CN110211654A - 一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法 - Google Patents
一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110211654A CN110211654A CN201910466077.0A CN201910466077A CN110211654A CN 110211654 A CN110211654 A CN 110211654A CN 201910466077 A CN201910466077 A CN 201910466077A CN 110211654 A CN110211654 A CN 110211654A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- report
- sex chromosome
- chromosome
- intelligence system
- picture
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 9
- 210000003765 sex chromosome Anatomy 0.000 claims abstract description 42
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 claims abstract description 24
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 claims abstract description 18
- 230000007170 pathology Effects 0.000 claims abstract description 12
- 210000003754 fetus Anatomy 0.000 claims abstract description 5
- 238000012550 audit Methods 0.000 claims description 12
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 9
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004321 preservation Methods 0.000 claims description 7
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 claims description 6
- 238000007639 printing Methods 0.000 claims description 6
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 2
- 238000004043 dyeing Methods 0.000 claims 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 208000028782 Hereditary disease Diseases 0.000 abstract description 3
- 208000026350 Inborn Genetic disease Diseases 0.000 abstract description 3
- 208000024556 Mendelian disease Diseases 0.000 abstract description 3
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 abstract description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- 210000001726 chromosome structure Anatomy 0.000 description 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000001568 sexual effect Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 208000008899 Habitual abortion Diseases 0.000 description 1
- 208000027399 Sex Chromosome disease Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000002759 chromosomal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000002559 cytogenic effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 210000002415 kinetochore Anatomy 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000031864 metaphase Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000005945 translocation Effects 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Pathology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
本发明公开了一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法，包括如下步骤：采用智能系统进行染色体的核型分析，当性别染色体无遗传病理特征，智能系统生成的电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则智能系统生成的电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。本发明在进行胎儿的遗传病检测时，防止了其进行胎儿性别鉴定的违法行为，防止了技术的滥用，且充分利用核心地区的检测设备和力量实现了偏远地区病人就地进行检测。
Description
技术领域
本专利属于医疗领域，尤其涉及一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法。
背景技术
虽然基因片段检测技术在迅速发展中，但目前基因片段检测技术只能检测13/18/21号常染色体和性染色体数目，无法分析是否易位、重复等染色体结构性异常，且无法诊断嵌合体，尤其是是对于染色体上的变异疾病诊断如：染色体易位导致的习惯性流产等。因此在生物染色体倍体等遗传信息和疾病诊断领域，染色体核型分析技术仍然具有不可替代性。
