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公开(公告)号：CN114377025B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210065113.4
申请日：2022-01-20
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61K31/704 , A01K67/027
Abstract: 本发明公开了一种阿霉素慢性心肌病小鼠模型的制备方法，包括给BALB/C品系雌性实验小鼠腹腔注射阿霉素，注射阿霉素剂量2mg/kg，每周注射1次，连续注射6周，停药3～5个月，获得射血分数EF值明显下降的阿霉素慢性心肌病小鼠模型。本发明公开的造模方法具有造模成功率高、动物死亡率低的有效的阿霉素小鼠慢性晚期心脏毒性模型的方法。
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公开(公告)号：CN118781314A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410832691.5
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种图像特征识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，包括：识别待识别医学影像中非目标生理组织的区域得到干扰区域，以及识别待识别医学影像中目标生理组织的边界，得到初始生理组织边界；根据干扰区域和初始生理组织边界的位置关系，确定初始生理组织边界对应的失真区域，失真区域为存在异常边界的区域；对失真区域中异常边界的形状进行预测，获得目标形状特征信息；根据目标形状特征信息对初始生理组织边界进行修正，得到目标生理组织对应的目标生理组织边界。本申请实现了对图像特征的精准识别，提高了医学影像中生理组织边界识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114377025A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210065113.4
申请日：2022-01-20
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61K31/704 , A01K67/027
Abstract: 本发明公开了一种阿霉素慢性心肌病小鼠模型的制备方法，包括给BALB/C品系雌性实验小鼠腹腔注射阿霉素，注射阿霉素剂量2mg/kg，每周注射1次，连续注射6周，停药3～5个月，获得射血分数EF值明显下降的阿霉素慢性心肌病小鼠模型。本发明公开的造模方法具有造模成功率高、动物死亡率低的有效的阿霉素小鼠慢性晚期心脏毒性模型的方法。
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公开(公告)号：CN113186225A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110524213.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12N15/864 , C12N15/12 , A01K67/027
Abstract: 本发明提供一种PD1/PDL1单抗致免疫性心肌炎模型的制备方法，包括通过AAV9介导模型心肌组织高表达PDL1，再对心肌组织高表达PDL1的模型应用PD‑1/PD‑L1单抗造模。本发明还提供了该制备方法所制备的动物模型的用途。本发明制备的模型真实模拟应用PD‑1/PD‑L1单抗发生免疫性心肌炎的患者的发病机制和临床经过，模型更接近于临床患者病理生理状态，成模率高并可动态监测。
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公开(公告)号：CN113186225B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110524213.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12N15/864 , C12N15/12 , A01K67/027
Abstract: 本发明提供一种PD1/PDL1单抗致免疫性心肌炎模型的制备方法，包括通过AAV9介导模型心肌组织高表达PDL1，再对心肌组织高表达PDL1的模型应用PD‑1/PD‑L1单抗造模。本发明还提供了该制备方法所制备的动物模型的用途。本发明制备的模型真实模拟应用PD‑1/PD‑L1单抗发生免疫性心肌炎的患者的发病机制和临床经过，模型更接近于临床患者病理生理状态，成模率高并可动态监测。
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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。
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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。
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