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    Automated Reduction of Biomarkers
    2.
    发明申请
    Automated Reduction of Biomarkers 审中-公开
    自动降低生物标志物

    公开(公告)号：US20090006055A1

    公开(公告)日：2009-01-01

    申请号：US12135313

    申请日：2008-06-09

    申请人： Glenn Fung ,  Renaud G. Seigneuric ,  Sriram Krishnan ,  R. Bharat Rao ,  Philippe Lambin

    发明人： Glenn Fung ,  Renaud G. Seigneuric ,  Sriram Krishnan ,  R. Bharat Rao ,  Philippe Lambin

    IPC分类号： G06G7/60

    CPC分类号： G16B25/00 ,  G16B40/00

    摘要： A list of biomarkers indicative of patient outcome is reduced. A computer program is applied to a set of biomarkers indicative of a patient outcome (e.g., prognosis, diagnosis, or treatment result). The computer program models the set of biomarkers with a subset of the biomarkers. The subset is identified without labeling based on the patient outcome. Instead, biomarker scores (e.g., sequence score) are used to identify the subset of biomarkers.

    摘要翻译： 减少了指示患者结果的生物标志物的列表。 将计算机程序应用于指示患者结果的一组生物标志物（例如，预后，诊断或治疗结果）。 计算机程序用生物标志物的一个子集建模该组生物标志物。 基于患者结果，该子集被识别而没有标记。 相反，生物标志物评分（例如，序列评分）用于鉴定生物标志物的子集。

    Modeling lung cancer survival probability after or side-effects from therapy
    6.
    发明授权
    Modeling lung cancer survival probability after or side-effects from therapy 有权
    建立肺癌存活概率或治疗后副作用

    公开(公告)号：US08032308B2

    公开(公告)日：2011-10-04

    申请号：US12399274

    申请日：2009-03-06

    申请人： Shipeng Yu ,  Glenn Fung ,  Cary Dehing-Oberije ,  Dirk de Ruysscher ,  Sriram Krishnan ,  R. Bharat Rao ,  Philippe Lambin

    发明人： Shipeng Yu ,  Glenn Fung ,  Cary Dehing-Oberije ,  Dirk de Ruysscher ,  Sriram Krishnan ,  R. Bharat Rao ,  Philippe Lambin

    IPC分类号： G01N33/48 ,  G01N33/50

    CPC分类号： G06N99/005 ,  A61N5/1031 ,  A61N2005/1041 ,  G06F19/00 ,  G16H50/50

    摘要： Modeling of prognosis of survivability, side-effect, or both is provided. For example, RILI is predicted using bullae information. The amount, volume or ratio of Bullae, even alone, may indicate the likelihood of complication, such as the likelihood of significant (e.g., stage 3) pneumonitis. As another example, RILI is predicted using uptake values of an imaging agent. Standardized uptake from a functional image (e.g., FDG uptake from a positron emission image), alone or in combination with other features, may indicate the likelihood of side-effect. In another example, survivability, such as two-year survivability, is predicted using blood biomarkers. The characteristics of a patient's blood may be measured and, alone or in combination with other features, may indicate the likelihood of survival. The modeling may be for survivability, side-effect, or both and may use one or more of the blood biomarker, uptake value, and bullae features.

    摘要翻译： 提供了对生存能力，副作用或两者的预后的建模。 例如，使用大疱信息预测RILI。 Bullae的数量，体积或比例，甚至单独可能表明并发症的可能性，例如显着（例如阶段3）肺炎的可能性。 作为另一个例子，使用成像剂的摄取值来预测RILI。 来自功能图像的标准摄取（例如，来自正电子发射图像的FDG摄取）单独或与其它特征组合可以指示副作用的可能性。 在另一个例子中，使用血液生物标志物来预测存活能力，例如两年生存能力。 可以测量患者血液的特征，单独或与其它特征组合可能表明存活的可能性。 建模可以是存活性，副作用或两者，并且可以使用一种或多种血液生物标志物，摄取值和大疱特征。