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公开(公告)号：CN120064476A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202311625788.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种人尿中多种抗生素的固相萃取‑超高效液相色谱‑串联质谱快速测定法，将混合内标工作液、乙酸‑乙酸铵缓冲溶液、罗曼蜗牛β‑葡萄糖醛酸酶加入人类尿液样品中，混匀后于水浴酶解；再进行尿液富集净化浓缩：前处理后的尿液通入使用甲醇、高纯水、氢氧化钠‑磷酸二氢钾缓冲溶液活化后的HLB固相萃取小柱中，再采用氢氧化钠‑磷酸二氢钾缓冲溶液和高纯水依次淋洗，采用乙腈进行洗脱，洗脱液在水浴下弱氮吹至近干燥，再利用甲醇水溶液复容，涡旋振荡后离心，得到人类尿液浓缩样品；最后将人类尿液浓缩样品进行UPLC‑MS/MS检测。与现有技术相比，本发明具有检出限低、检测误差小、检测时间短、操作简单、实验效率高等优点。
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公开(公告)号：CN112907563B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛(56)对比文件刘国玮.基于深度学习的脑部CTA图像血管分割方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》.2020,(第03期),全文.Rahil Shahzad et.al.Fully automateddetection and segmentation ofintracranial aneurysms in subarachnoidhemorrhage on CTA using deep learning.《nature》.2020,全文.吴秋雯等.基于深度学习的计算机体层摄影血管造影颈动脉斑块分割初步研究《.上海医学》.2020,第43卷(第05期),280-283.
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公开(公告)号：CN116322674A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202180065433.3
申请日：2021-08-03
Applicant: 复旦大学
IPC: A61K31/431
Abstract: 本发明涉及一种新型Arf1抑制剂的使用；使用这些化合物治疗难治性、复发性或转移性癌症的方法；研究利用该化合物和特定给药方案选择性杀伤癌症干细胞和癌细胞的方法；研究通过抑制Arf1通路，特别是COPI/Arf1‑脂解‑β‑氧化通路，靶向肿瘤干细胞诱导抗肿瘤免疫反应的方法；在哺乳动物中，使用新化合物治疗与Arf1通路活性相关疾病的方法；制备此类化合物及其中间体的工艺，以及相关化合物的药物组成。
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公开(公告)号：CN114577931A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210167998.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种污水中抗生素的固相萃取‑超高效液相色谱‑串联质谱快速测定法，该方法包括以下步骤：(1)样品前处理：向污水中加入内标溶液，混合均匀后，将水样过滤，并调节pH值；(2)样品萃取：将固相萃取小柱活化，将水样在固相萃取小柱进行富集，然后对固相萃取小柱进行淋洗和洗脱，收集洗脱液并吹至近干，得到残渣；(3)质谱检测：溶解残渣得到待检测液，将待检测液进行色谱‑质谱检测。与现有技术相比，本发明运检出限较低、回收率较高，且前处理步骤简单，上样量较小，检测分析时间优化，为污水中抗生素的快速检测提供了更灵敏和准确的技术方法。
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公开(公告)号：CN114577931B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210167998.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种污水中抗生素的固相萃取‑超高效液相色谱‑串联质谱快速测定法，该方法包括以下步骤：(1)样品前处理：向污水中加入内标溶液，混合均匀后，将水样过滤，并调节pH值；(2)样品萃取：将固相萃取小柱活化，将水样在固相萃取小柱进行富集，然后对固相萃取小柱进行淋洗和洗脱，收集洗脱液并吹至近干，得到残渣；(3)质谱检测：溶解残渣得到待检测液，将待检测液进行色谱‑质谱检测。与现有技术相比，本发明运检出限较低、回收率较高，且前处理步骤简单，上样量较小，检测分析时间优化，为污水中抗生素的快速检测提供了更灵敏和准确的技术方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112569538B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202011424622.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 上海市浦东医院(复旦大学附属浦东医院)
IPC: A63B23/12 , A63B21/062
Abstract: 本发明提供一种康复训练用胳膊恢复器，涉及胳膊恢复训练领域。该康复训练用胳膊恢复器，包括底座、竖杆、横杆和两个导向轮，所述竖杆与底座的上表面左端固定连接，横杆与竖杆的上端固定连接，两个导向轮分别安装在横杆的左右两端，底座的上表面前后两端均固定安装有支撑板，两个支撑板之间设置有导向筒，导向筒的下端分别与两个支撑板铰接，导向筒与支撑板的旋转轴处固定安装有踏板，导向筒的下端固定安装有分重机构，分重机构与导向筒的内部连通。该康复训练用胳膊恢复器通过拉动拉杆带动拉绳拉动套筒，达到了较为轻松改变配重多少的效果，解决了现有技术的胳膊拉伸装置，不适宜老年人以及胳膊受伤的人使用的问题。
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公开(公告)号：CN112967778A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；构建迁移模型；步骤S4：获得炎症性肠病无创用药评估模型。本发明能够帮助指导IBD患者的治疗方案选择，评估预后，进而缩短IBD患者的治疗时间，具有更好的临床实用性。
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公开(公告)号：CN112967778B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 时间，具有更好的临床实用性。本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；
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公开(公告)号：CN112907563A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛的适用范围与更客观的评价阈值。
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公开(公告)号：CN222815866U
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202421224692.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 复旦大学附属妇产科医院
Abstract: 本实用新型涉及医疗用具技术领域，具体为一种听诊器挂架，包括底座，底座的顶部一侧固定有支板，支板的一侧壁安装有支撑块，底座的顶部固定有收纳盒，收纳盒为双层夹腔结构，收纳盒的顶部设置有收纳腔，收纳盒的夹腔内固定有多个均布的电热丝。本实用新型通过支撑块能够对听诊器上部分进行支撑，并且使得听诊头能够收纳进入收纳盒内，从而实现对听诊头全方位的保护，有利于避免受到冲击，有利于延长听诊头的使用寿命。
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