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公开(公告)号：CN117746976A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311734050.8
申请日：2023-12-15
IPC: G16B20/00
Abstract: 本公开提供了一种蛋白标识物的确定方法，其中蛋白标识物用于评估甲状腺嗜酸性细胞，方法包括：基于蛋白质组定量表达数据，确定多种线粒体特异性蛋白；根据多个样本数据中线粒体特异性蛋白的表达量，建立蛋白表达初始矩阵；对蛋白表达初始矩阵进行数据的差异显著性分析和缺失分析，确定多种线粒体特异性蛋白中对评估甲状腺嗜酸性细胞具有显著影响的多种目标线粒体特异性蛋白；根据样本数据中多种目标线粒体特异性蛋白的表达量，确定每一目标线粒体特异性蛋白在各样本数据中表达量的均值，以及每一目标线粒体特异性蛋白对应的均值差异倍数；将均值差异倍数中最大数值对应的目标线粒体特异性蛋白作为评估甲状腺嗜酸性细胞的蛋白标识物。
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公开(公告)号：CN114705867A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210291759.4
申请日：2022-03-23
Applicant: 浙江大学 , 杭州领昕生物技术有限公司
IPC: G01N33/68 , G01N33/558 , G01N33/58 , G01N33/577 , G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于调制解调技术的胎盘生长因子免疫荧光层析测定方法与装置，属于体外诊断领域。利用层析试纸卡测试胎盘生长因子样品，在层析试纸卡测试线处截获带荧光标记物的胎盘生长因子免疫复合物，形成双抗体夹心复合物；控制激光器以一定的受调制波长照射层析试纸卡测试线，双抗体夹心复合物中的荧光标记物因受激光激发而发射荧光；对荧光会聚、滤波后转化为表征荧光标记物浓度的电信号，对电信号解调，得到表征胎盘生长因子水平的解调信号。本发明采用从妊娠期妇女胎盘组织中提取的胎盘生长因子作为测定样本，结合调制解调技术，将免疫荧光层析试纸的特异性荧光强度信号调制到高频信号上进行检测，抑制了非特异性噪声，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN103293162B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310241705.8
申请日：2013-06-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于球面光学元件表面疵病暗场检测的照明系统及方法。本发明包括球面光源、光源支架、待测光学元件、光学元件多维夹持装置、显微成像系统、电荷耦合元件、计算机、电机。球面光源包括均匀面光源和变焦透镜组镜筒，多个球面光源环形等间距安装在光源支架上，变焦调节组件包括变焦透镜组镜筒、前固定镜组、变焦镜组、后固定镜组、变焦镜筒、齿轮、滑轨。光源支架下方设置有待测光学元件和夹持装置，上方设置有显微成像系统和电荷耦合元件，显微成像系统的光轴、多个光源组成的环形面的圆心和待测光学元件的球心共轴。本发明对球面光学元件表面疵病检测的暗场照明，所成像为暗背景上的亮疵病像，对比度好，易于后续图像处理。
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公开(公告)号：CN104062233A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410294723.7
申请日：2014-06-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种精密表面缺陷散射三维显微成像装置。本发明包括光源、光束准直系统、光栅、移相压电陶瓷、移相驱动器、电动旋转台、伺服电机驱动器、投影物镜、偏振分光镜、显微物镜、Z向扫描压电陶瓷、Z向扫描驱动器、待测样品、成像透镜、探测器和计算机；光栅置于电动旋转台中心，移相压电陶瓷通过移相驱动器与计算机相连接，电动旋转台通过伺服电机驱动器与计算机相连接，Z向扫描压电陶瓷通过Z向扫描驱动器与计算机相连接；光源、光束准直系统、光栅、投影物镜、偏振分光镜、显微物镜以及待测样品在条纹投影照明光路中顺序排列。本发明解决了普通显微镜无法获取疵病深度的问题，实现了对精密表面缺陷的暗场三维显微成像。
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公开(公告)号：CN101897948A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010228654.1
申请日：2010-07-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种S-亚硝基谷胱甘肽在制备治疗或缓解由于局部缺血等所致的急性损伤和继发性损伤药物中的应用。尤其涉及该化合物在制备调节缺血性心肌损伤，或糖尿病微血管并发症等的药物中的应用。本发明提供的S-亚硝基谷胱甘肽在有氧情况下，通过增强缺氧诱导因子1α蛋白表达，进而上调血管内皮生长因子表达，增加缺血区新生血管形成，改善局部缺血病理作用；减少心肌梗死区，减少心肌重构，改善左心室功能，增加心肌毛细血管密度和氧合能力；降低大鼠糖尿病肾病模型血清糖基化终产物-肽水平，降低该模型蛋白尿，改善其肾小球基底膜厚度，开辟了S-亚硝基谷胱甘肽的新的药物用途。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104215646B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410479580.7
