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公开(公告)号:CN118130805B
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410092293.4
申请日:2024-01-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/68
Abstract: 本发明涉及试剂盒制备领域,尤其涉及一种IL‑12抗体试剂盒的制备方法,包括:统计使用端数据,包括患者数据以及对应的试剂盒使用数据;针对使用端数据进行统计划分以获得患者妊娠时长不同的若干数据组,并分别针对单个数据组对应的血压参考值进行划分以获得子数据组;检测各子数据组的试剂盒测值稳定参数,并根据试剂盒测值稳定参数确定是否针对该子数据组的试剂盒抗体浓度进行匹配调节;获取使用端的试剂盒需求信息,根据试剂盒需求信息中的各患者的妊娠时长以及血压参考值进行数据匹配,以确定需要制备的试剂盒抗体浓度;本发明针对不同妊娠期以及不同血压表现的患者对应制备不同抗体浓度的试剂盒,进而提高试剂盒的检测精度。
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公开(公告)号:CN116883372B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202310885584.4
申请日:2023-07-19
Applicant: 重庆大学 , 湖南众汇信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于血管区域图像自适应识别肿瘤的方法及系统,其中,所述方法包括:基于CT成像设备按照不同的剂量标准对目标部位进行成像扫描处理;基于若干个不同剂量下的CT目标图像按照目标部位进行对齐处理,形成多模态CT目标图像;对多模态CT目标图像进行感兴趣区域提取处理;将若干个感兴趣区域图像进行拟合处理;对以拟合感兴趣区域图像为中心的多模态CT目标图像内的预设图像区域进行血管图像提取处理;将多模态CT图像下的若干个血管区域图像输入已训练的卷积神经网络模型对拟合感兴趣区域图像进行肿瘤识别处理,输出肿瘤识别结果。在本发明实施例中,可以通过CT图像中的感兴趣区域周边血管图像较为准确的进行肿瘤识别。
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公开(公告)号:CN118130805A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410092293.4
申请日:2024-01-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/68
Abstract: 本发明涉及试剂盒制备领域,尤其涉及一种I L‑12抗体试剂盒的制备方法,包括:统计使用端数据,包括患者数据以及对应的试剂盒使用数据;针对使用端数据进行统计划分以获得患者妊娠时长不同的若干数据组,并分别针对单个数据组对应的血压参考值进行划分以获得子数据组;检测各子数据组的试剂盒测值稳定参数,并根据试剂盒测值稳定参数确定是否针对该子数据组的试剂盒抗体浓度进行匹配调节;获取使用端的试剂盒需求信息,根据试剂盒需求信息中的各患者的妊娠时长以及血压参考值进行数据匹配,以确定需要制备的试剂盒抗体浓度;本发明针对不同妊娠期以及不同血压表现的患者对应制备不同抗体浓度的试剂盒,进而提高试剂盒的检测精度。
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公开(公告)号:CN116396374A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310160857.9
申请日:2023-02-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种IL‑12抗体和其抗原结合片段及包含其的检测试剂盒,具体涉及抗体检测技术领域。所述抗原片段序列如SEQ ID NO:1所示。一种抗体mAb135‑HRP,是将上述抗原合成到pcDNA3.1载体上,后经过293T表达,纯化后免疫小鼠,筛选得到抗体mAb135‑HRP。本发明的试剂盒可以同时区分活性IL‑12、单体p40、二聚体p40和IL‑23,并区分IL‑12(异二聚体)和IL‑35;而且本发明的试剂盒检测范围更广,除了(15‑2000pg/mL)的低值检测,在(1‑200ng/mL)的高值检测结果也很好,可以对临床血清检测减少处理步骤。为后续在临床药物治疗中,针对IL‑12抗体治疗在肿瘤方面也有很大的参考意义。
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公开(公告)号:CN116883372A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310885584.4
申请日:2023-07-19
Applicant: 重庆大学 , 湖南众汇信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于血管区域图像自适应识别肿瘤的方法及系统,其中,所述方法包括:基于CT成像设备按照不同的剂量标准对目标部位进行成像扫描处理;基于若干个不同剂量下的CT目标图像按照目标部位进行对齐处理,形成多模态CT目标图像;对多模态CT目标图像进行感兴趣区域提取处理;将若干个感兴趣区域图像进行拟合处理;对以拟合感兴趣区域图像为中心的多模态CT目标图像内的预设图像区域进行血管图像提取处理;将多模态CT图像下的若干个血管区域图像输入已训练的卷积神经网络模型对拟合感兴趣区域图像进行肿瘤识别处理,输出肿瘤识别结果。在本发明实施例中,可以通过CT图像中的感兴趣区域周边血管图像较为准确的进行肿瘤识别。
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