“疗效预测”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果404604个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于深度学习的用药决策方法和系统-CN202010543306.7有效
发明人：吴嘉;余庚花;张璇;田晓明;常柳;庄庆贺 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明提供了一基于深度学习的用药决策方法和系统，通过收集患者相关信息、用药方案相关信息和用药方案对患者的实际疗效效果的实际疗效评估信息，以获取分析数据集，并通过构建的疗效预测模型来分析处理所述分析数据集，以预测各个所述用药方案对不同的所述患者治疗效果的预测疗效评估信息，并根据所述预测疗效评估信息给所述患者推荐适合所述患者个性化要求的所述用药方案。
一种基于深度学习用药决策方法系统

[发明专利]预测抗精神病药物疗效的DNA甲基化标记物及筛选方法和应用-CN202110075081.1在审
发明人：胡茂林;邹秀芬;刘忠纯;宗小芬;张钦然 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于预测抗精神病药物疗效的DNA甲基化标记物。本发明还提供上述甲基化标记物在制备用于预测抗精神病药物疗效的诊断试剂和/或辅助诊断试剂和/或诊断试剂盒中的用途。用于预测抗精神病药物疗效的DNA甲基化标记物预测抗精神病药物治疗疗效，可以提高抗精神病药物疗效的预测准确率，节约成本，适于推广应用，具有较好的应用前景；本发明甲基化标记物的筛选方法，简单、科学、可靠。
预测精神病药物疗效 dna 甲基化标记筛选方法应用

[发明专利]基于情绪识别的药物疗效预测方法、装置及设备-CN202310732804.X在审
发明人：秦永生;申东范 -专利权人：深圳埃尔姆科技有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于情绪识别的药物疗效预测方法、装置及设备，其方法包括获取患者终端上传的患者面部图像数据；采用预设的情绪识别模型对所述面部图像数据进行指标参数识别，并生成指标参数数据，所述指标参数数据包括脑疲劳度以及身体特征参数的一项或多项；将所述指标参数数据与标准参数数据进行比对，以生成用药差值；导入所述指标参数数据以及用药差值至预设的周期预测模型中，通过所述周期预测模型构建疗效进度条，并根据所述疗效进度条生成疗效预测信息，输出所述疗效预测信息至所述患者终端
基于情绪识别药物疗效预测方法装置设备

[发明专利]基于代谢组学预测培美曲塞化疗疗效及不良反应的方法-CN202110415355.7在审
发明人：张玉;曹鹏;伍三兰;黄怡菲;刘亚妮;师少军;徐双兵;胡艳珂;李强;张蕊;龚卫静;杨玉 -专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院
申请日： 2021-04-18 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于代谢组学预测培美曲塞化疗疗效的方法，包括如下步骤：S1：病患的入选以及排除；S2：样本采集；S3：样本检测；S4：疗效评价；基于代谢组学预测培美曲塞化疗不良反应的方法，包括如下步骤：S1：筛选最佳代谢物组合；S2：建立预测模型，本发明检测并确认了代谢产物，同时以此建立一种预测化疗后的疗效模型，能够预测培美曲塞铂类双药治疗非小细胞肺癌的疗效，同时建立了血液不良反应预测模型以及肝脏不良反应预测模型，能够有效确定培美曲塞铂类双药治疗产生的不良反应以及副作用，进而达到疗效的最优化以及不良反应以及副作用的最小化。
基于代谢预测培美曲塞化疗疗效不良反应方法

[发明专利]免疫治疗疗效预测标志物及预测模型构建与应用-CN202111611117.X在审
发明人：刘洪;陈翔;高骞;叶幼琼 -专利权人：中南大学湘雅医院
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明公开免疫治疗疗效预测标志物，受益于ICB治疗的患者在开始两个周期的免疫治疗(4‑6周)后，患者血浆中白细胞介素(ILs)的激活可以预测患者对免疫治疗的反应；这个时间比传统的计算机断层扫描(CT)提前6‑12周，对接受免疫治疗的癌症患者是至关重要的；本发明的免疫治疗激活预测标志物及预测模型构建，是治疗前和治疗早期血液检测的无创动态分析，对预测免疫治疗疗效具有重要意义；本发明的技术方案对于预测肿瘤免疫治疗患者的长期疗效具有指导意义该动态预测模型提高了免疫治疗疗效预测的准确性，在临床上具有广泛的适用性。
免疫治疗疗效预测标志模型构建应用