同时大多数基于染色体变异的疾病，染色体核型分析技术相对基因片段技术具有低成本和广普性优势。且广泛的染色体核型分析技术检测数据的积累，可以低成本、更全面的保存遗传信息特征并进行可标识、统计、标准化的长期大样本记录，为遗传信息(染色体图片样本)与疾病的发生关系进行大数据分析提供了可靠性保障。
染色体核型分析是以分裂中期染色体为研究对象，根据染色体的长度、着丝点位置、长短臂比例、随体的有无等特征，并借助显带技术对染色体进行分析、比较、排序和编号，根据染色体结构和数目的变异情况来进行检测分析。核型分析可以为细胞遗传分类、物种间亲缘的关系以及染色体数目和结构变异的研究提供重要依据。
由于染色体的核型检测能够很早的即能判断出各类显性及隐性的遗传病，因此其越来越成为人们进行孕期尤其是怀孕早期的检测手段。但是由于染色体核型分析中的性别染色体反应出了婴幼儿的性别，导致这一技术可能会被滥用，导致进行产前的胎儿鉴定的违法行为。
发明内容
为解决上述问题，本发明公开了一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法。本发明在进行胎儿的遗传病检测时，防止了其进行胎儿性别鉴定的违法行为，防止了技术的滥用，且充分利用核心地区的检测设备和力量实现了偏远地区病人就地进行检测。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种自动隐藏性别信息的核型检测方法，包括如下步骤：采用智能系统进行染色体的核型分析，当性别染色体无遗传病理特征，智能系统生成的电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则智能系统生成的电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
进一步的改进，所述性别染色体为胎儿的性别染色体。
进一步的改进，包括如下步骤：
步骤一、病人通过取样点取血样、保存、编码、录入信息并贴上标签；
步骤二、将标签血样寄送至制片中心；
步骤三、制片中心核对血样信息后进行制片、拍照，然后通过客户端提交；
步骤四、客户端通过网络发送至智能系统；
步骤五、智能系统对染色体个数和核型分析结果与病例进行核对与标注，并生成核型分析图例，然后生成电子诊断报告，步骤六、将电子诊断报告发送至专家审核端进行审核、打印、签章生成正式报告；
步骤七、将正式报告发送至取样中心及用户；其中，当性别染色体无遗传病理特征，智能系统生成的电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则智能系统生成的电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
一种自动隐藏性别信息的核型检测系统，包括对染色体个数和核型分析结果与病例进行核对与标注，并挑选核型分析图例、生成电子诊断报告的智能系统，智能系统包括保密单元，若性别染色体无遗传病理特征，则保密单元在电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则保密单元在电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
进一步的改进，还包括取样点、制片中心，客户端和专家审核端；所述取样点用于对病人取血样、保存、编码、录入信息并贴上标签；所述制片中心对于取得的血样进行制片、拍照，然后通过客户端将拍照的照片传输到智能系统；专家审核端对电子诊断报告进行人工审核，然后智能系统打印签章生成正式报告，再将正式报告发送至取样中心及用户。
本发明的优点：
1.实现了偏远地区病人就地进行检测；
2.充分利用核心地区的检测设备和力量；
3.通过远程计算系统，提高诊断分析效率和准确性；
4.解决人工读片的中对低质量的图片的无效劳动，降低专业人员工作强度，提升检测水平；
5.在远程处理过程中，及时发现图片质量问题，及时解决，提高沟通准确性和效率，防止因沟通耽延导致的诊断失误及材料遗损；
6.对非性染色体疾病检测结果进行隐藏。
附图说明
图1为核型分析流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
实施例
一种自动隐藏性别信息的核型检测系统，包括对染色体个数和核型分析结果与病例进行核对与标注，并挑选核型分析图例、生成电子诊断报告的智能系统，智能系统包括保密单元，若性别染色体无遗传病理特征，则保密单元在电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则保密单元在电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。还包括取样点、制片中心，客户端和专家审核端；所述取样点用于对病人取血样、保存、编码、录入信息并贴上标签；所述制片中心对于取得的血样进行制片、拍照，然后通过客户端将拍照的照片传输到智能系统；专家审核端对电子诊断报告进行人工审核，然后智能系统打印签章生成正式报告，再将正式报告发送至取样中心及用户。
专家审核端包括保密单元，若性别染色体无遗传病理特征，则保密单元在正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则保密单元在正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
上述远程染色体核型检测系统的使用方法，包括如下步骤：
步骤一、病人通过取样点取血样、保存、编码、录入信息并贴上标签；
步骤二、将标签血样寄送至制片中心；
步骤三、制片中心核对血样信息后进行制片、拍照，然后通过客户端提交；
步骤四、客户端通过网络发送至智能系统；
步骤五、智能系统对染色体个数和核型分析结果与病例进行核对与标注，并生成核型分析图例，然后生成电子诊断报告，步骤六、将电子诊断报告发送至专家审核端进行审核、打印、签章生成正式报告；
步骤七、将正式报告发送至取样中心及用户；其中，当性别染色体无遗传病理特征，智能系统生成的电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则智能系统生成的电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
其中可以根据医生的等级，对某一等级以上的医生或与病人区域距离较远的医生发送带有性别染色体的电子诊断报告，而对某一等级以下或距离病人较近的医生发送不带有性别染色体的电子诊断报告，从而控制对技术的滥用。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但并不仅仅限于说明书和实施方案中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里所示出与描述的图例。
Claims (5)
1.一种自动隐藏性别信息的核型检测方法，其特征在于，包括如下步骤：采用智能系统进行染色体的核型分析，当性别染色体无遗传病理特征，智能系统生成的电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则智能系统生成的电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
