-
公开(公告)号：CN115440383B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211213716.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/50 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及用于预测晚期癌症患者PD‑1/PD‑L1单抗治疗疗效的系统，具体涉及用于预测晚期癌症患者PD‑1/PD‑L1单抗治疗疗效的方法、系统、设备及计算机可读存储介质。包括：获取待测癌症患者的增强CT影像；提取癌症患者的增强CT影像组学特征；将所述影像组学特征输入训练好的PD‑1/PD‑L1表达状态模型，得到患者PD‑1/PD‑L1表达结果；基于所述表达结果将癌症患者的增强CT影像组学特征输入对应的疗效结果预测模型，得到患者抗PD‑1/PD‑L1单抗治疗疗效分类结果。本申请在解决癌症患者是否进行PD‑1/PD‑L1单抗治疗临床决策中具有很好的应用价值。
-
公开(公告)号：CN115440383A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211213716.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/50 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及用于预测晚期癌症患者PD‑1/PD‑L1单抗治疗疗效的系统，具体涉及用于预测晚期癌症患者PD‑1/PD‑L1单抗治疗疗效的方法、系统、设备及计算机可读存储介质。包括：获取待测癌症患者的增强CT影像；提取癌症患者的增强CT影像组学特征；将所述影像组学特征输入训练好的PD‑1/PD‑L1表达状态模型，得到患者PD‑1/PD‑L1表达结果；基于所述表达结果将癌症患者的增强CT影像组学特征输入对应的疗效结果预测模型，得到患者抗PD‑1/PD‑L1单抗治疗疗效分类结果。本申请在解决癌症患者是否进行PD‑1/PD‑L1单抗治疗临床决策中具有很好的应用价值。
-
公开(公告)号：CN113706538A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111266829.2
申请日：2021-10-28
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明属于生物医学领域，具体涉及确定肾细胞癌级别的系统及其应用。本发明提供了一种确定肾细胞癌级别的系统，所述系统包括根据前述肿瘤最大横径和/或肾显影期标准化碘浓度的检测结果确定肾细胞癌级别的计算装置；具体地，所述肾细胞癌级别分为高级、低级；所述高级是WHO/ISUP分级中的3、4级，所述低级是WHO/ISUP分级中的1、2级。
-
公开(公告)号：CN112288752B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202011181703.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法，包括以下步骤：对原始胸部平扫CT图像进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入到心脏分割模型中，对原始胸部平扫CT图像中的心脏区域进行分割，得到与原始胸部平扫CT图像对应的包含心脏区域的心脏分割图像；在心脏区域筛选疑似冠脉钙化灶；从筛选出的疑似冠脉钙化灶中提取多个候选样本块；以及基于多个候选样本块及其在原始胸部平扫CT图像对应的坐标系中的对应坐标，利用钙化灶分割模型获得候选样本块的冠脉钙化灶分割结果。本发明的方法采取coarse‑to‑fine的策略，使用两阶段深度神经网络实现了基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割，对于噪声较大的数据也能取得很好的分割结果。
-
公开(公告)号：CN112259227B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202011185673.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种评估SLE病人心肌受累的量化指标的计算方法和系统，所述方法包括以下步骤：对SLE病人心脏的原始T1 mapping图像数据和原始CINE图像数据进行预处理，得到预处理T1 mapping图像数据和预处理CINE图像数据；将预处理T1 mapping图像数据输入到预先训练好的T1 mapping图像特征提取模型中以提取T1 mapping图像特征，并且将预处理CINE图像数据输入到预先训练好的CINE图像特征提取模型中以提取CINE图像特征；以及基于T1 mapping图像特征和CINE图像特征计算出用于评估SLE病人心肌受累的多个量化指标。本发明采用深度学习技术通过未增强的T1 mapping图像和CINE图像计算出用于评估SLE病人心肌受累的量化指标，以此能够准确诊断SLE患者的心肌受累，避免了使用LGE图像进行诊断给SLE患者肾脏造成损伤。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112288752A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011181703.