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[发明专利]代谢组学视域一种动态集成选择的死亡时间推断策略-CN202310840785.2在审
发明人：李健;刘明锋;吴妍娟;李娜;党丽虹;安国帅;杜秋香;曹洁;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明涉及法医学领域，具体是代谢组学视域一种动态集成选择的死亡时间推断策略，本发明基于非靶向代谢组学检测到的大鼠死后肺脏中的代谢物表达谱构建了动态集成选择模型推断死亡时间，从七种模型中筛选死亡时间预测效能最好的4种模型用于构建模型算法池，在此基础上，使用Stacking和Voting静态集成和DES动态集成选择对模型算法池进行不同策略的集成优化，结果显示基于DES的动态集成选择算法有效的提升了死亡时间的预测准确性。本发明将代谢组学结合动态选择算法首次应用于死亡时间推断中，为提升死亡时间的预测准确率提供了一种新的尝试。
代谢视域一种动态集成选择死亡时间推断策略

[发明专利]一种推断大鼠骨骼肌挫伤程度和损伤时间的方法-CN202110899568.1有效
发明人：党丽虹;李娜;李健;卢晓军;仁康;杜秋香;曹洁;靳茜茜;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明属于法医学领域，具体是一种推断大鼠骨骼肌挫伤程度和损伤时间的方法。该方法首先通过检测11个mRNA和microRNA在待测样本中的相对表达量，然后代入挫伤程度模型，判段待测骨骼肌样本为未损伤、轻度挫伤还是重度挫伤，进一步通过不同损伤时间模型判断该样本的具体损伤时间。本发明通过判别分析法联合11个mRNA和microRNA相对表达量，并考虑每个mRNA的表达特性不同，针对不同损伤时间段分别建立不同的损伤时间模型，并通过串联挫伤程度和损伤时间模型，同时判断待测样本的挫伤程度和损伤时间，提高了损伤时间预测的准确性，缩短了损伤时间预测窗口，进而能够推广到实际法医实践中的挫伤程度和损伤时间推断。
一种推断大鼠骨骼肌挫伤程度损伤时间方法

[发明专利]结合组织学图像与深度迁移学习的血栓分期模型构建方法-CN202310724680.0在审
发明人：安国帅;靳茜茜;吕慧敏;张广南;高毓;李健;王亮亮;杜秋香;曹洁;任康;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明属于疾病司法鉴定与计算机技术相结合的交叉领域，尤其涉及一种结合组织学图像与深度迁移学习的血栓分期推断模型构建方法。该分期推断模型的建立方法包括：数字扫描仪获取全景组织切片图像；图像块提取；图像颜色标准化；构建训练集与验证集；对深度学习模型进行训练及验证；生成热力图解释模型；以及将图块数据集训练获得模型预测推广至对全景切片图像进行预测等步骤。本发明结合较为经济易获取的HE染色血栓组织切片及深度迁移学习算法训练卷积神经网络血栓分期判别模型用于血栓形成时间推断有望为DVT分期提供新的策略及方法。
结合组织学图像深度迁移学习血栓分期模型构建方法

[发明专利]基于代谢组学双平台的人体深静脉血栓诊断模型的构建-CN202310291674.0在审
发明人：安国帅;李荣其;曹洁;李健;王亮亮;靳茜茜;杜秋香;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明临床医学诊断技术领域，涉及一种基于代谢组学双平台的人体深静脉血栓诊断模型的构建。主要获取GC‑MS和LC‑MS两种平台深静脉血栓患者和健康人体小分子代谢谱；PLS‑DA及t检验筛选差异性特征；差异特征二级谱与在线数据库标准二级谱比对确定差异代谢物；构建筛选GC‑MS及LC‑MS最优基础模型；元学习器堆叠整合两平台最优基础模型似然概率输出，构建平台代谢组人体DVT诊断模型；利用SHAP特征选择流程，在不损失性能的前提下剔除模型中冗余代谢物特征，极大提高模型经济性；发明所构建的DM‑HDDM的经济性、鲁棒性及稳定性得到有效提升。
基于代谢组学双平台人体静脉血栓诊断模型构建