2.如权利要求1所述的自动隐藏性别信息的核型检测方法，其特征在于，所述性别染色体为胎儿的性别染色体。
3.如权利要求1所述的自动隐藏性别信息的核型检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、病人通过取样点取血样、保存、编码、录入信息并贴上标签；
步骤二、将标签血样寄送至制片中心；
步骤三、制片中心核对血样信息后进行制片、拍照，然后通过客户端提交；
步骤四、客户端通过网络发送至智能系统；
步骤五、智能系统对染色体个数和核型分析结果与病例进行核对与标注，并生成核型分析图例，然后生成电子诊断报告，步骤六、将电子诊断报告发送至专家审核端进行审核、打印、签章生成正式报告；
步骤七、将正式报告发送至取样中心及用户；其中，当性别染色体无遗传病理特征，智能系统生成的电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则智能系统生成的电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
4.一种自动隐藏性别信息的核型检测系统，其特征在于，包括对染色体个数和核型分析结果与病例进行核对与标注，并挑选核型分析图例、生成电子诊断报告的智能系统，智能系统包括保密单元，若性别染色体无遗传病理特征，则保密单元在电子诊断报告或正式报告中删除性别染色体的图片及标注；如性别染色体存在遗传病理特征则保密单元在电子诊断报告和正式报告中保留性别染色体的图片及病理标注。
5.如权利要求4所述的自动隐藏性别信息的核型检测系统，其特征在于，还包括取样点、制片中心，客户端和专家审核端；所述取样点用于对病人取血样、保存、编码、录入信息并贴上标签；所述制片中心对于取得的血样进行制片、拍照，然后通过客户端将拍照的照片传输到智能系统；专家审核端对电子诊断报告进行人工审核，然后智能系统打印签章生成正式报告，再将正式报告发送至取样中心及用户。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910466077.0A CN110211654A (zh) | 2019-05-30 | 2019-05-30 | 一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910466077.0A CN110211654A (zh) | 2019-05-30 | 2019-05-30 | 一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110211654A true CN110211654A (zh) | 2019-09-06 |
Family
ID=67789671
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910466077.0A Pending CN110211654A (zh) | 2019-05-30 | 2019-05-30 | 一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110211654A (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050049793A1 (en) * | 2001-04-30 | 2005-03-03 | Patrizia Paterlini-Brechot | Prenatal diagnosis method on isolated foetal cell of maternal blood |
| CN103403183A (zh) * | 2011-06-29 | 2013-11-20 | 深圳华大基因健康科技有限公司 | 胎儿遗传异常的无创性检测 |
| CN103525939A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-01-22 | 广州爱健生物技术有限公司 | 无创检测胎儿染色体非整倍体的方法和系统 |
| JP2016066219A (ja) * | 2014-09-24 | 2016-04-28 | 富士フイルム株式会社 | 検査通知提供装置、検査通知提供方法、検査通知提供プログラム、及び染色体検査システム |
| CN107133495A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-09-05 | 北京医院 | 一种非整倍性生物信息的分析方法和分析系统 |
| CN107949845A (zh) * | 2015-08-06 | 2018-04-20 | 伊万基因诊断中心有限公司 | 能够在多个平台上区分胎儿性别和胎儿性染色体异常的新方法 |
| CN108186053A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-06-22 | 中国人民解放军第四军医大学 | 一种基于超声和3d技术的胎儿全景展现仪 |
| CN108396058A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-08-14 | 刘晓雯 | 检测染色体异常的产前诊断方法 |
| CN108611408A (zh) * | 2018-02-23 | 2018-10-02 | 深圳市瀚海基因生物科技有限公司 | 检测胎儿染色体非整倍性的方法和装置 |
-
2019
- 2019-05-30 CN CN201910466077.0A patent/CN110211654A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050049793A1 (en) * | 2001-04-30 | 2005-03-03 | Patrizia Paterlini-Brechot | Prenatal diagnosis method on isolated foetal cell of maternal blood |
| CN103403183A (zh) * | 2011-06-29 | 2013-11-20 | 深圳华大基因健康科技有限公司 | 胎儿遗传异常的无创性检测 |
| CN103525939A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-01-22 | 广州爱健生物技术有限公司 | 无创检测胎儿染色体非整倍体的方法和系统 |
| JP2016066219A (ja) * | 2014-09-24 | 2016-04-28 | 富士フイルム株式会社 | 検査通知提供装置、検査通知提供方法、検査通知提供プログラム、及び染色体検査システム |
| CN107949845A (zh) * | 2015-08-06 | 2018-04-20 | 伊万基因诊断中心有限公司 | 能够在多个平台上区分胎儿性别和胎儿性染色体异常的新方法 |
