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公开(公告)号：CN119345596A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411312417.1
申请日：2024-09-20
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: A61M60/178 , A61M60/216 , A61M60/419 , A61M60/492 , A61M60/82
Abstract: 本发明提供了一种儿童右心的心室辅助装置，属于医疗器械领域。它解决了经过加速之后的血液的流动方向紊乱以及依旧存在摩擦产生热量，易形成血栓长时间使用磨损的问题。一种儿童右心的心室辅助装置，包括转子和壳体，壳体为两端开口内部中空的柱状，壳体两端设置有磁铁挡块，磁铁挡块之间装配有转子，转子通过磁力悬浮在两个磁铁挡块之间，磁铁挡块中间设置有通道二，转子中间设置有通道一，通道一和通道二的直径相同，磁铁挡块的直径与转子的直径相同，转子可在体外磁耦合驱动设备的驱动旋转。具备简化血液的流经路径，减少血液流动方向的变化以及进一步降低产生的热量，防止血栓，降低磨损的优点。
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公开(公告)号：CN118879635A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411142049.0
申请日：2024-08-20
Applicant: 浙江大学医学院附属儿童医院
Abstract: 本发明公开了一种神经母细胞瘤原代细胞培养基及培养方法，属于生物细胞培养技术领域。本发明提供的神经母细胞瘤原代细胞培养基组分综合胎牛血清及无血清添加物的优点，添加表皮生长因子、成纤维细胞生长因子、青霉素‑链霉素‑两性霉素B混合溶液和β‑巯基乙醇，可在保证原代细胞增殖的情况下不刺激原代细胞分化。本发明提供的神经母细胞瘤原代细胞培养方法中，采用酶消化法对组织样本进行消化，高效获得高纯度高活力的神经母细胞瘤原代细胞；使用层粘连蛋白包被培养皿，能促进神经母细胞瘤的贴壁和汇合，提高原代细胞培养的活性和效率。
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公开(公告)号：CN118726648A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411101247.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 杭州柏熠科技有限公司 , 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6869 , C12Q1/6806 , C40B50/06 , C12N15/11
Abstract: 本发明提供一种三代纳米孔测序的真菌全长靶向检测试剂盒及应用，设计了针对于三代纳米孔测序的标签Barcode，以及包含标签Barcode、用于扩增真菌ITS全长序列的扩增引物、定位序列的靶向扩增产物，该试剂盒可实现对真菌样本总DNA进行ITS基因的全长PCR扩增，进行ITS基因高变区/保守区的扩增子扩增得到扩增子，在PCR结束后将所有产物合并成单个文库，后续的建库过程只需对单个文库进行末端修复，而不必对每个样品进行末端修复，同时省去了额外的Barcode连接步骤，大大降低了实验的复杂程度，缩短了实验时间，特别是对大量样本同时建库时尤为明显。
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公开(公告)号：CN117351255A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310942891.1
申请日：2023-11-23
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测和图像分类的医学图像疾病分类方法，包括如下步骤：步骤一，通过目标检测模型提取病灶所在区域；步骤二，将步骤一提取到的区域输入到特征抽取网络，获取区域特征，之后将获取的区域特征相互融合后输入疾病分类模型，得到图像分类结果；步骤三，对完整的医学图进行特征提取，然后输入疾病分类模型，得到图像分类结果；步骤四，将步骤二和步骤三获取的图像分类结果进行整合，完成分类。本发明的分类方法，提出了一种基于目标检测和图像分类的二分支两阶段疾病分类模型，缓解了数据不平衡问题，加强了模型对具体病灶区域的关注程度。
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公开(公告)号：CN112949639B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110102248.9
申请日：2021-01-26
Applicant: 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明一种先天性心脏病心音智能分割分类算法、装置及存储介质，计算香农能量包络并根据能量阈值实现第一心音、第二心音候选点识别，后续心音周期分割识别，第一心音定义为S1，第二心音定义为S2；采用循环合并剔除算法去除冗余错误的心音候选点；提取第一心音、第二心音的特征并采用无监督聚类算法实现S1、S2的聚类分离，最终根据心音周期先验知识判断S1、S2的具体类别，并得到聚类识别的心音周期；根据剩余候选心音周期相对已聚类识别心音周期的距离，对剩余候选周期进行距离代价值计算，得到心音数据的全部心音周期；基于心音周期提取有效心音特征，采用多个学习分类器算法实现分类模型训练，采用投票机制实现先天性心脏病心脏杂音的分类识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114974571B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210623471.2