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法，包括以下步骤：对原始胸部平扫CT图像进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入到心脏分割模型中，对原始胸部平扫CT图像中的心脏区域进行分割，得到与原始胸部平扫CT图像对应的包含心脏区域的心脏分割图像；在心脏区域筛选疑似冠脉钙化灶；从筛选出的疑似冠脉钙化灶中提取多个候选样本块；以及基于多个候选样本块及其在原始胸部平扫CT图像对应的坐标系中的对应坐标，利用钙化灶分割模型获得候选样本块的冠脉钙化灶分割结果。本发明的方法采取coarse‑to‑fine的策略，使用两阶段深度神经网络实现了基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割，对于噪声较大的数据也能取得很好的分割结果。
-
公开(公告)号：CN112259227A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011185673.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种评估SLE病人心肌受累的量化指标的计算方法和系统，所述方法包括以下步骤：对SLE病人心脏的原始T1 mapping图像数据和原始CINE图像数据进行预处理，得到预处理T1 mapping图像数据和预处理CINE图像数据；将预处理T1 mapping图像数据输入到预先训练好的T1 mapping图像特征提取模型中以提取T1 mapping图像特征，并且将预处理CINE图像数据输入到预先训练好的CINE图像特征提取模型中以提取CINE图像特征；以及基于T1 mapping图像特征和CINE图像特征计算出用于评估SLE病人心肌受累的多个量化指标。本发明采用深度学习技术通过未增强的T1 mapping图像和CINE图像计算出用于评估SLE病人心肌受累的量化指标，以此能够准确诊断SLE患者的心肌受累，避免了使用LGE图像进行诊断给SLE患者肾脏造成损伤。
-
公开(公告)号：CN107146261A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710168912.3
申请日：2017-03-21
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
CPC classification number: G06T11/003 , G06T17/00
Abstract: 本发明涉及基于磁共振影像先验感兴趣区的生物发光断层成像定量重建方法，具体实现包括如下步骤：(1)数据采集与预处理；(2)生物体解剖结构重建；(3)先验感兴趣区获取；(4)体表光学数据映射；(5)前向光传输模型构建；(6)稀疏正则化目标函数建立；(7)目标函数的优化求解；(8)三维重建结果显示。本发明所述的方法，通过磁共振影像获取生物体的解剖结构信息以及定位靶向目标的先验感兴趣区，构建基于简化球谐波‑扩散近似方程的前向光传输模型和基于磁共振影像先验感兴趣区的稀疏正则化目标函数，实现对具有多种散射特性生物组织的复杂生物体体内靶向目标的准确快速定位与定量重建。
-
公开(公告)号：CN107080538A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710169100.0
申请日：2017-03-21
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及小动物自发荧光与磁共振双模态分子融合成像系统和方法，包括：小动物磁共振成像模块，其包括一磁共振检查床；小动物自发荧光成像模块，置于磁共振检查床尾端，所述小动物自发荧光成像模块采用CCD探测光学信号；衔接模块，实现小动物在自发荧光成像模块和磁共振成像模块之间的一站式信息采集；系统控制模块，用于控制所述小动物自发荧光成像模块、小动物磁共振成像模块和衔接模块，并处理采集到的磁共振和荧光数据。本发明所述系统和方法，采用自发荧光与高场磁共振双模成像，为探查病变过程中细胞和分子水平异常，探索肿瘤发生、发展和转移，监控治疗过程，评价药物疗效等提供有效的分子影像手段。
-
公开(公告)号：CN119230120A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411270045.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/50 , G16H50/70 , G16H30/40 , G06T7/00 , G16H70/20 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种预测前列腺癌根治术后生化复发风险的方法、系统、设备、介质和程序产品，涉及智能医疗领域。所述方法包括：获取待测样本预测因子的数值；基于所述预测因子预测前列腺癌根治术后生化复发的风险；所述方法还包括基于预测因子计算风险值以预测预测前列腺癌根治术后生化复发的风险。本申请基于多参数磁共振成像获得的相关参数预测BCR，至少在一定程度上克服相关技术中预测前列腺癌患者出现生化复发要求医师具有一定的专业水平，且预测不一定准确的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
77
records
(took 0.142 seconds)
