态模型，确定钢丝环路的周长与布置方式。本发明可在穿戴者髋关节运动时进行动态长度补偿，不会限制穿戴者髋关节的正常生理运动，其结构简单，制作成本低，易于推广普及。
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公开(公告)号：CN114884265B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210480965.X
申请日：2022-05-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种内部集成传感器的智能电动推杆，包括：活塞杆，其为中空杆状结构，活塞杆的第二端设置有环形凸缘，环形凸缘上套设有活塞环，在靠近环形凸缘的活塞杆上设置有用于容纳应变片的应变片贴槽；滚珠丝杠，滚珠丝杠的第一端设置于活塞杆的空腔中，第二端套设有轴承；转子轴，其为中空管状结构，滚珠丝杠的第二端装配于转子轴第一端的空腔中，二者过盈配合连接，转子轴的第二端套设有轴承以及容纳轴承的轴承座；磁珠和传感器，磁珠与转子轴的第二端过盈配合连接，传感器与轴承座固定连接，传感器与磁珠之间间隔一定距离。该推杆极大消除了当活塞杆受到侧向力而带来的偏载问题，同时也避免了传统力传感器的安装同心度问题。
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