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公开(公告)号：CN113397783B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110916863.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开的属于医疗用具技术领域，具体为一种用于内陷乳头乳管镜检查的无菌乳头矫正器，其包括：壳体，下部为圆柱形结构，上部为圆台形结构，且上部的顶端设置圆柱形管道，所述壳体的管道一侧垂直开设有滑槽；定位组件，包括定位板、定位孔和限位圈，所述定位板活动连接在壳体的下部底端处，所述定位板的中心处开设有定位孔，所述定位板的侧壁安装有限位圈；夹紧组件，活动连接在壳体的下部顶端处。该用于内陷乳头乳管镜检查的无菌乳头矫正器，不仅能够在操作时实时观察到乳头的位置，定位乳头，从而能够准确的吸出内陷的乳头，操作简易，而且能够方便拆装不同的外接设备，从而提供乳管镜和上药的功能。
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公开(公告)号：CN117947165A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410080189.3
申请日：2024-01-19
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: C12Q1/6886 , G16B30/00 , G16B20/00 , G16B40/00 , G06V10/44 , G06T7/194 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06T7/90 , C12Q1/686 , C12Q1/6806 , G01N24/08
Abstract: 本发明涉及分析生物检测技术领域，提供了一种PCR检测肺腺癌癌前病变人群血浆l ncRNA的检测方法及系统，包括：对血浆样本进行DNA提取处理，得到DNA样本，记录DNA提取处理的提取数据，采集DNA样本对应的参数信息，计算DNA样本中的循环DNA浓度；配置DNA样本对应的最优转录物质，利用最优转录物质对DNA样本进行转录处理，得到转录DNA样本，识别转录DNA样本中的DNA序列信息；设置转录DNA样本对应的特异性引物，配置转录DNA样本对应的PCR反应条件，执行对转录DNA样本的扩增反应处理，得到扩增DNA产物；识别出扩增DNA产物中的l ncRNA，分析l ncRNA的表达特性，查询表达特性对应的病理表现，确定肺腺癌癌前病变人群对应的病变阶段。本发明在于提高肺腺癌癌前病变检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117173485A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311202266.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G16H30/00 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供一种肺癌组织病理图像的智能分类方法，包括：对肺癌组织病理图像进行预处理；对预处理后的肺癌组织病理图像进行特征提取，根据所述特征将所述肺癌组织病理图像进行分组，形成多个样本数据集；根据提取的特征所形成的多个样本数据集，确定每个样本对应的分类器，包括：支持向量机、决策树、卷积神经网或者循环神经网络；利用标注好的所述多个样本数据集对所述分类器一一对应的进行训练；将训练好的多个模型集成到肺癌组织病理图像分析系统中，进行肺癌组织病理图像的智能分类。本申请基于图像特征对分类器进行选择，基于不同分类器的各自优点对图像进行处理，并在此基础上进行肺癌组织病理图像分类，提高了分类的准确性。
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公开(公告)号：CN113397783A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110916863.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开的属于医疗用具技术领域，具体为一种用于内陷乳头乳管镜检查的无菌乳头矫正器，其包括：壳体，下部为圆柱形结构，上部为圆台形结构，且上部的顶端设置圆柱形管道，所述壳体的管道一侧垂直开设有滑槽；定位组件，包括定位板、定位孔和限位圈，所述定位板活动连接在壳体的下部底端处，所述定位板的中心处开设有定位孔，所述定位板的侧壁安装有限位圈；夹紧组件，活动连接在壳体的下部顶端处。该用于内陷乳头乳管镜检查的无菌乳头矫正器，不仅能够在操作时实时观察到乳头的位置，定位乳头，从而能够准确的吸出内陷的乳头，操作简易，而且能够方便拆装不同的外接设备，从而提供乳管镜和上药的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110767310A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911076397.1
申请日：2019-11-06
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明涉及肺癌肿瘤筛查技术领域，具体为一种基于大数据的肺癌筛查系统，包括中心服务器，多个与中心服务器通过网络连接的网络节点以及多个与中心服务器网络连接的便携监控设备，每个所述网络节点连接一个区域内的医院数据平台，所述医院数据平台将患者的诊断信息实时通过网络节点传输给中心服务器，所述便携监控设备通过穿戴在患者的身上以及布置在患者的周围，通过前期可以对大量用户进行肺癌的初步筛查，对于高风险的用户，提醒其至医院进行确诊，一方面扩大了肺癌筛查的范围，另一方面通过分级筛查，节省成本，使得医疗资源使用更加有效；同时对患有肺病的患者进行癌变可能的预测，及时的将肺癌遏制在癌症初期。
