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公开(公告)号：CN118782154A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410836320.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G16B40/00 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/65 , G01N27/62
Abstract: 一种基于拉曼和质谱的致病菌鉴定及模型生成方法、相关设备，所述基于拉曼和质谱的致病菌鉴定模型生成方法，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括多条拉曼光谱训练数据，所述第二训练数据集包括多条质谱训练数据；将所述第一训练数据集中的拉曼光谱训练数据分别与所述第二训练数据集中的质谱训练数据进行拼接处理，获取对应的多条拼接训练数据，形成拼接训练数据集；采用所述拼接训练数据集中的拼接训练数据进行训练，获取基于拉曼和质谱的致病菌鉴定模型。本发明实施例的技术方案有利于提高基于拉曼和质谱的致病菌鉴定模型的性能，从而进一步提高样品分析的准确性。
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公开(公告)号：CN118760980A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410836234.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 复旦大学附属华山医院 , 复旦大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 一种基于拉曼和质谱的数据分类及模型的构建方法、相关设备，所述基于拉曼和质谱的数据分类模型的构建方法，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括多条拉曼光谱训练数据，所述第二训练数据集包括多条质谱训练数据；将所述第一训练数据集中的拉曼光谱训练数据分别与所述第二训练数据集中的质谱训练数据进行融合处理，获取对应的多条融合训练数据，形成融合训练数据集；采用所述融合训练数据集中的融合训练数据进行训练，获取基于拉曼和质谱的数据分类模型。本发明实施例的技术方案有利于提高基于拉曼和质谱的数据分类模型的构建方法的性能，从而进一步提高样品分析的准确性。
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公开(公告)号：CN118861619A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410836217.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 复旦大学附属华山医院 , 复旦大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/08 , G06N3/088 , G06F18/2415 , G06F17/16 , G06N20/00
Abstract: 一种质谱数据的处理方法及其系统、设备以及存储介质，质谱数据的处理方法，包括：获取原始质谱数据，所述原始质谱数据包含随着质荷比变化的信号强度；获取所述信号强度的高斯分布；对所述信号强度的高斯分布进行数据抽样，并基于抽样结果实现对所述原始质谱数据的信号强度的分布进行不同程度的调整，得到所述原始质谱数据所对应的多个不同的新增质谱数据。由于信号强度的高斯分布能够表征信号强度的正常波动规律，因此基于信号强度的高斯分布来对信号强度进行抽样，使得新增质谱数据的可靠性更高，而且实现了对所述原始质谱数据的数据扩增，从而在增加数据的数量的同时，提升数据的多样性。
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公开(公告)号：CN110895237A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201911298294.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种微流控自动分选及组分智能鉴定系统。该系统包括液滴芯片、上样和储存单元、颗粒图像检测单元、颗粒组分鉴定单元和载物台自动移位装置；上样和储存单元的上方依次设置颗粒图像检测单元和多个颗粒组分鉴定单元；载物台自动移位装置包括载物台和芯片位移轨道，载物台上搭载液滴芯片，载物台设置在芯片位移轨道上，芯片位移轨道分别和上样和储存单元、颗粒图像检测单元及颗粒组分鉴定单元相连；本发明的系统可实现对微量溶液中颗粒的连续自动化计数，粒度分布和图像识别，分选和收集，以及组分智能多功能分析鉴定。
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公开(公告)号：CN104880445A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510291576.2
申请日：2015-06-01
