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[发明专利]一种肺结节良恶性评价方法及装置-CN202110660081.8在审
发明人：周振;李一鸣;俞益洲;乔昕 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种肺结节良恶性评价方法及装置。所述方法包括：构建包括特征提取模块、估算模块和数据融合模块的评价模型；利用由肺结节对及不同医生标注的关于两个肺结节良恶性程度相对高低的标签组成的训练数据集，采用基于每个估算器输出及其标签得到的损失函数对特征提取模块和每个估算器的参数进行训练；将待评价肺结节CT图像输入到训练好的评价模型，得到肺结节的良恶性打分。由于本发明用于训练评价模型的数据集采用的是两个肺结节良恶性程度相对高低的标签，而不同医生标注的所述标签的一致性很好，因此提高了肺结节良恶性评价的准确度；本发明的训练方法还降低了时间复杂程度，提高了模型训练的速度
一种结节恶性评价方法装置

[发明专利]一种小鼠胚胎成纤维细胞恶性转化株及其应用-CN202110832354.2在审
发明人：张芳芳;朱丽瑾;苑修源;张敏;肖芸;鞠莉;余珉;应士波;高雅楠 -专利权人：杭州医学院
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： C12N5/077 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于3D培养条件下温石棉诱导的小鼠胚胎成纤维细胞恶性转化株及其应用，属于生物学和肿瘤学技术领域。所述小鼠胚胎成纤维细胞恶性转化株分类命名为：小鼠胚胎成纤维细胞系NIH3T3/3As‑T，保藏号为：CCTCC NO：C2021138。本发明提供的小鼠胚胎成纤维细胞恶性转化株是在3D培养条件下由小鼠胚胎成纤维细胞经温石棉多阶段多次染毒处理后，发生恶性转化获得。3DCC模拟了体内肿瘤细胞生长的微环境，构建的小鼠胚胎成纤维细胞恶性转化株具有与体内肿瘤细胞相似的形态学和细胞生物学特性，在作为致癌物致癌机制研究的细胞模型等多个方面具有良好的应用前景。
一种小鼠胚胎纤维细胞恶性转化及其应用

[发明专利]一种恶性疟原虫RIFIN重组蛋白PfRIFIN-55的构建、制备及用途-CN202110439825.3在审
发明人：柯科维·卡森;陈军虎;陈绅波;崔延冰;沈海默;徐斌;周晓农 -专利权人：中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所（国家热带病研究中心）
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： C07K14/445 文献下载
摘要：本发明提供了一种由恶性疟原虫RIFIN基因PF3D7_0833400编码的恶性疟原虫RIFIN重组蛋白，其基因序列如SEQ ID NO.1所示，氨基酸序列如SEQ ID NO.4所示。还公开了该种恶性疟原虫RIFIN重组蛋白的制备方法。与对照PfMSP1‑42相比，本发明的蛋白不仅具有较好的可特异性识别感染恶性疟原虫病人血清的能力，且对被恶性疟原虫感染的重症和非重症患者血清免疫反应表现出明显的差异，对重症患者血清的免疫反应阳性率明显低于对非重症患者血清免疫反应的阳性率
一种恶性疟原虫 rifin 重组蛋白 pfrifin 55 构建制备用途

[发明专利]用于鉴别恶性间皮瘤的血液标志物及其应用-CN202110622861.3在审
发明人：陈忠坚;毛伟敏;高赟 -专利权人：浙江省肿瘤医院
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明公开了用于鉴别恶性间皮瘤的血液标志物及其应用。所述血液标志物为以下九个代谢物的组合：尿嘧啶、吡咯啉羟基羧酸、苯丙氨酸、胆绿素、牛磺胆酸、胆红素、犬尿氨酸、尿苷和组氨酸。本发明将非靶向代谢组学和机器学习算法相结合，来研究恶性间皮瘤患者和健康个体对照血浆样本之间的差异代谢物，挖掘并验证了由九个代谢物组成的最优分类模型，其具有良好的敏感性和特异性，作为血液标志物能够实现对恶性间皮瘤进行高灵敏度和特异性检测，可应用在制备用于鉴别恶性间皮瘤的诊断试剂中，有助于恶性间皮瘤的诊断，提高筛查效率，降低筛查成本，为个体化治疗提供方向，改善病人的存活率和生存质量。
用于鉴别恶性间皮瘤血液标志及其应用