[发明专利]治疗效果预测系统、治疗效果预测方法及其计算机程序产品-CN200610079829.0无效
发明人：高地泰浩;齐藤太计雄;清家圣嘉 -专利权人：希森美康株式会社
申请日： 2006-05-12 - 公布日： 2006-11-15 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种治疗效果预测系统，其构成包括：处理器；以及存储器，在处理器的控制下并且包括可使处理器执行以下操作的指令：根据患者的诊疗数据确定表示患者的病态的特征的病态信息的病态信息；访问所存贮的病态信息和与在提供预定的治疗时产生的相应的治疗效果的数据库；以及从数据库中检索与存贮的与患者病态信息相似的病态信息之一相对应的特定治疗效果。并且还揭示了治疗效果预测方法及用于预测治疗效果的计算机程序产品。
治疗效果预测系统方法及其计算机程序产品

[发明专利]针对肝细胞癌症患者的化学疗法的治疗效果预测方法-CN201080062305.5无效
发明人：冈俊范 -专利权人：大鹏药品工业株式会社
申请日： 2010-12-24 - 公布日： 2012-10-10 - 主分类号： A61K31/404 文献下载
摘要：本发明提供一种预测针对接受肝动脉栓塞术的肝细胞癌症患者的化学疗法的治疗效果的方法及用于对被预测为该化学疗法显示充分的治疗效果的可能性高的癌症患者进行治疗的抗肿瘤剂。以PDGF-BB或IL-8的表达量为指标的预测针对接受肝动脉栓塞术的肝细胞癌症患者的化学疗法的治疗效果的方法，及对利用该预测的方法，被预测为显示治疗效果的可能性高的癌症患者进行治疗的抗肿瘤剂。
针对肝细胞癌症患者化学疗法治疗效果预测方法

[发明专利]一种胃癌H＆E染色图像智能预测PD-L1抑制剂疗效的方法-CN202210974249.7在审
发明人：童同;兰俊林;张和军;陈刚;杜民;王健超;陈丽芳 -专利权人：福州大学;福建省肿瘤医院（福建省肿瘤研究所、福建省癌症防治中心）
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种胃癌HE染色图像智能预测PD‑L1抑制剂疗效的方法，提出基于半监督学习的癌变区域分割模型，分割HE染色图像中的癌变区域；其次，取出包含癌变区域的图像块，根据临床医生标记的PD‑L1抑制剂疗效标签得到每张图像块的类别标签，运用基于多实例学习的图像分类模型进行图像块层面的预测；最后，基于图像块层面的预测结果生成整张HE染色图像的疗效判别矩阵，运用基于深度卷积神经网络的图像分类模型进行切片层面的疗效预测。应用本技术方案可得到胃癌患者使用PD‑L1抑制剂后疗效的预测结果，辅助医生进行临床决策。
一种胃癌染色图像智能预测 pd l1 抑制剂疗效方法

[发明专利]评估变应性鼻炎针灸疗效的标志物及其应用-CN202210185775.5在审
发明人：陈益丹;金肖青 -专利权人：陈益丹
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本申请提供评估变应性鼻炎针灸疗效的标志物及其应用，通过对针灸治疗患者优效组和劣效组进行miRNA表达谱分析，筛选得到51个差异表达miRNA，并在这些差异表达miRNA中通过扩大样本数量进行qRT‑PCR验证，最后得到可以做为评估变应性鼻炎针灸疗效的标志物，作为中重度变应性鼻炎针灸治疗有效性预测的非侵袭性的候选生物标志物，可以预测患者对针灸治疗是否敏感，以及治疗效果优劣的预测指标，对于预测针灸治疗中重度变应性鼻炎的疗效具有潜在的临床价值，将显著有益于针灸疗效的提升。可以在针灸治疗变应性鼻炎之前预测对针灸疗效敏感性高的患者，提高针灸治疗的有效率，节约医疗资源。
评估变应性鼻炎针灸疗效标志及其应用

[发明专利]深静脉血栓溶栓疗效预测方法及系统、存储介质与终端-CN201911229603.8有效
发明人：黄炳升;张洪源;田君如;袁程朗;罗梓欣;陈汉威;黄晨;叶裕丰;黄益;何卓南;贺雪平 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开深静脉血栓溶栓疗效预测方法及系统、存储介质与终端。基于语义分割网络训练所述MRI影像，得到深度学习语义分割模型；采用所述深度学习语义分割模型提取下肢深静脉血栓的高维语义特征，采用聚类算法对所述高维语义特征进行特征筛选；根据筛选后的语义特征采用血栓溶栓疗效预测算法进行下肢深静脉血栓溶栓疗效预测，得到下肢深静脉血栓溶栓疗效预测结果，输出所述结果。本发明基于深度学习语义分割网络和磁共振影像，建立语义特征与血栓的溶栓治疗效果之间的关系模型，来对病患血栓的溶栓疗效进行有效预测，减轻了医生负担，提高了诊断效率。
静脉血栓疗效预测方法系统存储介质终端

