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公开(公告)号：CN119775369A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411734950.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 东南大学
IPC: C07K14/165 , C12N5/0783 , A61K39/215 , A61P31/14 , G01N33/53 , G01N15/14
Abstract: 本发明公开了一种SARS‑CoV‑2淋巴细胞抗原表位肽及其应用，属于医学免疫学和感染病学领域，特别涉及一种SARS‑CoV‑2的3种胸腺依赖性淋巴细胞抗原表位肽。一种表位肽，其特征在于，其氨基酸序列为：SEQ ID NO:1～3任一所示；或者，在SEQ ID NO:1～3中取代、缺失、插入和/或添加有1个或多个氨基酸序列所获得的氨基酸序列。所述抗原表位肽可以被HLA‑DR分子所提呈，刺激SARS‑CoV‑2特异性胸腺依赖性淋巴细胞活化、增殖和分化，从而发挥抗SARS‑CoV‑2感染的免疫效应作用；这些抗原肽可以用来制备SARS‑CoV‑2的混合多肽疫苗、串联多个表位肽的重组蛋白疫苗以及DNA和RNA疫苗，可以用来制备检测SARS‑CoV‑2特异性胸腺依赖性淋巴细胞的检测试剂盒，也可以用来制备治疗SARS‑CoV‑2感染的效应性胸腺依赖性淋巴细胞或药物，在SARS‑CoV‑2感染及COVID‑19的预防、治疗和诊断中有着潜在的应用价值。
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公开(公告)号：CN119311376B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411855412.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明属于肾小球基底膜厚度测量技术领域，具体涉及基于人工智能的电镜下肾小球基底膜厚度测量方法及系统。该发明通过以连续采集的肾小球基底膜的电镜图像数据为基础，能够精确测量肾小球基底膜的厚度，避免偶然因素的影响，为肾脏疾病的早期诊断和治疗提供重要的参考依据，通过自动化的图像处理和分析，提高了肾小球基底膜厚度检测的准确性和效率，减少了人为操作的误差，此外还能够根据测量结果自动评估肾脏状态，并在异常情况下提供及时的干预措施，使得对肾脏疾病的诊断和治疗更加精准和及时，同时也有助于医生制定更为精准的治疗方案，以及为患者带来了更好的治疗效果和生活质量。
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公开(公告)号：CN118316483A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410277556.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/391 , H04L27/26 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种利用空间非平稳性的超大规模MIMO非正交导频设计方法及系统。基站侧依据各用户在不同的时频资源上发送的上行探测信号，获取各用户的可见区信息以及统计信道信息；利用各用户的可见区信息以及统计信道信息，构建最小化复用同一导频的用户空间相关性之和的图最大割问题，通过优化子图的分割方式进而优化非正交导频调度方案。本发明考虑到用户与基站超大规模天线阵列间信道的空间非平稳特性，通过接收各用户发送的相互正交的探测信号，基站可获取每个用户的可见区信息及统计信道信息，并据此为每位调度用户分配非正交导频信号。相比传统正交导频训练方法，本发明能够在保障无线通信系统的信道估计性能的前提下，降低系统的导频开销。
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公开(公告)号：CN117614496A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311590849.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H02J50/20
Abstract: 本发明公开了一种动态超表面天线辅助的无线携能传输方法与系统，在基站端采用动态超表面天线阵列，发送通信信号以及能量信号给多个用户端，使得基站能够同时向需求不同的用户进行通信与能量传输。本发明基于动态超表面天线架构的无线携能传输，较之传统天线架构的无线携能传输，能够在保证一定接收能量要求的前提下，有效提升系统的通信性能。本发明提出了一种联合设计信息及能量用户数字预编码向量和动态超表面天线的权重矩阵的算法框架，组合运用加权最小均方误差、块坐标下降、MM等方法，能够在保证能量接收用户一定接收能量的要求下最大化信息用户的和速率。本发明以较低的算法复杂度和良好的收敛性实现了动态超表面天线辅助的无线携能传输。
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公开(公告)号：CN117134808A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311183755.5