[发明专利]一种用于甲状腺滤泡性肿瘤鉴别诊断标志物及其应用-CN202210848890.6在审
发明人：毛歆歆;陈杰;贺玖明;黄罗娇;于双妮;马恒 -专利权人：中国医学科学院北京协和医院
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G01N27/62 文献下载
摘要：公开了一种用于甲状腺滤泡性肿瘤鉴别诊断标志物及其应用，收集病理科诊断的甲状腺滤泡性肿瘤标本；对甲状腺滤泡性肿瘤标本进行质谱成像扫描；在训练集中获得甲状腺滤泡性肿瘤相关的差异代谢物分子标志物；对差异代谢物分子标志物进行结构鉴定，构建甲状腺滤泡性病变的良恶性评估模型，并在测试集中对评估模型进行验证；通过利用甲状腺滤泡性病变的良恶性评估模型，对恶性潜能未定的甲状腺滤泡性肿瘤进行良恶性评估。本发明通过基于质谱成像的代谢组学方法，对组织中化合物的组成、相对丰度及分布情况进行全面、快速分析，确定可用于鉴别诊断的关键代谢酶，为甲状腺滤泡性肿瘤的良恶性诊断或评估提供参考价值。
一种用于甲状腺滤泡性肿瘤鉴别诊断标志及其应用

[发明专利]子宫内膜良恶性病变联合标志物、检测引物探针组及试剂盒-CN202210401707.8在审
发明人：王林海;刘沛 -专利权人：北京起源聚禾生物科技有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明公开了子宫内膜良恶性病变联合标志物、检测引物探针组及试剂盒，所述联合标志物包括26个目标基因的特定甲基化区域，针对这些甲基化区域的检测引物和探针，能够通过荧光定量PCR来进行检测，检测结果采用logistic回归算法即可对子宫内膜良恶性病变的风险评估，包括有效区分子宫肌瘤、子宫肉瘤、子宫内膜不典型增生以及子宫内膜癌等良恶性病变。本发明通过多基因甲基化联合检测，显著提高对子宫内膜恶性病变的检测的灵敏度以及特异性。本发明试剂盒特别适用于以宫颈脱落细胞作为样本进行子宫内膜良恶性病变的鉴别诊断，具有取样简单便捷、检测速度快、准确性高特异性等优点。
子宫内膜恶性病变联合标志检测引物探针试剂盒

[发明专利]一种通过CT和印迹基因检测联合鉴别肺结节良恶性的系统-CN202210936697.8在审
发明人：白春学;宋元林;周建;郭玮;纪元;周宁;杨达伟 -专利权人：复旦大学附属中山医院
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种通过CT和印迹基因检测联合鉴别肺结节良恶性的系统。该系统包括用于获取肺部影像的CT扫描仪，CT特征量化分类处理系统，用于原位杂交检测印迹基因GNAS、GRB10、SNRPN和HM13的试剂盒，以及印迹基因分级处理系统；其中，CT分类联合印迹基因表达分级判断肺结节良恶性的标准为：CT影像学为2级，印迹基因IV级时判断为恶性；CT影像学为3S，印迹基因为III级和IV级时判断为恶性；CT影像学为3L或以上时，印迹基因II级、III级和IV级判断为恶性；其他情况判断为良性。
一种通过 ct 印迹基因检测联合鉴别结节恶性系统

