一种新型的多功能胃肠超声造影剂

    公开(公告)号:CN115400230B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202211075137.4

    申请日:2022-09-03

    Abstract: 本发明公开一种新型的多功能胃肠超声造影剂,其特点为将由大米或小米或玉米或大豆或小麦或面粉,麦芽,陈皮,果胶或阿拉伯胶或黄原胶或羧甲基纤维素钠,甜菊糖苷或阿巴斯甜制成的有回声型胃肠超声对比剂30g用水配置成有回声型胃肠超声对比剂溶液700ml,加入微泡超声造影剂悬液,所述的微泡超声造影剂选自声诺维、示卓安、高分子微泡或其他微泡造影剂0.5‑3ml,搅匀后即可作为口服或灌肠造影使用。本发明联合应用有回声型胃肠超声对比剂与微泡超声造影剂,充分利用二者的优点,克服各自的不足,达到优势互补、协同增强超声显像的效果,具有较高的临床应用价值。

    一种新型的多功能胃肠超声造影剂

    公开(公告)号:CN115400230A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202211075137.4

    申请日:2022-09-03

    Abstract: 本发明公开一种新型的多功能胃肠超声造影剂,其特点为将由大米或小米或玉米或大豆或小麦或面粉,麦芽,陈皮,果胶或阿拉伯胶或黄原胶或羧甲基纤维素钠,甜菊糖苷或阿巴斯甜制成的有回声型胃肠超声对比剂30g用水配置成有回声型胃肠超声对比剂溶液700ml,加入微泡超声造影剂悬液,所述的微泡超声造影剂选自声诺维、示卓安、高分子微泡或其他微泡造影剂0.5‑3ml,搅匀后即可作为口服或灌肠造影使用。本发明联合应用有回声型胃肠超声对比剂与微泡超声造影剂,充分利用二者的优点,克服各自的不足,达到优势互补、协同增强超声显像的效果,具有较高的临床应用价值。

    弥漫大B细胞淋巴瘤的免疫佐剂及其应用

    公开(公告)号:CN110812476B

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN201911305856.9

    申请日:2019-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于趋化因子CCL20的弥漫大B细胞淋巴瘤的免疫佐剂及其应用,以全硫代修饰的趋化因子CCL20mRNA 3’UTR的靶向性ODN作为免疫佐剂在弥漫大B细胞淋巴瘤中应用,该免疫佐剂在DLBCL体内外研究中均发挥良好的抗肿瘤效应,其与DLBCL细胞共孵育能明显降低DLBCL的细胞增殖速率,其作为免疫佐剂与灭活肿瘤细胞混合局部注射后,小鼠一般情况良好,无惊厥、骚动、竖毛、抽搐等异常情况出现,局部注射部位无红肿、炎症、溃烂、硬结等异常现象,且非荷瘤小鼠无死亡现象,提示其可作为DLBCL免疫佐剂,可运用于临床,具有广阔的前景。

    瓣膜切开器和瓣膜切开系统

    公开(公告)号:CN114642479A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202011519419.X

    申请日:2020-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种瓣膜切开器和瓣膜切开系统。瓣膜切开器包括:两个剪臂和连接两个剪臂的驱动组件。两个剪臂呈交叉转动连接,每个剪臂背离另一剪臂的一侧设有刀刃。驱动组件用于驱动两个剪臂打开或闭合。当两个剪臂处于打开状态时,两个剪臂之间的夹角小于180°,当两个剪臂处于闭合状态时,两个剪臂基本叠合。本发明提供的瓣膜切开器,一方面,在切割过程中刀刃与瓣膜之间的接触类似于点接触,接触面积小,刀刃能较容易地切割开瓣膜,所需的拉力较小;另一方面,驱动组件可以根据不同的瓣膜粘连程度,控制两个剪臂的打开角度来控制对瓣膜的切割范围,使得切割较精准,避免了切割不完全或者过度切割的问题。

    目标先验信息指导的多尺度加权融合目标检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114445689A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210112397.8

    申请日:2022-01-29

    Abstract: 本发明涉及一种目标先验信息指导的多尺度加权融合目标检测方法及系统,该方法包括以下步骤:首先使用卷积神经网络进行特征提取,然后对目标尺寸、颜色及形状角度先验信息进行基于尺度大小的聚类,使用聚类结果得到的权重来指导多尺度特征的加权融合,使得多尺度检测在目标具有多种形态、大小的场景下能够更有针对性地学习目标尺度的分布;其次在多尺度动态加权融合之后,引入尺度特征贡献度微调来进一步学习多尺度特征图的贡献度,并使用先验信息权重引导初始化;最后将多尺度输出传入分类与回归两个子网络进行目标物体的定位与分类。该方法及系统可以有效地利用目标的先验信息解决目标尺度不均衡问题,提高目标检测的准确性。

    基于Libra-RCNN和椭圆形状特征的图像中目标检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114445482A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210112398.2

    申请日:2022-01-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于Libra‑RCNN和椭圆形状特征的图像中目标检测方法及系统,该方法包括以下步骤:S1、输入训练集中图像并进行预处理;S2、基于Libra‑RCNN架构设置骨干网络模型信息;S3、通过矩形框标签构建椭圆框标签,并计算椭圆交并比IoU;S4、计算椭圆锚框的长短轴及角度;S5、设置分类损失函数、回归损失函数和角度损失函数;S6、设置不同尺度输出后的Head部分;S7、设置Libra‑RCNN的采样策略为IoU最大值采样策略,并设置相应的IoU阈值;S8、生成网络模型,并通过训练集图像训练网络模型,得到训练好的网络模型;S9、通过训练好的网络模型检测图像,得到目标的相应位置和目标类别。该方法及系统有利于提高对于具有椭圆形状特征目标的检测精度。

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