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[发明专利]一种乳腺癌分子亚型的识别系统-CN202310831537.1在审
发明人：赖胜圣;杨蕊梦;甄鑫;梁芳蓉;张婉丽;刘虔铖;韦瑞丽 -专利权人：广东食品药品职业学院;广州市第一人民医院（广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院）
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺癌分子亚型的识别系统，包括：模型构建模块、序列获取模块、特征提取模块、特征融合模块以及乳腺癌分子亚型识别模块；所述模型构建模块，用于获取经病理证实的乳腺癌MRI图像的M个MRI序列样本，并分别提取每一MRI序列样本中N个样本对象的影像组学特征数据；对每一MRI序列样本的影像组学特征数据进行筛选得到每一MRI序列样本的若干关键影像组学特征；基于所述关键影像组学特征建立乳腺癌分子亚型识别模型；所述乳腺癌分子亚型识别模块，用于将待识别融合序列输入乳腺癌分子亚型识别模型中，以使乳腺癌分子亚型识别模型输出与待识别乳腺癌MRI图像对应的乳腺癌分子亚型。
一种乳腺癌分子识别系统

[发明专利]一种乳腺癌图像的多分类方法、装置及存储介质-CN202310693957.8在审
发明人：杨蕊梦;甄鑫;樊浩;梁芳蓉;张婉丽;赖胜圣;韦瑞丽 -专利权人：广州市第一人民医院（广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院）
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺癌图像的多分类方法、装置及存储介质，包括：根据多个目标对象待分类的第一图像数据，获取对应的基于全肿瘤表观扩散系数成像序列直方图的第一特性目标数据；根据预设的目标组合序列，对多个目标对象的第一图像数据的特征序列进行组合，并将得到的组合序列结果按照目标对象进行融合，对应得到基于影像组学特征的第二特性目标数据；将第一特性目标数据和第二特性目标数据进行结合，得到第三特性目标数据，将第三特性目标数据作为训练好的第一分类网络的输入，以使输出第一分类结果；能够提高乳腺癌图像的分类效果。
一种乳腺癌图像分类方法装置存储介质

[发明专利]一种载药纳米颗粒及其制备方法和应用-CN202310277044.8在审
发明人：杨蕊梦;王俊侠;甄鑫;梁芳蓉;张婉丽;赖胜圣;韦瑞丽 -专利权人：广州市第一人民医院（广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院）
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： A61K9/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种载药纳米颗粒及其制备方法和应用，所述载药纳米颗粒包括：疏水性抗肿瘤药物、两亲性聚合物和单宁酸‑锰络合物；所述两亲性聚合物中包覆疏水性抗肿瘤药物；所述单宁酸‑锰络合物负载在两亲性聚合物的表面；其中，所述两亲性聚合物包括亲水性链段和疏水性链段，所述亲水性链段选自聚乙二醇；所述疏水性链段选自聚乳酸‑羟基乙酸共聚物。本发明使用两亲性聚合物封装疏水性抗肿瘤药物，并在其表面利用单宁酸多酚螯合金属锰形成金属‑酚类网络覆于其上，最终获得载药纳米颗粒；实现了肿瘤细胞原位杀伤和TAAs释放。从而实现长期，高效的免疫反应。同时，该材料还具有成像效果，便于在治疗过程中对肿瘤组织进行实时监测。
一种纳米颗粒及其制备方法应用

[发明专利]瘤细胞图像的分类方法及装置、设备、存储介质-CN202111212018.4有效
发明人：王琳婧;甄鑫;杨蕊梦;梁芳蓉;张书旭;廖煜良 -专利权人：广州医科大学附属肿瘤医院
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于机器学习技术领域，公开了一种瘤细胞图像的分类方法及装置、设备、存储介质，通过对所有不同的MRI序列进行不排列组合，获得L个融合序列，按照各个融合序列所包括的不同MRI序列，将样本对象的第一特性数据样本融合成第二特性数据样本，然后再通过分类器进行训练，构建得L个可鉴别至少两种肿瘤类型的分类系统，从中选择出分类性能达到预设条件的目标分类系统，从而确定出融合效果较好的目标融合序列，以该目标融合序列的转换矩阵对目标待测对象的K个目标第一特性数据融合成一个目标第二特性数据，输入至目标分类系统进行分类，可以融合来自多个MRI序列的成像信息进行分类，更好地描述肿瘤的特性，进而可以提高分类准确性。
细胞图像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]瘤细胞图像的分类和装置-CN202110199316.8有效
发明人：甄鑫;梁芳蓉;王琳婧 -专利权人：广州领拓医疗科技有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种瘤细胞图像的分类和装置。其中瘤细胞图像的分类方法通过多次训练m个分类器，依据包括m个分类器的多分类器系统的目标函数确定L个最优投影矩阵，获取待测细胞的待测图像数据，将待测图像数据的特性数据通过L个最优投影矩阵，投影到新的特性空间，以得到L套待测特性数据，将L套待测特性数据输入m个分类器，根据m个分类器的输出结果确定待测细胞的类别，以实现对待测细胞的准确分类，具有较高的分类效率。
细胞图像分类装置