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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
申请人： 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分类号： G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T11/00 , G06V10/74
摘要： 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：CN113989294B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111628829.2
申请日：2021-12-29
申请人： 北京航空航天大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种基于机器学习的细胞分割和分型方法、装置、设备及介质。所述方法包括获取目标对象的至少一个细胞代谢图像；利用机器学习分割模型对至少一个细胞代谢图像进行单细胞图像分割，得到多个单细胞代谢图像；对多个单细胞代谢图像中的每个单细胞代谢图像进行单细胞特征提取，得到与单细胞代谢图像对应的单细胞图像特征图谱；将与多个单细胞代谢图像中的每个单细胞代谢图像对应的单细胞图像特征图谱进行组合，得到目标对象的图像特征图谱；通过对目标对象的图像特征图谱进行聚类对细胞进行分型。本公开提供的上述方法不受病理医生主观因素的影响，能够避免对细胞形态造成损伤并实现对细胞的精准分型，从而确定目标对象的病变程度。
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公开(公告)号：CN113989294A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111628829.2
申请日：2021-12-29
申请人： 北京航空航天大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种基于机器学习的细胞分割和分型方法、装置、设备及介质。所述方法包括获取目标对象的至少一个细胞代谢图像；利用机器学习分割模型对至少一个细胞代谢图像进行单细胞图像分割，得到多个单细胞代谢图像；对多个单细胞代谢图像中的每个单细胞代谢图像进行单细胞特征提取，得到与单细胞代谢图像对应的单细胞图像特征图谱；将与多个单细胞代谢图像中的每个单细胞代谢图像对应的单细胞图像特征图谱进行组合，得到目标对象的图像特征图谱；通过对目标对象的图像特征图谱进行聚类对细胞进行分型。本公开提供的上述方法不受病理医生主观因素的影响，能够避免对细胞形态造成损伤并实现对细胞的精准分型，从而确定目标对象的病变程度。
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公开(公告)号：CN110265086A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910600133.5
申请日：2019-07-04
申请人： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 神州数码医疗科技股份有限公司
摘要： 本申请提供了一种基因检测方法和装置，其中，该方法包括：获取目标基因片段对应的fastq文件；利用参考基因组对所述fastq文件进行突变检测，以确定所述目标基因片段中发生基因突变的位置；利用所述参考基因组对所述fastq文件进行预设次数的重复检测，以确定该位置上检测到基因突变的原因，通过上述方法，可以检测出发生基因突变的位置是真的发生了基因突变，还是由于误检导致的，从而有利于提高检测结果的准确性，以及有利于精确确定目标基因中哪些位置上真的发生了基因突变，从而后续的处理提供准确的数据。
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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
申请人： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC分类号： G16H40/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06Q30/0201
摘要： 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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公开(公告)号：CN118571428A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410709293.4
申请日：2024-06-03
申请人： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本发明实施例涉及一种基于CT影像进行胃癌分期和术后生存期预测的方法，所述方法包括：接收CT影像和个人信息；将CT影像和个人信息输入术前后胃癌分期与术后生存期预测模型进行预测得到对应的术前、术后分期预测向量和术后生存期预测向量；根据第一术前分期预测向量、第一术后分期预测向量和第一术后生存期预测向量进行预测记录组装得到对应的第一预测记录；并由第一CT影像、第一个人信息和第一预测记录组成一个对应的第一预测报告并保存。通过本发明可以提高预测实时性和预测效率。
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公开(公告)号：CN118112254A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410179178.0
申请日：2024-02-18
申请人： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
摘要： 本发明属于生物医学诊断技术领域，具体涉及用于胃癌新辅助化疗敏感人群筛查和疗效动态监测的血浆外泌体蛋白标志物体系及其应用。其包括用于胃癌新辅助化疗敏感人群筛查的标志物和用于胃癌新辅助化疗疗效动态监测的标志物。用于胃癌新辅助化疗敏感人群筛查的标志物包括HSPA5、PLA2G7和LRP1，用于胃癌新辅助化疗疗效动态监测的标志物包括TGFBI和IGHA2。使用本发明的标志物体系可以通过液体活检方式对胃癌新辅助化疗敏感人群进行筛查以及对疗效进行动态监测，每次仅需1毫升血浆，成本低，对患者损伤小，并且可以实现伴随治疗的多次采样和评估。因此，本发明标志物体系具有较高的临床应用价值和广阔的市场前景。
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公开(公告)号：CN112851793B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201911188148.1
申请日：2019-11-28
申请人： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC分类号： C07K14/54 , C07K14/545 , C12N9/64 , G16B40/00 , G16H50/30
摘要： 本发明涉及一种体腔内感染性并发症早期诊断的标记物，以及相关的试剂盒和装置，同时本发明构建出一种对腔内感染性并发症的评分方法、对其危险等级的检测方法，以及提供一种筛选体腔内感染性并发症的标记物的方法。本发明实现了对体腔内感染的早期诊断，能够有效地指导临床干预，降低患者围手术期死亡率，具有极高的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN112634224B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202011503029.3
申请日：2020-12-17
申请人： 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
摘要： 本发明提供一种基于目标影像的病灶检测方法和装置，该方法包括：提取待检测的目标影像；对于当前循环，获取当前查询切片中病灶的预测位置；将当前查询切片和当前查询切片中病灶的预测位置输入至病灶检测模型的修正模块，获取当前查询切片中病灶的修正位置；利用当前查询切片中病灶的修正位置更新所述当前参考切片，重复上述步骤，直到目标影像中病灶的区域面积小于预设阈值。本发明通过将目标影像中的病灶检测分为两个阶段，提取阶段和修正阶段，在提取阶段中进行病灶位置的粗预测，在修正阶段中进行病灶位置的精预测，以此来提高病灶位置的预测精度。
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公开(公告)号：CN116333930A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310224045.6
申请日：2023-03-10
申请人： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC分类号： C12N1/20 , C12Q1/689 , C12Q1/6869 , G16B5/00 , G16B40/00 , C12R1/01 , C12R1/21 , C12R1/22 , C12R1/38 , C12R1/46
摘要： 本发明涉及生物信息学和生物医学，具体涉及肠癌术后腹腔感染的诊断；通过对肠癌术后患者引流液中细菌的16SrRNA进行检测，经过微生物分类数据聚类、分析，获得肠癌患者术后腹腔感染的代表性菌群，通过菌群的差异性，通过差异分析和特征筛选，最终得到得到24个OTUs，涵盖23个Genus。由24个特征构建的Logistic回归模型进行验证，ROC分析结果AUC可稳定在0.95以上。从而通过ROC预测曲线预测胃肠道肿瘤术后患者感染的风险；当ROC曲线的AUC面积大于预定值，则诊断为有腹腔感染。
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