申请日：2022-06-02
Applicant: 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: G16H50/20 , G06V40/70 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种多模态数据驱动的孤独症检测系统、设备及存储介质，属于人工智能辅助医疗领域。该方法首先收集输入的多模态数据，主要包含问卷回答、脑部磁共振成像和日常生活视频；然后将得到的多模态数据分别通过文本特征提取模块、图像特征提取模块和视频特征提取模块进行特征抽取，初步得到表征孤独症相关的多模态特征；最后通过基于注意力机制的特征融合网络，进一步处理多模态特征，得到孤独症相关信息的综合特征，将其输入分类器来预测儿童患有孤独症的概率。本发明输入多模态特征，并利用注意力机制更好地融合各模态之间的信息，更准确地预测儿童是否患有孤独症。
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公开(公告)号：CN113143310A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110484500.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
Abstract: 本发明提供了一种心音听诊装置，属于医疗器械技术领域。它解决了现有技术听诊效果不佳等问题。本心音听诊装置包括拾音器、固定贴片及心音图仪，固定贴片用于贴合在人体上，固定贴片设置有对接部，对接部和拾音器可拆卸连接，当对接部和拾音器连接后，拾音器一侧面和人体抵接，拾音器内部设置有无线传输装置，无线传输装置用于将拾音器收集到的心音信息传输至心音图仪。本发明具有听诊效果好等优点。
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公开(公告)号：CN119108024A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411101254.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 杭州柏熠科技有限公司 , 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
Abstract: 本发明提供一种基于全长16s rRNA三代测序数据的物种鉴定方法、装置及应用，获取待鉴定细菌的16s区域的原始纳米孔测序数据；预处理原始纳米孔测序数据得到fastq格式的预处理序列，去除预处理序列两端的接头和barcode序列后保留高质量序列，基于高质量序列构建归一化kmer矩阵，对归一化kmer矩阵降维后进行二次聚类得到聚类簇，将同一聚类簇内的序列合并得到聚类序列，将每一聚类序列同全长16s序列数据库内的序列进行比对得到每一聚类簇的最优物种并保留聚类簇内同最优物种的同属序列，合并同一物种的物种序列生成一致性序列，降低了三代测序数据的固有随机错误带来的鉴定错误，采用相似度评估技术合并高度相似的物种提高了鉴定结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN116784906A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310503260.X
申请日：2023-05-04
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 浙江大学医学院附属儿童医院
IPC: A61B17/04
Abstract: 本发明提供了一种卵圆孔缝合手术器械用的剪线装置，属于卵圆孔缝合手术技术领域。现有技术剪线不便。包括缝合头以及剪线器，缝合头包括缝合头包括外管、摆杆及两个针管，外管内设置有驱动杆，摆杆的两端对称开设有两个穿设通道，两个穿设通道内均设置有缝合扣，连接线的中部连接有拉线，两个针管内部均设置有推棒，两个针管远离插入尖端的一端连接有用于将两个针管分别推入到两个穿设通道内的第一推杆，两个推棒连接有用于驱动两个推棒分别自两个针管内伸出的第二推杆，剪线器包括剪线杆、驱动旋钮以及连接在驱动旋钮和剪线杆之间的驱动件，轨道块贯穿设置有用于容纳剪线杆的穿杆通道，轨道块的两侧均开设有连通穿杆通道的过线开口。方便剪线。
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公开(公告)号：CN114974571A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210623471.2
申请日：2022-06-02
Applicant: 浙江大学医学院附属儿童医院
Abstract: 本发明公开了一种多模态数据驱动的孤独症检测系统、设备及存储介质，属于人工智能辅助医疗领域。该方法首先收集输入的多模态数据，主要包含问卷回答、脑补磁共振成像和日常生活视频；然后将得到的多模态数据分别通过文本特征提取模块、图像特征提取模块和视频特征提取模块进行特征抽取，初步得到表征孤独症相关的多模态特征；最后通过基于注意力机制的特征融合网络，进一步处理多模态特征，得到孤独症相关信息的综合特征，将其输入分类器来预测儿童患有孤独症的概率。本发明输入多模态特征，并利用注意力机制更好地融合各模态之间的信息，更准确地预测儿童是否患有孤独症。
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