湖南中医药大学湘杏学院是经教育部和湖南省人民政府批准成立国家承认学历的全日制本科独立学院，系湖南中医药大学属下的二级法人机构，实行董事会领导下的院长负责制。董事长由湖南中医药大学校长担任，董事会工作遵循董事会章程。湘杏学院院长按章程主持全院工作，并向董事会负责。 湖南中医药大学湘杏学院共享母体教学师资和办学资源，坚持社会主义的教育方针，全面贯彻党的教育路线，为社会主义建设培养实用型的中西医药人才为办学宗旨，并积极引进社会资金，增加教育投入，不断提高教育质量，积极探索社会主义市场经济规律下新的办学模式和运行机制，着力办出湘杏学院的特色，努力打造省内一流的独立学院。 学校历史悠久 湖南中医药大学坐落于中国历史文化名城长沙，是湖南省重点建设本科院校，是全国首批设立国家级重点学科的高校，也是首批招收博士研究生、留学生及港澳台学生的中医药院校。学校创办于1934年，时名湖南国医专科学校，1960年改办为普通高等本科院校湖南中医学院，2002年湖南省中医药研究院与湖南中医学院合并，2006年经教育部批准更名为湖南中医药大学，有80余年的办学历史。现有含浦、东塘2个校区，占地面积1393亩。 学科门类齐全 学校下设18个学院， 24个本科专业：中医学(“5+3”一体化，本硕连读)、中医学、中西医临床医学、针灸推拿学、康复治疗学、临床医学、医学影像学、口腔医学、医学检验技术、护理学、药学、药物制剂、中药学、中药资源与开发、制药工程、食品科学与工程、生物工程、医学信息工程、运动康复、英语、应用心理学、计算机科学与技术、信息管理与信息系统、市场营销、公共事业管理，涵盖医、理、工、管、文五大学科门类。现有2个博士后科研流动站、24个博士学位授权点、49个硕士学位授权点，具有接收优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位的资格。有国家重点学科1个、国家中医药管理局重点学科23个、湖南省重点学科10个, 其中湖南省优势特色重点学科2个，构建了以中医药学科为主体的三级重点学科体系。 教学资源雄厚 学校现有专任教师1321人，其中具有高级职称教师798人，有博士生导师108人、硕士生导师422人，享受国务院政府特殊津贴专家67人。入选国医大师2人、国家有突出贡献的中青年专家4人、“百千万人才工程”国家级人选1人、省“百人计划”专家7人、“芙蓉学者”2人、省“121人才工程”第一层次人选4人，省学科带头人17人、医学学科带头人22人、省级名医69人;有国家级优秀教师2人、全国中医药高等学校教学名师2人，省级教学名师2个，省级优秀教师4人。有国家级教学团队1个、省级教学团队4个;国家级特色专业4个、省级特色专业7个;国家级专业综合改革试点项目1个、省级专业综合改革试点项目5个。 科研成果丰硕 学校建有科研平台56个，其中国家级3个、部级21个、省级19个、厅级13个。近年来，学校获国家级及省部级科技成果奖112项，其中国家科技进步二等奖3项，省科技进步奖一等奖2项，中华中医药学会科学技术一等奖2项;授权专利116项，获省发明奖二等奖1项;立项各级各类科研课题1100余项，其中“973计划”计划项目14项、“863计划”项目4项、国家科技重大专项4项、国家科技支撑计划项目10项、国家自然科学基金项目119项。 附属医院发展迅速 学校现有直属附属医院3所，非直属附属医院13所。3所直属附属医院医疗设施先进，临床科室设置齐全，拥有熊继柏、潘敏求、张涤等一批知名的中医临床专家，建设有1个国家中医临床研究基地、12个国家临床重点专科、25个国家中医药管理局重点专科、14个国家中医药管理局重点学科。 国际交流不断加深 学校与马来西亚林肯大学合作开展了我省首个境外合作办学项目，与韩国圆光大学共建孔子学院，与巴基斯坦卡拉奇大学联合成立了“中-巴民族医药研究中心”，与卢森堡合作建立了“中-卢中医药合作研究中心”;与美国、加拿大、新加坡、日本等20多个国家和地区建立了长期交流合作关系，国际合作领域不断拓展，国际影响力日益提升。 湖南中医药大学湘杏学院位于长沙市韶山中路113号湖南中医药大学东塘校区，教学设备齐全，师资力量雄厚。学院教学、科研、学生管理严谨规范，学习生活环境优美，现开设中医学、中西医临床医学、针灸推拿学、护理学、康复治疗学、药学、中药学、药物制剂、制药工程、生物工程、应用心理学、市场营销、医学影像技术等13个本科专业，在校学生近4000余人。

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

猪流感(Swineinfluenza，SI)是目前危害养猪业的一种重要的 呼吸系统疾病，是规模化养猪场普遍存在且难以根除的群发性疾病之一。项目 开发了猪流感病毒的快速检测方法，制备了猪流感灭活疫苗（H1N1 亚型 SSD 株）。 经过临床试验证明，注射疫苗可显著提高仔猪成活率。 生产条件及经济效益预测：经过市场推广，疫苗销售良好，用户反应免疫 效果良好，可以显著提高仔猪抵抗力，仔猪成活率和出栏率提高 10%。平均每年 能为社会增加 1365 万元的经济效益；用于该项科研成果的每 1 元研制费用，在 经济效益计算年限内，平均每年可为社会增加 5.35 元的纯收益，经济效益非常 明显。

  肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系统”、“动车组典型零部件可靠寿命预估方法研究”等项目。 动车组远程诊断及虚拟维修维护系统 复杂装备远程诊断与智能维护系统

l 一种高效的痕量临床病人样本的高通量全蛋白组学定量分析方法。中国发明专利申请号：CN201710155263.3.基于二代测序和蛋白质组学的高效价特异性抗体基因工程生产和制备。

智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系

本项目由华西医院肿瘤分子诊断研究室郑鸿教授承担，发现世界上第一个能够在血清学水平准确识别乳腺癌和前列腺癌的两种分子标志物，并开发出针对这两种肿瘤的早期筛查产品。改技术已获得两项国际专利。目前在对乳腺癌和前列腺癌的大病例临床研究基础上完善了对该标志物的临床评价，正在进行诊断试剂盒的制备，已获得多个单抗和多抗，并建立了该标志物的ELISA检测方法，下一步将推动该诊断试剂盒的临床评价和进入申请FDA及SFDA临床准入的实质程序。

涉及一种胶体金半定量免疫诊断试纸条的制作和装配方法。该试 纸条利用免疫层析原理，可迅速目检出纳米胶体金标记物和样品结合 后的颜色，并通过测试区与平行参比区的颜色对比的强弱来判定检测 的半定量结果，具有反应迅速，可迅速判定样品中待测物的有无及其 含量高低的特性。