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公开(公告)号：CN117315378B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311606795.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京天明创新数据科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了尘肺病的分级判定方法及相关设备，应用于数据处理领域。本申请获取训练样本集和原始DR胸片样本图像，对训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本，将标注后的训练样本输入至初始稳定扩散模型进行训练，生成目标稳定扩散模型，对原始DR胸片样本图像进行归一化处理，生成第一DR胸片样本图像，基于目标稳定扩散模型对第一DR胸片样本图像进行处理，生成第二DR胸片样本图像，获取第二DR胸片样本图像与标注后的训练样本的顶点变化数据；基于顶点变化数据对第二DR胸片样本图像进行肺野分割处理，生成目标DR胸片影像，将目标DR胸片影像加入训练样本集，基于预设分类模型对目标DR胸片影像进行分类处理，生成分类结果。
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公开(公告)号：CN117315378A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311606795.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京天明创新数据科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了尘肺病的分级判定方法及相关设备，应用于数据处理领域。本申请获取训练样本集和原始DR胸片样本图像，对训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本，将标注后的训练样本输入至初始稳定扩散模型进行训练，生成目标稳定扩散模型，对原始DR胸片样本图像进行归一化处理，生成第一DR胸片样本图像，基于目标稳定扩散模型对第一DR胸片样本图像进行处理，生成第二DR胸片样本图像，获取第二DR胸片样本图像与标注后的训练样本的顶点变化数据；基于顶点变化数据对第二DR胸片样本图像进行肺野分割处理，生成目标DR胸片影像，将目标DR胸片影像加入训练样本集，基于预设分类模型对目标DR胸片影像进行分类处理，生成分类结果。
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公开(公告)号：CN102242080B
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201110129587.2
申请日：2011-05-12
Applicant: 北京大学第三医院 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所
Abstract: 本发明基于JP2的基因治疗技术与现代腺病毒病毒载体靶向输送技术结合起来，从心衰模型开始，研究JP2转基因治疗技术应用于治疗心衰治疗的可行性和关键技术方法。本发明还提供了miR-24的抑制剂，及其在制备用于在心肌细胞中上调JP2蛋白表达、改善心肌细胞功能、和/或预防或治疗心衰的药物中的用途。本发明还提供了用于诊断受试者是否患心衰的试剂盒，其包含：检测miR-24丰度(或量)的试剂。
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公开(公告)号：CN119274005A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411803733.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种舌图像特征分类方法、装置和计算机可读存储介质，属于图像处理领域，解决了现有技术中用以解决现有舌图像特征分类方法对舌图像的区域划分误差较大，准确率低，导致后续训练所得分类器对舌图像进行分类的准确率较低的问题。一种舌图像特征分类方法，包括获取待分类的舌图像；利用已训练好的分割网络对所述舌图像进行图像分割，获得舌图像中的舌区域；将舌图像中的舌区域划分为若干分区；提取舌区域不同分区图像的纹理特征；根据所述舌区域不同分区图像的纹理特征，利用已训练好的分类器对所述舌图像进行分类，获取舌图像分类结果。本发明方法对舌图像的区域划分误差较小，准确率高。
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公开(公告)号：CN119242782A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411292904.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京卡尤迪生物科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6883 , C12Q1/689 , G01N33/68 , G16B25/00 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及医学检测领域，具体的，本发明涉及一组用于诊断儿童高血压的生物标志物、试剂盒及其应用。本发明通过收集肥胖儿童高血压患者、肥胖儿童和健康人的舌苔/肠道样本，进行宏基因组测序以及使用生物信息学进行测序数据的统计，发现与疾病相关的舌苔/肠道菌群，将舌苔/肠道菌群与疾病信息整合，获得一种菌群生物标志物的组合，通过该组合构建的二分类预测模型可以最大程度检测肥胖儿童高血压患者。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102242080A
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN201110129587.2
申请日：2011-05-12
Applicant: 北京大学第三医院 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所
Abstract: 本发明基于JP2的基因治疗技术与现代腺病毒病毒载体靶向输送技术结合起来，从心衰模型开始，研究JP2转基因治疗技术应用于治疗心衰治疗的可行性和关键技术方法。本发明还提供了miR-24的抑制剂，及其在制备用于在心肌细胞中上调JP2蛋白表达、改善心肌细胞功能、和/或预防或治疗心衰的药物中的用途。本发明还提供了用于诊断受试者是否患心衰的试剂盒，其包含：检测miR-24丰度(或量)的试剂。
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公开(公告)号：CN117137901A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310421546.3
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61K31/343 , A61K31/5377 , A61K31/496 , A61K31/381 , A61K31/196 , A61K31/415 , A61K31/4525 , A61K31/495 , A61K31/438 , A61P1/16 , A61P3/04 , A61P9/10 , A61P3/10 , A61P5/50 , A61P3/00 , A61P3/08 , A61P1/00 , A61P35/00 , A61P35/02 , C07D307/85 , C07D333/20 , C07C233/78 , C07D231/12 , C07D405/12 , C07D409/12 , C07D471/10 , C07D333/70
Abstract: 本发明属于医药技术领域。特别地，本发明涉及可作为TGR5调节剂的化合物、其药学上可接受的盐或酯、前药、立体异构体、水合物、溶剂合物、晶型或它们的代谢物形式，及其医药用途，所述化合物的结构如式(I)所示。
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公开(公告)号：CN115326958B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210962076.7
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童的标志物组合物，所述标志物组合物包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质，所述标志物组合物用于通过气相色谱‑质谱法对样品进行检测，所述样品是呼出气可挥发代谢物。本发明首次将包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质的标志物组合物用于辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童，这种标记物组合物通过对呼出气可挥发代谢物进行气相色谱‑质谱法检测即可，具有检测方法简单、检测高通量、检测方法高灵敏度和高特异性等优点，具有重要的科学研究和临床应用价值。
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公开(公告)号：CN115326958A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210962076.7
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童的标志物组合物，所述标志物组合物包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质，所述标志物组合物用于通过气相色谱‑质谱法对样品进行检测，所述样品是呼出气可挥发代谢物。本发明首次将包含饱和烷烃、芳香烃和不饱和醛酮类物质的标志物组合物用于辅助预测或诊断肥胖合并高脂血症儿童，这种标记物组合物通过对呼出气可挥发代谢物进行气相色谱‑质谱法检测即可，具有检测方法简单、检测高通量、检测方法高灵敏度和高特异性等优点，具有重要的科学研究和临床应用价值。
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公开(公告)号：CN113143201A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010074743.9
申请日：2020-01-22
Applicant: 北京大学第三医院 , 卡尤迪医学检验实验室(北京)有限公司
IPC: A61B5/00
Abstract: 本申请公开了一种基于舌苔舌质图像的诊断系统，所述诊断系统包括：终端交互系统(1)，以及云端处理系统(2)，其通过有线连接或无线连接的方式连接至终端交互系统(1)。终端交互系统(1)包括图像采集模块(11)、图像校正模块(12)、脸部识别模块(13)、图像传输模块(14)和图像显示模块(15)。云端处理系统(2)包括图像分类模块(21)、图像处理模块(22)、反馈识别模块(23)、诊断模块(24)和数据库(25)。
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