南京鼓楼医院

本发明公开了一种基于生物电阻抗的人体多种体液实时检测方法。该方法采用四电极阵列、交流激励模块、信号采集模块、供电模块、主控模块和通信模块组成轻量化检测系统，通过柔性导电贴片电极实现多部位阻抗信号采集。系统根据不同检测场景调整电极佩戴位置及激励信号参数，提取阻抗幅值、相位、变化率及频域特征，结合待测者个体信息构建场景化数据集。针对肺水肿、脑水肿等体液异常场景，建立差异化预测模型，实现对应部位体液状态的实时评估。同时，该方法基于个体基线阻抗、连续阻抗变化趋势、体重百分比变化及个体特征建立长时间检测风险预警模型，生成个体化体液负荷预警阈值，并在阻抗变化达到阈值时输出分级风险提示。

本发明属于生物医学及分子诊断技术领域，具体而言，涉及一种用于重症狼疮诊断的生物标志物及其应用。本发明公开了一种用于早期诊断重症狼疮的生物标志物，所述生物标志物为GZMB、CD247、KLRD1、HMGB1、PPIA中的任一种或两种以上的组合。本发明的根本目的在于，解决临床早期识别重症狼疮的难题，使患者能够在器官出现不可逆损伤前获得及时干预，从而降低重症狼疮患者的死亡率和致残率，改善长期预后，产生显著的社会效益和经济效益。

本发明涉及一种利用面部照片进行脊柱畸形筛查的深度学习方法，包括人脸图像采集与预处理、主干基础特征提取网络、医学特征对齐映射、轻量跨尺度细粒度特征交互、动态分布校准分类输出以及脊柱畸形分类筛查结果判定。主干基础特征提取网络采用轻量化卷积神经网络；医学特征对齐映射通过包含卷积层、批量归一化层、激活函数及恒等残差分支的医学特征对齐单元，将通用人脸视觉特征自适应投影至脊柱畸形医学语义空间；轻量跨尺度细粒度特征交互融合浅层面部轮廓纹理特征与深层全局语义特征；动态分布校准分类输出采用改进型多分类局域聚焦损失函数配合非对称类别加权矩阵进行训练。本发明无需脊柱X线片和专业影像设备，仅通过普通面部照片即可实现脊柱畸形的无创筛查和多分类识别。