王贵学教授近十年来组建了一支以攻克血管内支架关键技术，降低再狭窄和晚期血栓形成为目标的研发团队，在科技部国际科技合作重点项目、国家科技支撑计划重点项目、国家自然科学基金、重庆市科技攻关重大项目和重庆市发改委重大产业化前期关键技术开发项目和重点高新技术项目等的支持下，研制出4种新型血管内支架产品，新型TLM钛合金药物洗脱支架，新型无镍不锈钢药物洗脱支架，新型全降解镁合金血管内支架，细胞涂层与抗体捕获血管内支架。相关技术和方法已经申请中国专利21件，其中发明专利12件获权，实用新型专利3件获权

任何骨科材料能否应用于临床，其自身血管化是关键。本成果在前期研究的基础上，采用多孔聚磷酸钙（CPP）作为基体并掺入微量锶制成掺锶聚磷酸钙（SCPP），重点研究了SCPP的“自促血管化”能力。研究表明，与传统HA等材料相比，低剂量锶的SCPP材料在体外能明显上调相应骨科种子细胞的促血管生成因子的mRNA表达，进而促进这些因子的分泌。体内试验与体外试验的趋势一致，SCPP能促进植入部位骨组织纤维的长入及材料内部细胞的促血管化生长因子的表达，促使新生血管的形成有利骨修复。本成果制备的新型骨科材料制备工艺简单，所用原材料价廉、环保无污染，材料本身本赋予了“血管诱导生成”能力，在骨科材料领域有广泛的应用前景。

小口径人工血管（直径小于 6 毫米）临床可用于冠状动脉心脏搭桥、血液透析、外周血管疾病治疗等。由于再狭窄发生率高，目前国际上没有产品，临床多采用自体血管。目前我国有 2.9 亿心血管病患者，需求量巨大。人工血管的市场大约 10 亿，目前国外产品占 85%。如美国巴德（Bard）公司聚四氟乙烯血管、以色列尼卡斯特（Nicast）公司聚氨酯人工血管等。目前这些产品主要是大口径人工血管。 本产品是基于血管生物学领域国际知名专家、英国伦敦大学国王学院讲席教授徐清波提出的人工血管构建新理论，采用天然细胞外基质并结合材料修饰技术、构建全新一代具有组织再生功能的小口径人工血管。解决血管表面抗凝血和快速内皮化形成等瓶颈问题。同时可实现血管中膜功能型平滑肌再生，以及血管外膜的血管化与神经化网络构建，达到血管长期通畅并实现血管稳态。 所需条件支持：满足医疗器械研发、生产的 GMP 净化空间（面积小于 100 平米），对设备要求较低，无需购置专用设备。后期主要资金需求包括医疗器械注册检验、临床前实验（动物实验）和临床试验。其中注册检和动物实验需要资金约 100 万，临床试验从一期二期至三期，病例数不断增加，所需资金较大。最终报批获得三类医疗器械注册证，如有资金缺口后期还可进行融资。

开发前景及产业化效益分析：随着介入诊疗技术的发展，介入性诊疗器材产业作为新兴的医疗器材产业也迅速发展壮大，以每年25%以上的速度增长， 到2015年，预计将达到300-400亿元。其中冠脉支架增长速度达到45%左右， 其市场规模占介入诊疗器材产业产值的60%。 然而，国产支架自主产权的缺乏，使之在国际市场时常受到专利侵权的阴影。 所以亟待开发具有完全自主知识产权的，疗效更加优良的血管内支架。本项目 系列支架产品，可称为内皮“友好型"血管支架克服现有支架的缺陷，消除平滑肌细施增生，减少不可降解的聚合物产生的炎症，减少血管内再狭窄。

XM-118头颅骨附血管神经模型（仿真头颅模型10部分）   XM-118头颅骨附血管神经模型（仿真头颅模型10部分）可分解成10个部件，由颅顶、颅底矢状切面、额骨、颞骨、上颌骨、犁骨等10个部件等组成，显示脑颅骨、面颅骨和颅的整体观形态结构，颅顶、颅底的硬脑膜窦和动脉用彩色标志。 尺寸：自然大，20×13×18cm 材质：PVC材料

XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型   XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型可拆分为10部件，由眼眶、眼球壁、巩膜、脉络膜和视网膜、玻璃体、眼球外肌以及眼眶壁和鼻甲等组成，显示眼（包括眼球壁和内容物）、眼副器（包括眼睑、结膜、泪器和眼球外肌）以及眼的血管和神经等结构。 尺寸：放大，28×32×41.5cm 材质：PVC材料

XM-634头颈部血管神经附脑模型   XM-634头颈部血管神经附脑模型由头颈部正中矢状切面（左侧半可向上移动）、颅顶、脑正中矢状切面、眼、左侧半胸锁乳突肌、三角肌、胸大肌、斜方肌、下颌骨、锁骨等19个部件组成，并显示头顶部正中矢状切面、颅顶、颅底、大脑半球、间脑、小脑和脑干各个部分，以及脑神经和脑血管等结构。 尺寸：自然大，34×37×20.5cm 材质：PVC材料

XM-315手肌附主要血管神经模型   XM-315手肌附主要血管神经模型由手肌、掌腱膜、鱼际、小鱼际和蚓状肌等7个部件组成，显示手肌分层、手骨、韧带、肌腱及其主要血管神经等结构，共有71个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：自然大，22.5×13.5×5.5cm 材质：PVC材料

XM-SX-4中医舌象诊断系统（网络版）   XM-SX-4网络版中医舌象诊断系统在单机版的基础上增加了以下功能： ■ 联网测试：教师机可以以管理员角色进行题库管理、试卷管理、试题管理、用户管理、数据分析。 ■ 题库管理：增加题库、删除题库、修改题库、查看题库。 ■ 试卷管理：可以查看、修改各试卷的详细内容和考生的考试详情，可以把试卷以word格式导出。 ■ 用户管理：修改用户、查看用户、增加或删除用户、查看考试记录。 ■ 试题管理：增加试题、删除试题、批量导入试题、克隆试题、修改试题等，目前默认支持5种题型（单选题，多选题，判断题，填空题和问答题）。 c：考试分析、试卷分析。 ■ 教师机：可以自主添加题库及试题，能随时设置考试开始和结束时间、成绩公布时间，编辑舌象试题发送到学生机中，教师机也可以在后台进行成绩修改。 ■ 学生机：学生机收到试题后在考试允许时间内开始答题，答题完成后提交试卷发送回教师机，系统可以自动评分，成绩公布时学生机可以看到自己的考试成绩。 一、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。 二、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。 三、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析能力。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，最多支持5步撤消。

XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统   XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。