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公开(公告)号：CN112236824A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201980036515.8
申请日：2019-05-20
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种用于生成基于图的参考基因组的方法(100)，包括：(i)接收(120)当前参考基因组的一个或多个较旧版本，每个版本包括多个节点，所述多个节点识别考基因组的版本以及该版本中各个节点的位置；(ii)将参考基因组的每个较旧版本与当前参考基因组比对(130)以生成基于图的参考基因组，其中，所述比对基于所述位置信息；(iii)从参考文集中提取(140)一个等位基因和与该等位基因相关联的背景信息，其中，相应的文献识别参考基因组的版本以及等位基因在该版本中的位置；并且(iv)基于所述参考基因组的所识别版本和所提取的等位基因在该版本内的位置，将所述等位基因和相关联的背景信息映射(150)到所述基于图的参考基因组的节点上。
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公开(公告)号：CN109791795A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201780060734.0
申请日：2017-09-29
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： N·迪米特罗娃 , R·所罗门 , K·帕娅尔 , M·达尼斯曼-塔沙尔 , M·本特祖尔 , N·沙拉比 , S·尤希姆 , A·R·曼科维赫 , V·阿格拉瓦尔 , J·古 , I·弗里德曼 , K·沃良斯基
Abstract: 一种临床基因组数据处理设备，包括：至少一个微处理器(10)；以及非瞬态存储介质(12)，其存储用于实施设备的功能的指令。用户界面(26、28)接收对于执行基因组工作流的请求并且显示通过所述基因组工作流的所述执行而生成的输出。基因组工作流管理器管理异步消息传送队列(24)并且管理所述基因组工作流的执行。服务提供器(20)执行与所述基因组工作流相关联的工作。所述基因组工作流管理器通过经由异步消息传送队列交换的消息与服务提供器通信，以经由通过服务提供器执行的工作来管理所述基因组工作流的执行。服务提供器可以包括基因组处理服务提供器(201)、注释服务提供器(202)、畸变分优先级服务提供器(203)、报告服务提供器(204)、临床试验匹配服务提供器(205)等。
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公开(公告)号：CN107710206B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201680032052.4
申请日：2016-05-24
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 公开了用于检测至少一个生物学有机体的组成的亚群的方法、系统和装置。根据示范性实施例，将从至少一个生物学有机体的组成的群组编译的生物学数据形式化(112)为离散时间实值向量信号的集合。此外，对生物学数据的向量信号执行(114)频域分析以编译向量信号的谱性质。所述谱性质能够被用于有效地检测群组的亚群，同时维持高度的准确性。
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公开(公告)号：CN111316366A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201880072504.0
申请日：2018-10-23
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种基因组/蛋白质组测试综合方法包括：接收包括对应于人的样本的基因组/蛋白质组数据集(12)，其中，每个样本包括根据针对对应的人的基因组/蛋白质组数据导出的一组特征中的特征的值。针对每个特征，执行单变量分析(30)以生成针对所述特征的样本密度对特征值数据集，其例如被表示为核密度估计(KDE)(52)。使用KDE在所述特征上执行多变量分析(32、34)以生成一组鉴别性特征(36、38)。在一个范例中，多变量分析(32)使用KDE的能量谱密度(ESD)特性。在另一范例中，多变量分析(34)使用KDE的峰值位置特性。
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公开(公告)号：CN111465990B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN201880079105.7
申请日：2018-10-05
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G16H10/20
Abstract: 一种用于招募针对临床试验的患者的方法(100)，包括：接收(110)包括关于一个或多个临床试验的信息的数据集，每个临床试验包括患者适合性准则；从所述临床试验中的每个提取(120)所述患者适合性准则；使用结构化临床试验标记语言将所述患者适合性准则转换(130)为标准化患者适合性准则；将所述患者适合性准则存储(140)在数据库(862)中，准则中的每个与一个或多个临床试验相关联；接收(150)关于患者的患者特异性数据值；使用患者特异性数据值查询(160)临床试验适合性准则数据库以识别由所述患者特异性数据值满足的适合性准则；识别(170)与由接收到的患者特异性数据值满足的一个或多个标准化患者适合性准则相关联的临床试验；并且提供(180)至少一个临床试验的识别的报告。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107430645A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201680020372.8