申请日：2023-09-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种全息超表面天线辅助的大规模MIMO通信定位一体化传输方法，在基站端采用大尺寸的全息超表面天线，发送通信与定位信号给多个用户端，使得用户能够同时进行通信与自身定位；本发明基于全息超表面天线的波束赋形，较之基于移相器和传统天线的部分连接的混合模拟/数字波束赋形，能够有效提升通信和定位性能。本发明提出了一种联合设计全息超表面天线和基带波束的算法框架，组合运用半正定松弛、凹凸规划等方法，联合设计基带预编码矩阵和全息超表面天线的权重矩阵，能够同时满足均方位置误差最小化和平均用户速率最大化。本发明以较低的算法复杂度和良好的收敛性实现了全息超表面天线辅助的大规模MIMO通信定位一体化下行传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115760858A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310035135.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 东南大学附属中大医院
Abstract: 本发明属于肾脏病理切片识别技术领域，具体涉及基于深度学习的肾脏病理切片细胞识别方法及系统。该发明能够通过逐步增强肾脏组织病理切片图像的像素特征，通过增强后的像素特征，更改增加病灶特征识别的准确性，并且在此过程中，利用超红色算法和超蓝色算法能够准确统计出肾小球数量，判断固有细胞是否增生，基质是否增多，进而确定不同区域肾小球的硬化程度，固有细胞病变程度，肾小管及间质损伤及血管病理改变程度，能够快速识别及一次性检验切片中的多种病灶，提高切片的识别效率，为肾脏病理医生提供客观的参考。
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公开(公告)号：CN119207799A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411676425.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G16H50/30 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于肾脏衰老评估技术领域，具体涉及基于肾脏病理和人工智能的肾脏衰老时钟评估方法。该发明通过对肾脏衰老相关的病理特征进行分析和关联权重计算，能够更准确地评估肾脏衰老程度，并生成衰老时钟评分，从而量化肾脏衰老的进程，通过实时监控肾脏的衰老时钟评分，并根据容许偏离评分优化评估周期长度，本发明能够及时发现肾脏衰老状态，且正常衰老状态下，能够及时调整评估周期，提高肾脏衰老的评估效率，在异常衰老状态下，能够触发相应的响应机制，确保在异常衰老状态下能够迅速采取措施，从而可以为临床诊断和治疗提供相应的数据支持。
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公开(公告)号：CN118588299B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411074343.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明属于衰老时钟评估技术领域，具体涉及基于人工智能的血液透析人群衰老时钟评估方法。该发明通过收集血液透析患者的医学图像数据，利用数据预处理和特征提取技术得到第一特征信息，进一步依据前置分类条件对第一特征信息进行分类处理，得到多个第二特征信息，同时获取患者的血液学指标，并与标准指标进行结合运算，得到第三特征信息，再根据体征参数和病史信息将患者分类为多个评估群体，最后结合卷积神经网络模型对各个评估群体下的第二特征信息和第三特征信息进行训练，得到不同评估群体下的衰老时钟评估模型，通过将衰老时钟评估模型应用到实际场景中，能够准确评估血液透析人群的衰老程度，为医生提供个体化的治疗建议。
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公开(公告)号：CN118588299A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411074343.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明属于衰老时钟评估技术领域，具体涉及基于人工智能的血液透析人群衰老时钟评估方法。该发明通过收集血液透析患者的医学图像数据，利用数据预处理和特征提取技术得到第一特征信息，进一步依据前置分类条件对第一特征信息进行分类处理，得到多个第二特征信息，同时获取患者的血液学指标，并与标准指标进行结合运算，得到第三特征信息，再根据体征参数和病史信息将患者分类为多个评估群体，最后结合卷积神经网络模型对各个评估群体下的第二特征信息和第三特征信息进行训练，得到不同评估群体下的衰老时钟评估模型，通过将衰老时钟评估模型应用到实际场景中，能够准确评估血液透析人群的衰老程度，为医生提供个体化的治疗建议。
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公开(公告)号：CN115760858B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310035135.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 东南大学附属中大医院
Abstract: 本发明属于肾脏病理切片识别技术领域，具体涉及基于深度学习的肾脏病理切片细胞识别方法及系统。该发明能够通过逐步增强肾脏组织病理切片图像的像素特征，通过增强后的像素特征，更改增加病灶特征识别的准确性，并且在此过程中，利用超红色算法和超蓝色算法能够准确统计出肾小球数量，判断固有细胞是否增生，基质是否增多，进而确定不同区域肾小球的硬化程度，固有细胞病变程度，肾小管及间质损伤及血管病理改变程度，能够快速识别及一次性检验切片中的多种病灶，提高切片的识别效率，为肾脏病理医生提供客观的参考。
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