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公开(公告)号：CN114530155B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210149598.5
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明公开了一种还原亲人生前声音并智能互动的方法及系统，其中，所述方法应用于一智能互动系统，所述系统与第一声音采集装置、第一图像采集装置通信连接，所述方法包括：获得第一用户需求信息；获得第一场景化参数需求集合；获得第二用户的采集许可信息，获得第一声音采集集合和第一图像采集集合；获得第一契合度识别结果；进行所述第一声音采集集合进行场景标签标识；获得第一场景化声音采集集合；根据所述第一场景化声音采集集合进行声音模拟和互动。解决了缅怀方式固定传统且无法满足缅怀需求的技术问题，达到了基于用户需求，综合已逝亲人与用户之间契合度、已逝亲人的声音特征实现还原亲人生前声音并智能互动的技术效果。
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公开(公告)号：CN118360391A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310078922.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/6869
Abstract: 本发明公开了B细胞表面的免疫球蛋白(B细胞受体)基因可变区上的互补决定区3的序列信息在预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者预后中的应用，属于生物医药技术领域。本发明采用表达在B细胞表面的免疫球蛋白基因可变区上的互补决定区3的序列信息作为标志物，通过对患者外周血进行表达在B细胞表面的免疫球蛋白测序，无需穿刺肿瘤组织，患者接受度高；比较完全缓解组、部分缓解组和肿瘤进展组，B细胞优势克隆占比具有非常显著性差异，且在个体水平也有准确的预测效果，从而实现在疗前对患者进行预后分层，寻找新的治疗策略，提高患者整体预后。
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公开(公告)号：CN112262440B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202080001312.8
申请日：2020-07-15
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种通过影像组学特征判断癌症治疗反应的方法及系统，包括：合成单元，用于将患者定位图像和疗程中的时序图像进行匹配，将定位图像上的数据映射到疗程中的时序图像上，将时序图像上选定的部位分割成相应多个感兴趣区；获取单元，用于提取患者影像中具备稳定性的影像组学特征；分析单元，用于随治疗进度，根据影像组学特征参数在感兴趣区的变化趋势评估患者的治疗反应。本发明提供的方案具有以下有益效果：利用稳定性好、可重复性高、随治疗分次和累积剂量变化趋势明显的时序影像组学特征值；获得肿瘤复发转移或正常组织辐射损伤发生的早期个体化预测，提高肿瘤控制概率的同时降低正常组织辐射损伤风险和肿瘤复发转移风险。
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公开(公告)号：CN118141920A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202211547930.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: A61K45/00 , A61K31/7088 , A61K31/585 , A61P35/00
Abstract: 本发明提供GRP75抑制剂作为用于制备减缓或治疗肿瘤恶病质的药物的用途。该GRP75抑制剂为抑制GRP75活性的核酸抑制剂或小分子化合物。该GRP75核酸抑制剂及小分子化合物可用于制备减缓或治疗肿瘤恶病质脂肪萎缩的药物。其中，本发明中所述的GRP75核酸抑制剂能特异地抑制GPR75在肿瘤细胞中的表达。本发明所提供的GRP75小分子抑制剂可有效阻断GRP75蛋白与下游蛋白结合，使得脂肪细胞脂质积累，抑制脂肪组织萎缩，从而减缓或阻止食管鳞癌恶病质的发生发展。
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公开(公告)号：CN118072923A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410169617.X
申请日：2024-02-06
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: G16H40/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明涉及一种基于术前因素的高花费可能性预测方法及系统。所述方法包括：获取患者特征数据，并排除不符合指标要求的数据，得到筛选后的患者特征数据划分为训练集和验证集；确定高花费费用参数，训练集经过多因素回归分析进行变量筛选，将筛选后的变量作为自变量，将高花费费用参数作为因变量，构建预测模型；基于验证集，对预测模型进行评价；根据预测模型绘制列线图，并通过列线图预测高花费可能性。由于获取到的是患者的全面的特征数据，且通过多因素回归分析筛选变量，多种影响花费的因素联合起来进行预测，可以提高医疗费用的预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117980954A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202380012773.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种双能物质分解图合成方法和系统，包括：模型训练单元，所述模型训练单元使用患者既往的双能物质分解图像，及该患者解剖结构变化后的低剂量或无剂量图像，进行双能物质分解图模型训练，所述模型输入为所述既往双能物质分解图像和该患者解剖结构变化后的低剂量或无剂量图像，输出为该患者解剖结构变化后的低剂量或无剂量图像对应的双能物质分解图像。本发明提供的方案具有以下有益效果：旨在提高低剂量稀疏重建锥束CT图像质量的同时，通过双能图像合成技术为在线自适应放疗所需的图像引导和剂量计算等场景提供低剂量、高精度的智能成像方法。为在线自适应放疗和剂量重建等临床应用场景提供定量图像基础。
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公开(公告)号：CN117829259A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410050288.7
申请日：2024-01-12
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京大学第一医院
IPC: G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T11/00 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供了一种训练方法、虚拟染色方法以及虚拟染色系统。该训练方法包括获得细胞样本的拉曼图像以及该细胞样本的对应的真实染色图像；基于拉曼图像以及真实染色图像训练循环生成对抗网络以使循环生成对抗网络中的生成网络的损失函数的值收敛；以及基于具有收敛的损失函数的值的经训练循环生成对抗网络中的生成网络来获得目标生成网络模型，其中目标生成网络模型基于目标细胞样本的目标拉曼图像生成目标虚拟染色图像，目标虚拟染色图像用于对目标细胞样本中的细胞结构进行增强显示；其中生成网络的损失函数包括细胞结构相似度约束项，细胞结构约束项基于结构相似性SSIM函数来约束生成网络的输入图像与输出图像中的细胞结构的一致性。
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公开(公告)号：CN117116488B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311368631.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: G16H50/30 , G16H50/50 , G16H10/60 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种评估老年肺癌患者术后严重并发症的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取患者的病例信息，并基于病例信息判断患者是否达到预设年龄；若是，则获取患者的生理状态因素；基于预设规则对生理状态因素进行处理，生成术前特征数据；基于风险因子评估模型对术前特征数据和病例信息进行处理，生成生理学风险因素，其中，生理学风险因素表征术前特征数据和/或病例信息之间的影响程度；基于算法决策模型对生理学风险因素进行处理，生成患者术后严重并发症的风险值；基于风险评估模型对风险值进行处理，生成严重并发症评估方案。通过对严重并发症间可能存在的协同或拮抗作用进行预测，进而减少了患者术后并发症的风险。
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公开(公告)号：CN117133461A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311368633.3
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: G16H50/30 , G16H50/50 , G16H10/60 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种老年肺癌患者术后短期死亡风险评估的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取患者的病例信息，并基于病例信息判断患者是否达到预设年龄；若是，则获取患者的生理状态因素；基于预设分类规则对生理状态因素进行分类处理，获取术前静态数据；对术前静态数据进行数据扩散处理，生成扩散后的术前静态数据；对扩散后的术前静态数据进行残差网络处理，生成术前特征数据；基于风险因子评估模型对术前特征数据和病例信息进行处理，生成生理学风险因素；基于算法决策模型对生理学风险因素进行处理，生成患者术后死亡的风险值；基于风险评估模型对风险值进行处理，生成术后死亡评估方案，进而协助医生筛选适合手术的患者。
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