[发明专利]基于二代测序技术筛选的骨骼肌早期损伤时间推断基因集合体系获取方法及模型构建方法-CN202310294828.1在审
发明人：王亮亮;周世栋;孙浩;邢运虹;孙乐乐;申君毅;任康;杜秋香;曹洁;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16H70/60 文献下载
摘要：本发明属于法医病理学领域，尤其涉及一种基于二代测序技术筛选的骨骼肌早期损伤时间推断基因集合体系获取方法及模型构建方法。本发明从核心基因和转录因子两个层面筛选指标集合，采用3种不同的机器学习分类算法，对指标集合的损伤时间推断效能进行了比较和验证，有效规避了在指标选取过程中的主观性过强与实用性欠缺等问题，为人体骨骼肌早期损伤时间推断指标筛选提供了行之有效的筛选流程，提升了骨骼肌早期损伤时间推断基因指标筛选的系统性及合理性，从而提升了骨骼肌早期损伤时间推断的准确性及可靠性。
基于二代技术筛选骨骼肌早期损伤时间推断基因集合体系获取方法模型构建

[发明专利]一种高超声速单轨火箭橇的产品橇气动外形结构-CN202211680049.7在审
发明人：赵卫星;李康;吕水燕;张晨辉;韩广斌;孙俊红;王涛;付良 -专利权人：中国兵器工业试验测试研究院
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： F42B35/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高超声速单轨火箭橇的产品橇气动外形结构，从前向后依次为减阻杆、整流罩、舱段和过渡段；减阻杆可减缓来流速度，降低系统气动阻力；整流罩可降低气动阻力和增加下压力；舱段可实现系统型面连续、光滑，同时降低气动阻力和增加下压力；过渡段是将推力橇的推力传递至承载被试品的产品橇，同时可实现系统型面连续、光滑，进一步降低气动阻力。本发明大幅度降低了火箭橇系统的结构重量和气动阻力，能够最经济地实现高超声速地面试验。
一种高超声速单轨火箭产品气动外形结构

[发明专利]基于重塑肿瘤细胞免疫原性策略的免疫化疗药物及其制备方法-CN202210901074.7在审
发明人：张楠;陈义兵;孙俊红;董卓林;李梦茹 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： A61K39/00 文献下载
摘要：本发明属于医药技术领域，涉及肿瘤化疗与免疫联合治疗、纳米自组装体和药物递送系统，特别是指基于重塑肿瘤细胞免疫原性策略的免疫化疗药物及其制备方法。所述免疫化疗药物包括DNA立方体、位于DNA立方体相对面的胆固醇分子、肿瘤抗原分子及化疗药物。本发明提供的化疗药物（盐酸阿霉素）@DNA立方体‑肿瘤抗原分子（DOX@C2.2‑Ag）可以镶嵌在肿瘤细胞膜上，使Ag作为新的免疫靶点暴露于肿瘤细胞膜表面，重塑肿瘤细胞免疫原性；能靶向递送负载的化疗药至肿瘤细胞；且由于DNA立方体具有中空结构，嵌入细胞膜后，在细胞膜上形成众多纳米孔道，使化疗药更快更多进入肿瘤细胞，增效化疗与免疫联合抗肿瘤的作用。
基于重塑肿瘤细胞免疫原性策略免疫化疗药物及其制备方法

