원래 이름 기록: 厦门大学附属第一医院（厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所）

本发明公开了一种基于深度学习的超声实时病灶定位与良恶性辅助诊断平台，该平台通过API或视频接口实时获取超声视频流，采用基于CIoU损失优化的YOLOv8模型进行病灶检测，并引入边界感知辅助头与K‑means聚类锚框提升小病灶定位精度，随后提取病灶的边界清晰度、形状规则性及回声纹理等形态学特征，基于综合特征进行良恶性分类，并利用蒙特卡洛Dropout进行不确定性估计与保守性动态校准，系统输出校准后的恶性概率、置信度及病灶边界，以结构化报告与可视化警示支持医生决策，处理速度≥15帧/秒，兼具高精度、实时性与临床鲁棒性。

本发明属于医学检测领域，公开了一种识别肌氨酸的核酸适体及其应用。核酸适体通过构建包含两端固定引物和中间36个随机碱基的ssDNA初始文库，利用正筛磁珠和反筛磁珠进行重复孵育筛选获得，正筛磁珠为羧基功能化磁珠偶联肌氨酸，反筛磁珠为羧基功能化磁珠偶联甘氨酸与丙氨酸。基于该核酸适体，发明还提供了一种核酸适体‑磁珠化学发光试剂盒，包含试剂1和试剂2，试剂1包括链霉亲和素磁珠偶联的核酸适体，试剂2包括吖啶酯标记的核酸适体。本发明的核酸适体稳定性强、特异性高，检测方法操作简便、成本低、检测快速，适用于复杂生物样本中肌氨酸的高效检测，在疾病诊断和生物标志物分析领域具有重要应用价值。