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公开(公告)号:CN120072035A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510145037.1
申请日:2025-02-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16B15/30 , G16B20/50 , G16B20/20 , G16B40/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 基于新抗原质量的免疫检查点阻断响应预测方法,涉及计算生物学与生物信息技术领域。解决了现有免疫检查点阻断(ICB)响应预测方法的适用范围小及准确性低的问题。本发明方法包括获取受试者的临床数据与肿瘤组织的全外显子数据;对所述肿瘤组织的全外显子数据进行预处理,结合临床数据得到训练数据集;免疫检查点阻断响应预测模型根据训练数据集中各训练样本的输入数据,预测受试者的临床响应数据,根据预测效果,确定模型的最佳预测阈值;利用最佳预测阈值NCutoff下的免疫检查点阻断响应预测模型,预测当前待受试者的临床响应数据。本发明主要用于对ICB响应预测。
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公开(公告)号:CN120072041A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510149879.4
申请日:2025-02-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16B20/00 , G16B40/20 , G06F18/241 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 基于进化尺度模型的抗原免疫原性预测方法及系统,涉及计算生物学技术领域。本发明是为了解决现有抗原免疫原性预测方法难以充分对复杂蛋白质序列的深度特征实现表征,进而影响最终预测结果的稳定性和准确性的问题。本发明利用进化尺度模型对被测免疫原性数据进行特征编码,生成被测免疫原性数据的特征矩阵,所述被测免疫原性数据包括:T细胞抗原受体序列、I类人类白细胞抗原序列和抗原肽段序列;通过双线性注意力网络将所述特征矩阵融合为联合特征表示矩阵,并输入至抗原免疫原性预测模型,完成抗原免疫原性的预测。
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公开(公告)号:CN119672049A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411808821.8
申请日:2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/70 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/18
Abstract: 一种医学图像分割不确定性估计系统,它属于医学图像分割技术领域。本发明解决了现有医学图像分割不确定性估计技术的准确性、通用性和灵活性差的问题。本发明通过数据的逻辑映射建立数据的概率空间分布,对于分割结果中语义的合理性和所存在的模型不确定性及任意不确定性都能够实现更好的建模,提高了不确定性估计技术的准确性。而且本发明的不确定性感知模块M2能够灵活集成到现有的分割框架中,即能够连接到任意确定性医学图像分割骨干网络M1之后,将二者连接在一起进行使用,形成不确定性感知的医学图像分割模型,实现了对于确定性医学图像分割算法的通用改进。本发明方法可以应用于医学图像分割。
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