| CN107133495A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-09-05 | 北京医院 | 一种非整倍性生物信息的分析方法和分析系统 |
| CN108186053A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-06-22 | 中国人民解放军第四军医大学 | 一种基于超声和3d技术的胎儿全景展现仪 |
| CN108396058A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-08-14 | 刘晓雯 | 检测染色体异常的产前诊断方法 |
| CN108611408A (zh) * | 2018-02-23 | 2018-10-02 | 深圳市瀚海基因生物科技有限公司 | 检测胎儿染色体非整倍性的方法和装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11741604B2 (en) | Systems and methods for processing electronic images to infer biomarkers | |
| KR102498686B1 (ko) | 품질 제어를 위해 전자 이미지들을 분석하기 위한 시스템들 및 방법들 | |
| US20210209753A1 (en) | Systems and methods for processing electronic images for computational assessment of disease | |
| US20130089248A1 (en) | Method and system for analyzing biological specimens by spectral imaging | |
| Hartmann et al. | Technologic advances for evaluation of cervical cytology: is newer better? | |
| Hunt et al. | Cervical lesion assessment using real‐time microendoscopy image analysis in Brazil: the CLARA study | |
| US11663838B2 (en) | Systems and methods for processing images to determine image-based computational biomarkers from liquid specimens | |
| CN109063747A (zh) | 基于深度学习的肠道病理切片图像识别分析系统及方法 | |
| AU2021401312A1 (en) | Systems and methods for processing electronic images of slides for a digital pathology workflow | |
| Scherfler et al. | Dopamine transporter SPECT: how to remove subjectivity? | |
| Levy et al. | Uncovering additional predictors of urothelial carcinoma from voided urothelial cell clusters through a deep learning–based image preprocessing technique | |
| CN208188861U (zh) | 一种基于nfc技术的医疗检测试剂智能识别系统 | |
| CN110211654A (zh) | 一种自动隐藏性别信息的核型检测系统及方法 | |
| Al-Thelaya et al. | HistoContours: a Framework for Visual Annotation of Histopathology Whole Slide Images. | |
| Ma et al. | A study of machine learning models for rapid intraoperative diagnosis of thyroid nodules for clinical practice in China | |
| CN117425912A (zh) | 将组织化学染色图像转换成合成免疫组织化学(ihc)图像 | |
| Hueston et al. | Estimating the overall power of complex surveillance systems. | |
| Pisapia et al. | Bird’s eye view of modern cytopathology: Report from the seventh international Molecular Cytopathology Meeting in Naples, Italy, 2018 | |
| Ozlem et al. | Comparative analysis of cervical cytology screening methods and staining protocols for detection rate and accurate interpretation of ASC‐H: Data from a high‐volume laboratory in T urkey | |
| Thall et al. | Estimating genomic category probabilities from fluorescent in situ hybridization counts with misclassification | |
| CN108542350A (zh) | 血常规自动分析仪 | |
| WO2024183380A1 (zh) | 光学传感图像的信号检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| BR112022013004B1 (pt) | Métodos implementados por computador para processar imagens eletrônicas empregando amostras in vitro e sistema para processar imagens eletrônicas | |
| CN110246584A (zh) | 一种肺癌样本的预测评估方法和系统 | |
| BR112022014530B1 (pt) | Sistemas e métodos para processamento de imagens eletrônicas para métodos de detecção computacional |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190906 |