-
公开(公告)号：CN117912704A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410077987.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/70 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于智能领域，具体涉及一种病毒性肺炎的预测方法、设备、系统，方法包括获取病毒性肺炎患者的CT影像，提取所述CT影像得到定量CT特征，所述CT定量特征包括BV1％～BV100％之间的一个或几个，和/或ΔBV1％～ΔBV100％之间的一个或几个，将所述CT定量特征输入分类器中进行分类，根据分类器的输出标签得到预测结果，所述预测结果包括下列的一种或几种：肺炎严重程度、不良预后、预后死亡。本发明利用创新性指标BV5％、BV10％、ΔBV2％预测病毒性肺炎患者的严重程度和/或预后情况，可用于指导临床实践。
-
公开(公告)号：CN115274119A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211204745.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/50 , G16H30/00 , G16H20/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种融合多影像组学特征的免疫治疗预测模型的构建方法，具体涉及一种融合多影像组学特征的免疫治疗预测模型的构建方法、预测方法、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；提取影像组学特征，选择与PD‑1/PD‑L1表达状态相关的影像组学特征作为第一影像组学特征；提取影像组学特征，选择与免疫治疗反应相关的影像组学特征作为第二影像组学特征；将第一影像组学特征与第二影像组学特征进行特征融合，输入分类器，得到患者是否适合抗PD‑1/PD‑L1单抗治疗的分类结果。本申请具有很好的临床应用价值。
-
公开(公告)号：CN114974522A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210888037.7
申请日：2022-07-27
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H30/20 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种医学影像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及医学影像领域。首先根据接收到的操作指令，从预设的知识库中获取医学影像信息，所述医学影像信息包括医学影像和所述医学影像对应的预测诊断结果，所述预测诊断结果为将所述医学影像输入预先训练的影像分类模型后得到的诊断结果；然后根据所述操作指令和所述医学影像信息，生成目标影像信息；最后展示目标影像信息。通过人工智能技术获取医学影像的预测诊断结果，并根据存储的医学影像和对应的预测诊断结果用于医学影像学教学任务，充分利用真实病例的海量影像信息，提供智能化的人机交互教学平台，提升医学影像学教学的教学效果。
-
公开(公告)号：CN116206756B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310503341.X
申请日：2023-05-06
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/20 , G16H30/20 , G16H20/40 , G16H10/60 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及肺腺癌数据处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质。包括：获取肺腺癌患者的临床样本数据；提取所述临床样本数据的特征；基于所述特征对样本进行分类得到AAH/AIS/MIA组和IAC组的第一预分类结果；基于所述特征对样本进行分类得到AAH/AIS组和MIA/IAC组的第二预分类结果；对所述第一预分类结果中的IAC组和所述第二预分类中的AAH/AIS组样本进行再分类，所述再分类是基于所述特征对样本进行三分类得到AAH/AIS、MIA、IAC分类结果。本申请有效解决现有诊断模型对肺腺癌浸润性诊断准确性较低的问题，具有重要的临床应用价值。
-
公开(公告)号：CN115440386B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202211204720.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/70 , G16H20/10 , G16H10/60 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果，具体涉及基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法、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；基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像学组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD‑1/PD‑L1单抗治疗的分类结果。本申请在癌症患者免疫治疗临床决策中具有很好的应用价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115274119B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211204745.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/50 , G16H30/00 , G16H20/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种融合多影像组学特征的免疫治疗预测模型的构建方法，具体涉及一种融合多影像组学特征的免疫治疗预测模型的构建方法、预测方法、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；提取影像组学特征，选择与PD‑1/PD‑L1表达状态相关的影像组学特征作为第一影像组学特征；提取影像组学特征，选择与免疫治疗反应相关的影像组学特征作为第二影像组学特征；将第一影像组学特征与第二影像组学特征进行特征融合，输入分类器，得到患者是否适合抗PD‑1/PD‑L1单抗治疗的分类结果。本申请具有很好的临床应用价值。
-
公开(公告)号：CN115440386A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211204720.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果，具体涉及基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法、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；基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像学组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD‑1/PD‑L1单抗治疗的分类结果。本申请在癌症患者免疫治疗临床决策中具有很好的应用价值。
-
公开(公告)号：CN117912692A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410118317.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/30 , G06V10/764 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06V10/766 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于智能医疗领域，具体涉及一种病毒性肺炎后肺纤维化发生的预测方法、设备和系统。方法包括：获取病毒性肺炎患者的CT影像；提取所述CT影像得到CT参数，所述CT参数包括下列的一个或几个：PV、CV、GV、PM；所述CT参数输入模型中进行分类，根据模型的输出标签得到是否会发生肺纤维化。本发明采用基于AI工具导出的定量CT参数预测病毒性肺炎后是否会发生肺纤维化，有利于根据预测结果尽早采取治疗干预措施。
-
公开(公告)号：CN116864119B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202310583056.3
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供了一种基于感染时期的肺炎风险预测方法、设备、系统及可存储介质，涉及生物医学技术领域。所述方法包括：获取患者的临床信息、感染时期和胸部CT图像；基于患者的感染时期将患者分为早期、中期和晚期；根据患者分期，将患者的临床信息和胸部CT图像输入到相应阶段的预测模型，得到肺炎风险预测结果。本发明方法集成了临床信息、生化检测结果、CT图像特征等多种数据，通过分时期建模来预测肺炎危重型风险，大大提高了预测准确率和可靠性，采用该方法可以更快速、更准确地识别肺炎患者的风险，为医生提供更精准的诊疗建议，具有重要的科研和临床价值。
-
公开(公告)号：CN117912692B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410118317.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/30 , G06V10/764 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06V10/766 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于智能医疗领域，具体涉及一种病毒性肺炎后肺纤维化发生的预测方法、设备和系统。方法包括：获取病毒性肺炎患者的CT影像；提取所述CT影像得到CT参数，所述CT参数包括下列的一个或几个：PV、CV、GV、PM；所述CT参数输入模型中进行分类，根据模型的输出标签得到是否会发生肺纤维化。本发明采用基于AI工具导出的定量CT参数预测病毒性肺炎后是否会发生肺纤维化，有利于根据预测结果尽早采取治疗干预措施。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.024 seconds)