申请日：2016-03-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16H10/40 , G06F19/00 , G06F19/328 , G16H10/60 , G16H50/30
Abstract: 在如下用于多个临床状况的风险水平评估方法中，实验室测试结果的集合(32)被存储有针对患者的时间戳，包括至少一个血液学测试结果和至少一个动脉血液气体(ABG)测试结果。针对每个临床状况，基于所存储的实验室测试结果的集合的临床状况特异性子集针对临床状况确定风险水平。在实验室测试结果的所存储的临床状况特异性子集足以确定所述风险水平的状况下，做出该确定。基于实验室测试结果的所述临床状况特异性子集中的实验室测试结果的时间戳来将时间戳分配给每个确定的风险水平。显示设备(44、46)显示所确定的风险水平以及其确定的风险水平满足显示准则的每个临床状况的分配的时间戳。
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公开(公告)号：CN107430645B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201680020372.8
申请日：2016-03-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 在如下用于多个临床状况的风险水平评估方法中，实验室测试结果的集合(32)被存储有针对患者的时间戳，包括至少一个血液学测试结果和至少一个动脉血液气体(ABG)测试结果。针对每个临床状况，基于所存储的实验室测试结果的集合的临床状况特异性子集针对临床状况确定风险水平。在实验室测试结果的所存储的临床状况特异性子集足以确定所述风险水平的状况下，做出该确定。基于实验室测试结果的所述临床状况特异性子集中的实验室测试结果的时间戳来将时间戳分配给每个确定的风险水平。显示设备(44、46)显示所确定的风险水平以及其确定的风险水平满足显示准则的每个临床状况的分配的时间戳。
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公开(公告)号：CN111465990A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201880079105.7
申请日：2018-10-05
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G16H10/20
Abstract: 一种用于招募针对临床试验的患者的方法(100)，包括：接收(110)包括关于一个或多个临床试验的信息的数据集，每个临床试验包括患者适合性准则；从所述临床试验中的每个提取(120)所述患者适合性准则；使用结构化临床试验标记语言将所述患者适合性准则转换(130)为标准化患者适合性准则；将所述患者适合性准则存储(140)在数据库(862)中，准则中的每个与一个或多个临床试验相关联；接收(150)关于患者的患者特异性数据值；使用患者特异性数据值查询(160)临床试验适合性准则数据库以识别由所述患者特异性数据值满足的适合性准则；识别(170)与由接收到的患者特异性数据值满足的一个或多个标准化患者适合性准则相关联的临床试验；并且提供(180)至少一个临床试验的识别的报告。
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公开(公告)号：CN109155151A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201780030793.3
申请日：2017-05-11
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G16B40/30
Abstract: 公开了用于检测至少一种生物有机体的成分的亚群的方法、系统和装置。根据示范性实施例，根据至少一种生物有机体的成分汇编的生物数据样本的集群分区通过基于不一致性度量计算针对所述分区的不一致性得分来评估(114)。另外，针对多个分区中的至少一个，非零值被分配给仅具有一个生物数据样本的至少一个集群的所述不一致性度量。此外，所述亚群通过选择具有最小不一致性得分的分区作为所述亚群来识别。
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公开(公告)号：CN107924430A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201680048013.3
申请日：2016-08-12
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06F19/24
CPC classification number: G06F19/24 , G06F17/30339
Abstract: 公开了用于检测至少一个生物体的成分中的模式的方法、系统和装置。根据一种方法，通过选择(210)基因或蛋白质中的至少一个的不同子集并且从对应于所选择的子集的生物数据中识别(212)聚类来确定(208)成分的聚类。这里，计算针对所述成分的隶属度值，所述隶属度值指示在聚类内的隶属度，以用作额外的聚类确定过程(208)的基础以获得最终的成分聚类。通过使初步聚类基于生物数据的不同子集以及基于隶属度值来制定更高级聚类，实施例使得能够以实用的、准确的并且高效的方式来评估大量生物数据。
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