[发明专利]一种基于电子病历的恶性肿瘤并发症分析方法-CN202310370759.8在审
发明人：王黎明;覃桂敏;史彦芊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本申请实施例涉及电子病历数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于电子病历的恶性肿瘤并发症分析方法，包括：对恶性肿瘤电子病历数据进行预处理，得到处理后的病历数据；基于处理后的病历数据，构建并发症网络模型；依次对并发症网络模型进行拓扑分析、节点中心性分析，并基于度和介数中心性的测量算法，提取关键疾病；基于社区检测算法，分析不同社区中与恶性肿瘤相关的并发症模式，挖掘不同类型恶性肿瘤的并发症模式，得到分析结果；并对分析结果进行可视化处理。本申请通过挖掘电子病历中的信息，将复杂网络的分析方法用于恶性肿瘤的并发症的分析，能够提高医生工作效率，丰富并发症研究的方法，提高医疗信息数据的应用价值。
一种基于电子病历恶性肿瘤并发症分析方法

[发明专利]生物标志物在诊断或预后恶性胸腔积液中的应用、相关产品-CN202310611063.X在审
发明人：杨黎;张毅;刘孝炎 -专利权人：郑州大学第一附属医院
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01N33/543 文献下载
摘要：本申请公开了一种检测生物标志物的试剂或方法在制备用于诊断或预后恶性胸腔积液的产品的应用、及相关产品，该生物标志物为去甲肾上腺素、肿瘤相关巨噬细胞、乳酸‑去甲肾上腺素代谢通路中相关乳酸中的一种或多种。采用本申请的技术方案，可以根据去甲肾上腺素、肿瘤相关巨噬细胞、乳酸‑去甲肾上腺素代谢通路中相关乳酸在胸腔积液中的含量或占比判断是否为恶性胸腔积液，还可以为恶性胸腔积液的预后提供预测，进一步可以辅助临床病症的判断胸腔积液检测相比胸腔病损穿刺病理检测具有样本获取容易、操作创伤小、检测用时短的优点，对胸腔积液样本中上述生物标志物水平进行检测辅助良恶性的鉴别诊断以及对恶性患者预后预测可以更快给出。
生物标志诊断预后恶性胸腔积液中的应用相关产品

[发明专利]一种甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类方法及其装置-CN201810318242.3有效
发明人：向俊;卢宏涛;官青;王蕴珺;平波;万晓春;李端树;杜佳俊;秦宇 -专利权人：复旦大学附属肿瘤医院;上海交通大学
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类方法及其装置，所述方法包括：获取若干一定尺寸的经良恶性标注的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像；用获取的图像组成训练集，并对训练集进行数据扩增；生成初步卷积神经网络；用扩增后的训练集训练初步卷积神经网络，优化其参数，使其可判断甲状腺肿瘤细胞学涂片图像中细胞的良恶性，从而形成成熟卷积神经网络；获取待分类的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像，用成熟卷积神经网络对该图像中的细胞进行良恶性判断：图像中所有细胞均判断为良性则输出良性结果，图像中有至少一个细胞为恶性则输出恶性结果。
一种甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类方法及其装置

[发明专利]恶性疟原虫纳米磁分离实时荧光定量PCR检测试剂盒及核苷酸序列-CN201410201466.8有效
发明人：刘翌;王飞;田茵;孙宁;杨静;孙福军;刘艳华;薛强;高璟瑜;张绍福;邹明强;邓丛良;葛广路 -专利权人：中华人民共和国北京出入境检验检疫局
申请日： 2014-05-14 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： C12Q1/68 文献下载
摘要：本发明涉及一种恶性疟原虫纳米磁分离实时荧光定量PCR检测试剂盒及核苷酸序列，设计了恶性疟原虫特异的引物和探针，优化了实时荧光PCR检测体系；针对恶性疟原虫的一对引物，结合普通PCR技术和分子克隆技术，构建了恶性疟原虫质粒标准品，建立了目的基因拷贝数与荧光检测信号之间关系的标准曲线，实现了恶性疟原虫的实时荧光定量检测。
恶性疟原虫纳米分离实时荧光定量 pcr 检测试剂盒核苷酸序列