[发明专利]一种通道式攻角设计装置及方法-CN202211683195.5在审
发明人：谢波涛;杨洋;赵卫星;吕水燕;郝芬芬;孙俊红;朱晓 -专利权人：中国兵器工业试验测试研究院
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种通道式攻角设计装置及方法,包括蒙皮、泄流通道、航向矩管、上三角整流结构、前横梁、中横梁、后横梁、楔形整流和整流帽；通道式攻角设计装置关于火箭橇系统的展向中截面对称，由产品橇前端延伸至产品橇尾端；产品橇底盘上设置前横梁、中横梁和后横梁，分别位于产品橇前端、中部和尾端；前部侧面与火箭橇前立柱的内撑面在同一平面，后部侧面与火箭橇后立柱的内撑面在同一平面，用钢板将前立柱内撑面与后立柱内撑面连接形成中部侧面，火箭橇的后立柱内撑面展向位置在前立柱内撑面展向位置外侧，钢板在安装时折弯形成扩流通道，使气体减速，减小被试品尾部所受气动升力。本发明装置结构简单，便于加工、安装。
一种通道式攻角设计装置方法

[发明专利]基于代谢组学的深静脉血栓形成预测模型的建立方法-CN202110705616.9有效
发明人：曹洁;李丹;党丽虹;靳茜茜;杜秋香;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于生物医学中深静脉血栓形成的预测领域，具体是一种基于代谢组学的深静脉血栓形成预测模型的建立方法，包括：获取深静脉血栓形成患者和健康人体的血清代谢物数据集；依据正交偏最小二乘判别模型中VIP﹥1，及独立样本t检验中P值﹤0.05的条件，将血清小分子代谢物数据集中满足条件的化合物作为深静脉血栓形成的特征生物标志物；将特征生物标志物数据导入IBM SPSS软件，建立多层感知器模型；或者将特征生物标志物数据导入R软件，利用Rattle包建立随机森林模型。本发明的方法所建立的预测模型检测灵敏度高、特异性好，满足早期诊断深静脉血栓形成的检测需求。
基于代谢静脉血栓形成预测模型建立方法

[发明专利]一种橇-轨关系耦合的火箭橇凿削效应分析方法-CN202211683912.4在审
发明人：闫华东;张启洞;夏洪利;孟鑫;孙俊红;李辉;陈诚 -专利权人：中国兵器工业试验测试研究院
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种橇‑轨关系耦合的火箭橇凿削效应分析方法，对火箭橇橇体和滑轨进行三维建模，确定橇体与滑轨间的位置关系，简化橇体，得到简化橇体‑滑轨耦合三维模型；将橇体‑滑轨耦合三维模型导入有限元软件，分别对橇体和滑轨进行网格划分，提取模型的节点和单元信息；将简化橇体三维模型和滑轨三维模型离散为一系列带有质量的物质点；采用更新拉格朗日格式运动描述方法建立火箭橇凿削计算的控制方程；采用显示时间积分方法更新背景网格，通过形函数实现离散简化橇体模型与滑轨模型的物质点和背景网格结点之间的信息映射，基于MPM3D软件完成火箭橇凿削现象分析。本发明克服了传统有限元方法的网格畸变难题，对火箭橇凿削效应进行准确分析。
一种关系耦合火箭橇凿削效应分析方法

[发明专利]基于Stacking集成方法综合多组学数据的死亡时间预测方法-CN202211737726.4在审
发明人：李健;刘明锋;吴妍娟;周世栋;李娜;党丽虹;杜秋香;曹洁;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明涉及法医学领域，具体是一种基于Stacking集成方法综合多组学数据的死亡时间预测方法，包括以下步骤：收集大鼠骨骼肌样本，采用代谢组学、蛋白芯片以及红外光谱检测技术提取组织中的相关生物标志物的表达量；将生物标志物的表达量数据分别输入多种基础模型中进行死亡时间推断，筛选出死亡时间预测表现最好的单一组学最优基础模型；筛选出与单一组学最优基础模型相关性最低的两个基础模型共同构建单一组学Stacking模型；将上述单一组学Stacking集成模型进行串联构建多组学集成模型。本发明为联合多组学的多分子标记预测死亡时间提供了的新方法、新思路，为多组学联合机器学习模型应用于死亡时间推断实践奠定基础。
基于 stacking 集成方法综合多组学数据死亡时间预测