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明属于医疗设备技术领域，具体为一种自体荧光寿命成像和荧光光谱相结合用于癌症早期诊断装置。本发明将荧光寿命成像测量和荧光光谱测量与激光扫描共聚焦显微镜耦合，用于观察生物样本的细胞学形态，结合自体荧光寿命与光谱信息实现癌症早期诊断的新型装置。该装置包括激光扫描共聚焦显微镜装置和两路荧光信号采集装置，分别由不同的探测器接收荧光寿命信息和荧光光谱信息，并利用计算机处理系统对自体荧光寿命信息和荧光光谱信息进行处理。采用该装置能直接检测出被检生物样本的荧光图像、荧光寿命、荧光光谱等多维度信息，实现对多种癌症进行早期检查和诊断，在生物医学、临床诊断等领域具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110895237B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN201911298294.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N15/1434 , G01N15/1031 , G01N15/1433 , G01N15/01 , G01N15/0227 , B01L3/00
Abstract: 本发明公开了一种微流控自动分选及组分智能鉴定系统。该系统包括液滴芯片、上样和储存单元、颗粒图像检测单元、颗粒组分鉴定单元和载物台自动移位装置；上样和储存单元的上方依次设置颗粒图像检测单元和多个颗粒组分鉴定单元；载物台自动移位装置包括载物台和芯片位移轨道，载物台上搭载液滴芯片，载物台设置在芯片位移轨道上，芯片位移轨道分别和上样和储存单元、颗粒图像检测单元及颗粒组分鉴定单元相连；本发明的系统可实现对微量溶液中颗粒的连续自动化计数，粒度分布和图像识别，分选和收集，以及组分智能多功能分析鉴定。
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公开(公告)号：CN116026800A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111258438.6
申请日：2021-10-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 一种荧光寿命检测系统以及检测方法，荧光寿命检测系统包括：标记单元，用于提供量子点，还用于利用量子点对检测物进行标记；发光单元，用于提供激发光，激发光投射至标记有量子点的检测物上，量子点能够产生荧光；光电探测器，用于探测量子点产生的荧光，收集荧光信号；时间相关单光子计数单元，用于根据荧光信号获得基于时间的荧光寿命数据。量子点能够根据检测物自身的微环境不同表现出不同的荧光寿命，从而通过对量子点产生的荧光进行探测，能够根据量子点的荧光寿命对检测物的微环境进行检测；而且，与检测物的自体荧光相比，量子点产生的荧光寿命更长，探测量子点产生的荧光所获得的荧光信号更强，能够降低检测难度、提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111007046B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201911245622.X
申请日：2019-12-07
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于光学显微技术领域，具体为一种基于主动随机调制激发光的超分辨显微成像方法及装置。本发明采用可控制的阵列光源调制激发光源，阵列光源的每个发光单元都可以进行随机且独立的亮暗调制使得激发光经调制形成随机且独立闪烁点阵光场。激发光经过显微成像系统照射在待测样品上，激发样品中的荧光点产生涨落特征明显的荧光信号，最终荧光信号通过高性能电荷耦合器件采集上百幅按照时间序列排布的原始图像，利用高阶相关性算法进行图像处理，最后形成超分辨图像。本发明只需要改变激发光源的设置就能实现高阶的运算，获得分辨率更高的样本图像，操作简单，成本低，应用范围广，可应用于各种利用荧光信号实现光学成像的生物研究。
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公开(公告)号：CN110993030A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911144055.9
申请日：2019-11-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于分子生物学检测技术领域，具体为一种单个活细胞内RNA出核流量的监测方法及系统。本发明方法包括基因标记、RNA出核流量模型的构建和计算；所述的基因标记，包括在目标基因上进行基因编辑，用于标定目标检测基因，还包括构建合成示踪基因片段，用于表达示踪蛋白特异性结合目标基因及荧光显微监测；构建荧光显微监测过程中示踪蛋白在单个真核生物活细胞核内外的动态平衡模型；根据该动态平衡模型，即可计算监测期内单个或细胞中RNA出核流量。本发明系统包括用户自定义监测变量输入的功能模块，荧光显微图像读取功能模块，荧光图像中真核生物受体细胞的分选、统计功能模块，图像数据处理功能模块。
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公开(公告)号：CN118941488A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310524936.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种检测方法及系统、检测装置、设备以及存储介质，检测方法中，通过对每个组织切片的光学图像进行图像分割以获得多个分割图像，以及获得组织切片中每个分割图像的分块标签，并基于分割图像与测量点之间的位置对应关系及分割图像的分块标签，获得测量点对应的分类标签，和每个组织切片的光学图像相比，分割图像和测量点的尺寸更小、精细度更高，能够提高检测模型在分类判断时的精细程度，相应有利于提高检测的准确度和精细度，而且，通过获得检测样本上多个测量点及测量点的信号光特征曲线，还有利于提高获得特征数据的效率，并且能够基于原始数据利用检测模型进行预测处理获得对应的分类标签，无需对信号光特征曲线进行拟合分析，提高检测效率。
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