云计算和大数据重点专项项目成果“多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具”入选国家卫健委“医疗健康人工智能应用落地30最佳案例”
中国科学院软件研究所和中国医学科学院北京协和医院在国家重点研发计划“云计算和大数据”重点专项项目“云端融合的自然交互设备和工具”的支持下，将自然人机交互技术与神经系统疾病临床诊断方法结合，研制了“多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具”，成功应用于神经系统疾病的早期预警与辅助诊断当中，在国家健康医疗相关领域发挥了重要作用，入选国家卫健委颁发的“医疗健康人工智能应用落地3
庄小威开发可以观察DNA解螺旋的显微镜
2019年7月22日讯 /生物谷BIOON /——近日，来自哈佛大学的杰出华人教授庄小威教授课题组开发了一种基于折纸转子的成像和跟踪技术（origami-rotor-based imaging and tracking，ORBIT），这是一种利用荧光标记的DNA折纸转子在单分子水平上以毫秒的时间分辨率跟踪DNA旋转的方法，相关研究成果发表在《Nature》上。许多基因组加工过程（包括转录、复制和修
质谱流式细胞术告诉您
每年全世界有170多万女性被诊断出患有乳腺癌，这种疾病在大约50万患者中死亡。在抗击乳腺癌的斗争中，各国研究人员正在研究针对这种疾病的新治疗方法，旨在更准确地靶向癌细胞并激活肿瘤相关的免疫系统。乳腺癌是一种异质性疾病。肿瘤细胞和其微环境中的健康细胞的生长分化情况决定着疾病的进展和对治疗的反应。为了探究乳腺癌微环境的特征及其与临床数据的关联，苏黎世大学和IBM研究院的研究人员
张锋跨界发明DNA显微镜，彻底改造显微镜，曾六获诺奖的显微镜会给张锋带来好运吗？
如果要评选一个人类历史上最伟大的发明，那么显微镜一定能名列前茅。在显微镜发明之前，人类对于世界的观察只局限于肉眼。当列文虎克使用他自制的显微镜观察到细胞和微生物后，一个全新的微生物世界在人类眼前打开。此后，恩斯特·鲁斯卡于1931年发明电子显微镜，使得人们能够直接在原子水平观察，显微镜将人类视野带到了一个之前从未触及的微观世界，人类开始对自己和自己所处的这个世界有了更深入的认知。显微镜可分为两大类
开发出DNA显微镜
2019年6月22日讯/生物谷BIOON/---传统上，科学家们使用光、X射线和电子来观察组织和细胞的内部。如今，科学家们能够在整个大脑中追踪线状的神经纤维，甚至可以观察活的小鼠胚胎如何产生原始心脏中的跳动细胞。但是这些显微镜无法看到的是：细胞在基因组水平上发生了什么。如今，在一项新的研究中，美国布罗德研究所生物物理学家Joshua Weinstein、霍华德-休斯医学研究所研究员Aviv Reg
研究人员开发出一种新型激光显微镜或可“无创”治疗皮肤癌
近日，英属哥伦比亚大学（UBC）的研究人员开发出一种特殊的显微镜，它对包括皮肤癌在内的多种疾病具有诊断和进行精准手术的潜在应用前景。该研究已发表在2019年5月15日的Science Advances上。该研究共同第一作者、皮肤病和皮肤科学系博士后研究员Yimei Huang说：”我们的技术允许我们快速扫描组织，当看到可疑或异常的细胞结构时，可以在不切割到皮肤的情况下，进行
南方医科大学珠江医院完成国际首例三维可视化、ICG分子荧光联合增强现实技术导航的3D腹腔镜左半肝切除术
近日，在国家重点研发计划“数字诊疗装备研发”专项的支持下，南方医科大学珠江医院方驰华教授团队（项目名称：计算机辅助肝切除手术手术导航系统）完成了国际首例三维可视化、ICG（吲哚菁绿）分子荧光联合增强现实技术（AR）导航下的3D腹腔镜左半肝切除术。数字智能化肝脏外科的相关研究成果以“Digital and intelligent liver surgery in the new era：
利用荧光显微镜高通量测定微生物出生及死亡速度
微生物通常生长在营养浓度有波动的环境中，定量研究微生物在这些环境下的适应性（净生长速度）对理解微生物的进化及生态至关重要。 通常测定微生物生长速度的方法有两种：即光密度测定法和流式细胞仪测定法。由于光密度测定法不能区分活细胞和死细胞的浓度，流式细胞仪法虽然可以区分死细胞和活细胞，但其操作比较复杂。
PLOS Med：计算机辅助诊断程序让医生更早发现脑肿瘤的生长
2019年6月3日讯 /生物谷BIOON /——根据近日发表在开放获取杂志《PLOS Medicine》杂志上的一项新研究，一种计算机辅助诊断过程可以帮助医生更准确地发现较低级和体积比较小脑部肿瘤的生长，该研究由来自伯明翰阿拉巴马大学的Hassan Fathallah-Shaykh及其同事们一起完成。然而，还需要更多的临床研究来确定早期肿瘤生长检测所支持的早期治疗干预是否能延长患者的生存时间并改善
开发出具有人类能力的人工智能软件 或能分析显微镜图像中宿主与病原体的相互作用
2019年5月28日 讯 /生物谷BIOON/ --称之为神经网络的计算系统基于生物大脑的学习过程，其能够实现一种机器学习形式，有助于帮助研究人员解读生物和医学成像，如今研究病原体与宿主细胞相互作用的科学家们已经开始利用这种这种技术从事相关研究了。图片来源：GEORGE RETSECK来自英国克里克研究所的研究者Eva Frickel表示，从事病原体-宿主相互作用研究领域的大部分人群都只是手动计数