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公开(公告)号：CN111110787A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010061235.7
申请日：2020-01-19
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: A61K36/898 , A61K9/32 , A61K35/60 , A61K47/38 , A61P15/14 , A61P35/00 , A61K31/138 , A61K31/59 , A61K31/704 , A61K31/715 , A61K35/20 , A61K35/64 , A61K36/232 , A61K36/484 , A61K36/804 , A61K36/81
Abstract: 本发明涉及药物制备技术领域，具体为一种防乳腺癌的片剂及制备方法，其中，一种防乳腺癌的片剂，包括A层片剂和B层片剂，A层片剂包覆有A包衣，B层片剂包覆有B包衣，A包衣和B包衣间通过焦糖粘接；A层片剂包括以下重量份原料组成：三苯氧胺1-5份，人参皂苷Rh2 10-20份，石斛多糖5-15份，紫菜多糖5-15份，维生素D5-10份，鱼油10-20份，奶粉20-40份；具有补气、活血、解毒功效，能有效预防乳腺癌变的发生，采用中草药配方和西药的配方，利用西药的高药效以及中草药配方长时间的药效，预防的效果好。
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公开(公告)号：CN117947165B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410080189.3
申请日：2024-01-19
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: C12Q1/6886 , G16B30/00 , G16B20/00 , G16B40/00 , G06V10/44 , G06T7/194 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06T7/90 , C12Q1/686 , C12Q1/6806 , G01N24/08
Abstract: 本发明涉及分析生物检测技术领域，提供了一种PCR检测肺腺癌癌前病变人群血浆l ncRNA的检测方法及系统，包括：对血浆样本进行DNA提取处理，得到DNA样本，记录DNA提取处理的提取数据，采集DNA样本对应的参数信息，计算DNA样本中的循环DNA浓度；配置DNA样本对应的最优转录物质，利用最优转录物质对DNA样本进行转录处理，得到转录DNA样本，识别转录DNA样本中的DNA序列信息；设置转录DNA样本对应的特异性引物，配置转录DNA样本对应的PCR反应条件，执行对转录DNA样本的扩增反应处理，得到扩增DNA产物；识别出扩增DNA产物中的l ncRNA，分析l ncRNA的表达特性，查询表达特性对应的病理表现，确定肺腺癌癌前病变人群对应的病变阶段。本发明在于提高肺腺癌癌前病变检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115197846A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210624298.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种应用于实验室的肺癌组织培养装置，具体涉及肺癌组织培养领域，包括培养皿机构，培养皿机构的顶部套设有调节机构，调节机构的顶部设有营养液补充机构，培养皿机构的顶部固定安装有多个光照机构，培养皿机构包括底座，底座的中心位置处固定安装有第一支架，第一支架的外壁至少固定安装有四个培养皿，第一支架的顶部插接有第二支架，第二支架的外壁转动安装有主盖板。本发明能够同时培养多份癌组织，且对多份癌组织的生长情况进行对照比对，且比对在相同光照、不同剂量营养液补充的情况下，以及在不接受光照、不接受营养液补充的情况下，两个癌组织的生产情况，增加装置的实用性和严谨度，更便于实际使用。
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公开(公告)号：CN117173485B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311202266.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G16H30/00 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供一种肺癌组织病理图像的智能分类方法，包括：对肺癌组织病理图像进行预处理；对预处理后的肺癌组织病理图像进行特征提取，根据所述特征将所述肺癌组织病理图像进行分组，形成多个样本数据集；根据提取的特征所形成的多个样本数据集，确定每个样本对应的分类器，包括：支持向量机、决策树、卷积神经网或者循环神经网络；利用标注好的所述多个样本数据集对所述分类器一一对应的进行训练；将训练好的多个模型集成到肺癌组织病理图像分析系统中，进行肺癌组织病理图像的智能分类。本申请基于图像特征对分类器进行选择，基于不同分类器的各自优点对图像进行处理，并在此基础上进行肺癌组织病理图像分类，提高了分类的准确性。
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