[发明专利]恶性实体瘤化疗药耐药检测试剂盒-CN201610537250.8有效
发明人：王岩 -专利权人：吉林大学
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明公开了一种恶性实体瘤化疗药耐药检测试剂盒，其包含恶性实体瘤耐药细胞cDNA标准品、SYBR Green聚合酶链式反应体系、用于扩增MDR1及LIMK1基因和管家基因的引物对。本发明使用时，通过分别将肺癌等恶性实体瘤细胞间断暴露在梯度增高的长春新碱中，建立了差异耐药细胞亚系。因此联合检测MDR1及LIMK1基因的表达，可用于诊断恶性实体瘤是否耐药及耐药程度，同时可用于制备化疗药耐药筛查制剂，能够为恶性实体瘤化疗患者提供精准用药方案。
恶性实体化疗耐药检测试剂盒

[发明专利]基于卷积神经网络的肺癌良恶性判别系统和实现装置-CN201711324448.9有效
发明人：王方;胡飞 -专利权人：北京青燕祥云科技有限公司
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明提供了基于卷积神经网络的肺癌良恶性判别系统和实现装置，涉及医学影像技术领域，包括获取肺部CT图像，其中，CT图像包括第一CT图像和第二CT图像；将第一CT图像和第二CT图像进行配准，得到第一配准图像和第二配准图像；分别获取第一配准图像和第二配准图像中的病灶位置，得到第一CT样本和第二CT样本；将第一CT样本的第一参数值与第二CT样本的第二参数值作差，得到3D样本；通过多个训练样本训练良恶性判别卷积神经网络，并通过良恶性判别卷积神经网络判定3D样本的良恶性，其中，训练样本为经过病理检测的3D样本。缩短回访时间，能够准确识别肺结节细小差别，进而判别肺结节良恶性。
样本卷积神经网络配准图像实现装置训练样本肺结节肺癌医学影像技术肺部CT图像病理检测病灶位置配准判定

[发明专利]减少CXCL13蛋白活性或表达量的活性物质在制备治疗恶性肿瘤转移药物中的用途-CN201611038204.X有效
发明人：魏于全;任骏 -专利权人：四川大学
申请日： 2016-11-23 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： A61K45/00 文献下载
摘要：本发明属于医药领域，特别是涉及减少CXCL13蛋白活性或者表达量的抗体蛋白、核酸序列及小分子抑制剂等活性物质在制备治疗恶性肿瘤转移药物中的用途。本发明的方案是提供了减少CXCL13蛋白活性或者表达量的活性物质在制备治疗恶性肿瘤转移的药物中的用途。实验证明，CXCL13阻断剂或阻断抗体能显著抑制恶性肿瘤的肺转移；而CXCL13阻断剂或阻断抗体联合化疗药物或T细胞免疫负调节因子则其抑制恶性肿瘤肺转移效果尤为突出。能收到更好的协同效果。本发明为恶性肿瘤转移的治疗提供了新的有效选择。
减少 cxcl13 蛋白活性表达物质制备治疗恶性肿瘤转移药物中的用途

[发明专利]一种基于深度学习的肝部CT图像良性恶性分类方法-CN201910463406.6有效
发明人：滕彦晨;钱校凯;孙玲玲 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的肝癌CT图像良性恶性分类方法，本发明在现有Resnet34网络模型的基础上进行设计改造，提出一种适应输入图像为9通道的针对肝癌CT图像良性恶性诊断分类的模型算法，同时提出针对不同病人不同切片数目选取切片的解决方法通过获取病人切片，选取肝部信息最大切片，再进行数据预处理，然后对处理后的数据进行增强，接着输入到模型中进行训练，实现肝癌CT图像良性恶性的分类。本发明不仅仅得到了肝癌CT图像良性恶性分类较好实验结果，重点是实现自动肝癌分类为恶性或良性的一整套流程，构建了一个可以应用于临床医生肝癌辅助诊断的计算机辅助诊断(CAD)系统，减轻医生诊断压力。
一种基于深度学习肝部 ct 图像良性恶性分类方法