申请日：2014-09-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/958
Abstract: 本发明公开了一种大口径球面光学元件表面疵病检测系统及其方法。本发明包括XY二维导轨、二维旋转系统、大口径球面光学元件、环形照明光源、Z向导轨、显微镜、CCD1、光学自准直定中仪、CCD2；大口径球面光学元件固定于二维旋转系统上，二维旋转系统安装于XY二维导轨上，实现大口径球面光学元件的多轴联动；CCD1连接到显微镜上并固定于环形照明光源上，环形照明光源及光学自准直定中仪固定于Z向导轨上，并随Z向导轨沿Z轴方向平动，CCD2连接到光学自准直定中仪上。本发明实现了大口径球面元件表面疵病的子孔径采样过程，对全口径疵病灰度图像进行数字化特征提取后，从而实现疵病的自动化定量检测。
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公开(公告)号：CN103344964B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310244160.6
申请日：2013-06-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S17/95
CPC classification number: Y02A90/19
Abstract: 本发明公开了一种遥感区分灰霾类别的激光雷达装置。本发明包括两个偏振高光谱分辨率激光雷达系统和一个灰霾类别识别系统。两个偏振高光谱分辨率激光雷达系统分别为工作在532nm波段的偏振高光谱分辨率激光雷达系统和工作在1064nm波段的偏振高光谱分辨率激光雷达系统。偏振高光谱分辨率激光雷达系统包括发射系统、接收系统、锁频系统、数据采集及处理系统。灰霾类别识别系统包括灰霾样本库模块、判别函数计算模块和灰霾成分输出模块。本发明配合基于模式识别的灰霾组分识别方法，无需将装置置于灰霾之中即可对灰霾的类别进行高精度遥感。
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公开(公告)号：CN103293162A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310241705.8
申请日：2013-06-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于球面光学元件表面疵病暗场检测的照明系统及方法。本发明包括球面光源、光源支架、待测光学元件、光学元件多维夹持装置、显微成像系统、电荷耦合元件、计算机、电机。球面光源包括均匀面光源和变焦透镜组镜筒，多个球面光源环形等间距安装在光源支架上，变焦调节组件包括变焦透镜组镜筒、前固定镜组、变焦镜组、后固定镜组、变焦镜筒、齿轮、滑轨。光源支架下方设置有待测光学元件和夹持装置，上方设置有显微成像系统和电荷耦合元件，显微成像系统的光轴、多个光源组成的环形面的圆心和待测光学元件的球心共轴。本发明对球面光学元件表面疵病检测的暗场照明，所成像为暗背景上的亮疵病像，对比度好，易于后续图像处理。
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公开(公告)号：CN118203474A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410420328.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，具体是一种用于结直肠外科的自动化病人换药装置，包括换药椅，换药椅中心处开设有一个贯穿的换药柱升降孔，换药柱升降孔内部升降式设置有一组锥形换药柱,锥形换药柱沿着换药柱升降孔竖直移动，对坐于换药椅上的患者肛门处进行自动化换药，升降机构与锥形换药柱底部连接，自动出药机构设置在锥形换药柱内部，锥形换药柱端部进入到待换药的肛门位置后，自动出料机构将锥形换药柱内部的药物输出至待换药处，换药柱清洁箱内部设置有清洁机构，清洁机构用于对沿着换药柱清洁箱内部上下移动的锥形换药柱外侧进行清洁消毒处理，本装置可供患者单人进行多次自动化换药，具有操作简单，换药便捷等功能。
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公开(公告)号：CN115222680A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210781857.6
申请日：2022-07-04
Applicant: 濮阳大数据与人工智能研究院 , 浙江大学 , 浙江中医药大学 , 浙江省中医院、浙江中医药大学附属第一医院(浙江省东方医院) , 海盐县南北湖医学人工智能研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的卵巢癌图像处理方法及系统，卵巢癌图像处理方法包括以下步骤：获取第一测试卵巢肿瘤图像，并经图像混合后形成第一混合图像；将第一混合图像分别输入至四个不同的分类神经网络模型，确定最优分类神经网络模型；获取第二测试卵巢肿瘤图像，并经病灶混合后形成第二混合图像；将第二混合图像分别输入至四个不同的分割神经网络模型，确定最优分割神经网络模型；将最优分割神经网络模型与基于病灶边缘的KiteNet分割网络集成，确定最终分割神经网络模型；基于最优分类神经网络模型对CT‑PET卵巢癌图像分类，并基于最终分割神经网络模型对CT‑PET卵巢癌图像作病灶分割。采用上述技术方案后，可对卵巢癌图像作最优条件下的图像处理。
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