一种双层包裹药物级联递送载体及其制备方法

    公开(公告)号:CN119424334A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202410381112.X

    申请日:2024-04-01

    Abstract: 本发明提供一种双层包裹药物级联递送载体及其制备方法,所述双层包裹药物级联递送载体是对载药纳米颗粒进行特定的氟化修饰,使得载药纳米颗粒能够高效分散在氟相液体中,进而将特定的脂质、乳化剂和表面电荷修饰及以特定成分相配合,通过乳化工艺,能够使得到的液滴顺利包裹分散在氟相液体中的纳米颗粒,最终得到药物高效负载且具备超声响应的双层包裹药物级联递送载体。使用本发明提出的双层包裹药物级联递送载体,经过静脉注入体内后,外层液滴能够在超声的作用下实现在靶向部位的爆破,释放纳米颗粒,而内层纳米颗粒表面修饰的穿膜肽能够保证载荷能够顺利穿过细胞到达胞内,实现药物向胞内的精准递送。

    一种异型部位超声三维成像系统
    196.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119423833A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202311121616.X

    申请日:2023-09-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于复杂异型表面的超声3D成像系统,并提供了一种可塑形的凝胶介质作为超声固体耦合材料的制备方法。本发明的主要思想是将凝胶介质根据实际异型部位的需要,定型成空腔多面体模块,进而将异型部位的复杂表面变为平面,为实现超声的自动平面扫描提供了必要的前提。程控的自动扫描路径规划将超声这种成像模式由手动转变为自动,能够显著减少对于超声扫描师的经验依赖,将超声扫描标准化和自动化解决了不同扫描师超声手动扫查时的个体差异问题。制备的可塑形的凝胶介质具有优良的透声性能和力学强度,生物兼容性好,同时表面光滑,便于超声扫查。

    一种柔性器件
    198.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110737346B

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN201811241291.8

    申请日:2018-10-24

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及一种柔性器件,具体涉及可定位且具备压力感应的柔性器件,具体为:柔性器件为三明治结构,中间一层为绝缘层,由高分子绝缘薄膜组成,厚度为0.1‑1mm;绝缘层的上、下两层为可导电的水凝胶;其中,上层水凝胶为位置和压力敏感层,且均匀内嵌2‑4个电极;下层水凝胶的内嵌一个电极。本发明还提出了一种柔性器件的测量系统,由位置测量模块和压力测量模块构成。本发明可以实现压力感应和定位于一身,制作方法简便、绿色环保、具有良好的生物相容性、柔软可拉伸、弹性好,在可穿戴设备和生物医学领域具有潜在应用。

    一种基于超声数据的人机协同结节风险评级系统

    公开(公告)号:CN109411080B

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN201811086994.8

    申请日:2018-09-18

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开一种基于超声数据的人机协同结节风险评级系统,涉及信息技术领域。1)结节区域提取模块2)结节特征提取模块3)交互式特征修改模块4)综合评价模块。结节区域提取模块,对超声数据进行筛选,提取出待评测的结节区域数据,记录待评测区域的区域特征;结节特征提取模块对结节区域数据进行临床特征的定向提取,交互式特征修改模块接受用户对临床特征提取结果进行删减和修改,综合评价模块实时读取临床特征基于待评测区域的区域特征和临床特征给出结节风险评分和评级。

    一种基于推挽正则化的医学影像病变分类系统

    公开(公告)号:CN113537266A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202010324990.X

    申请日:2020-04-22

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公布了一种基于推挽正则化的医学影像病变分类系统,由图像特征提取模块F,特征空间约束模块P和甄别模块C组成;其中,特征空间约束模块P由推远控制模块P1和拉近控制模块P2组成,P1通过对不同类别样本特征施加距离惩罚使不同类别样本相互远离;P2通过对相同类别样本特征施加距离惩罚使相同类别样本相互靠近;最后在分类损失函数的基础上通过特征空间约束模块P进行医学影像病变分类系统的训练优化。本发明从样本的特征空间分布入手,提出了一种能够更为有效区分不同病变类型的推挽正则化模型,可以使模型学习到的特征表示能够使同类样本呈现高聚集度,同时使异类样本更分散,增加模型判别能力,从而实现更有效的病变分类。

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