[发明专利]火箭橇靴轨摩擦热快速计算方法-CN202211680033.6在审
发明人：周学文;孙俊红;张启洞;闫华东;解珍珍;郝芬芬;胡兵;屈小婷 -专利权人：中国兵器工业试验测试研究院
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种火箭橇靴轨摩擦热快速计算方法，通过试验测试数据或预先计算模拟数据，得到瞬像矩阵，并对矩阵进行矩阵分解，计算出特征向量和特征值信息，进一步得到POD基函数；根据问题所要求的误差，确定截留特征值数量，进而确定出满足要求的空间维度，利用所求出的特征向量，确定与空间维度相对应的向量空间；利用所确定的向量处理全阶模型的离散矩阵，得到温度场降阶模型，在生成的向量空间下计算降阶后的温度场模型，计算出相应的温度信息。本发明能够提高温度场计算效率，并节省大量的内存占用。
火箭橇靴轨摩擦快速计算方法

[发明专利]基于Stacking集成学习的骨骼肌早期损伤时间预测方法-CN202111317633.1有效
发明人：李娜;党丽虹;李健;冯娜;梁芯瑞;安国帅;任康;杜秋香;曹洁;靳茜茜;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明涉及法医学领域，具体是一种基于Stacking集成学习的骨骼肌早期损伤时间预测方法，包括以下步骤：收集大鼠不同损伤时间的骨骼肌样本，获取骨骼肌损伤修复相关基因表达量；三种基分类器的预测模型，将三种基分类器的预测概率值堆叠形成新的特征集，进行训练得到最终的Stacking集成学习模型；将未知样本的数据输入Stacking集成学习模型，以此来预测未知样本的损伤时间。本发明所述预测方法采用Stacking集成学习对三种基分类器预测结果进行了综合，且三种基分类器通过网格搜索及交叉验证进行了参数优化，从而有效的提升了对骨骼肌早期损伤时间推断的准确性及稳定性。
基于 stacking 集成学习骨骼肌早期损伤时间预测方法

[发明专利]一种基于UPLC-MS技术推断大鼠死亡时间的方法-CN202110631476.5有效
发明人：杜秋香;曹洁;谷祯;党丽虹;卢晓军;安国帅;王英元;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明涉及法医学领域，具体是一种基于UPLC‑MS技术推断大鼠死亡时间的方法，收集死亡后大鼠骨骼肌样本，提取的小分子化合物，通过UPLC‑MS技术进行代谢组学检测；对色谱峰识别、峰对齐，获得化合物名称、保留时间、精确质荷比和峰面积，峰面积归一化，获得差异小分子化合物集合；将差异小分子化合物的含量导入三级串联预测模型中，进行逐级预测，得到一级预测结果后，导入相应的二级预测模型中，然后导入对应的三级模型中，最后得出预测的死亡时间。本发明采用UPLC‑MS技术把三级死亡时间推断模型串联起来对样本进行预测。三级串联预测模型进行分段分步鉴别死亡时间，提高死亡时间预测的准确性和缩短死亡时间鉴别的时间窗口。
一种基于 uplc ms 技术推断大鼠死亡时间方法

[发明专利]一种基于核磁共振氢谱技术的大鼠死亡时间推断方法-CN202111237814.3在审
发明人：党丽虹;李娜;安国帅;魏学;张帅;仁康;曹洁;杜秋香;靳茜茜;孙俊红 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及法医学领域，具体是一种基于核磁共振氢谱技术的大鼠死亡时间推断方法。包括如下步骤：收集不同死亡时间的大鼠骨骼肌样本并提取小分子化合物，通过1H‑NMR技术对骨骼肌样本中小分子化合物进行代谢组学检测分析；采用模式识别分析、t检验、随机森林特征选择和数据库比对，筛选随死亡时间不同而具有特征性变化的差异化合物，采用集成学习算法建立死亡时间推断模型；将未知样本的差异化合物数据代入该死亡时间推断模型，以此来预测未知样本的死亡时间。本发明采用集成学习算法对死亡时间进行预测，建立了死亡时间推断模型。本发明所述方法准确率高、灵敏度高。
一种基于核磁共振技术大鼠死亡时间推断方法

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