[发明专利]一种骨肉瘤疗效评估方法及系统-CN202210659717.1有效
发明人：杨帆 -专利权人：北京积水潭医院
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种骨肉瘤疗效评估方法，包括根据预先采集的若干骨肉瘤患者的CT影像数据，获取骨肉瘤影像组学特征，并对骨肉瘤影像组学特征进行分割，得到影响新辅助治疗疗效的骨肉瘤影像组学特征信息，并根据所述骨肉瘤影像组学特征信息，建立影像组学预测模型；根据预先采集的若干骨肉瘤患者的临床特征数据，获取影响新辅助治疗疗效的临床特征信息，并根据所述临床特征信息，建立临床特征预测模型；根据所述影像组学预测模块和所述临床特征预测模型，通过Logistic回归模型建立综合预测模型，并通过所述综合预测模型对欲评估的骨肉瘤患者的疗效进行评估。本发明能够精准、简便、非有创性的对骨肉瘤患者术前NCA化疗疗效进行评估。
一种骨肉疗效评估方法系统

[发明专利]一种晚期肺癌化疗疗效预测系统及方法-CN202010763161.1有效
发明人：蒋涛;佘云浪;任胜祥;周彩存 -专利权人：蒋涛
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种晚期肺癌化疗疗效预测系统及方法，涉及大数据及医学技术领域，包括：数据采集模块，用于采集循环游离DNA基因，并进行基因测序得到基因拷贝数变异数值；数据筛选模块，用于获取肺癌患者的真实化疗有效率，并筛选得到有效基因种类；模型训练模块，用于将有效基因种类对应的基因拷贝数变异数值作为输入，将肺癌患者的真实化疗有效率作为输出，训练得到化疗疗效预测模型；疗效预测模块，连接模型训练模块，并将未化疗患者的各基因拷贝数变异数值输入化疗疗效预测模型得到患者的预测化疗有效率，以供参考；本发明对基因拷贝数变异数值进行高效处理，准确选出具有晚期肺癌化疗疗效预测价值的数据，有效降低晚期肺癌患者化疗风险。
一种晚期肺癌化疗疗效预测系统方法

[发明专利]用于预测PD-1疗效的模型的构建方法-CN202010637199.4在审
发明人：杨爽;胡靖;郑方克;郑立谋 -专利权人：上海厦维生物技术有限公司
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于预测PD‑1疗效的模型的构建方法，包括如下步骤：1)选取用药时间前一个月内穿刺或石蜡组织的样本的RNA‑seq作为基线，患者在此期间内未接受其他治疗；2)患者进行PD‑1/PD‑L15)用于预测PD‑1疗效的RNA‑seq数据特征构建与筛选。6)用于预测PD‑1疗效的模型构建。本发明相比已有的PD‑1疗效预测分子标记物，RNA测序分子标记物，预测结果更为准确，费用更低。
用于预测 pd 疗效模型构建方法

[发明专利]基于基因突变的肺癌免疫疗效预测系统、装置及存储介质-CN202211144192.4有效
发明人：彭杰;邹丹 -专利权人：贵州医科大学第二附属医院
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于基因突变的肺癌免疫疗效预测方法、系统及存储介质，方法包括：从非小细胞肺癌患者的样本测序数据中获取第一SNV特征集；通过随机森林算法对第一SNV特征集进行特征选择得到多个第一突变基因，并根据第一突变基因生成第一特征基因组；根据第一特征基因组构建训练样本集，并将训练样本集输入到预先构建的卷积神经网络，得到训练好的肺癌免疫疗效预测模型；获取待预测肺癌患者的第二SNV数据，并根据第二SNV数据确定第二特征基因组，进而将第二特征基因组输入到肺癌免疫疗效预测模型，得到待预测肺癌患者的肺癌免疫疗效预测结果。本发明提高了肺癌免疫疗效预测的准确性和可靠性，可广泛应用于人工智能技术领域。
基于基因突变肺癌免疫疗效预测系统装置存储介质

[发明专利]血管细胞黏附分子在制备抑郁症诊断治疗相关产品的用途-CN201910837964.4有效
发明人：周晶晶;杨健;孙作厘;王刚;朱雪泉;刘敏 -专利权人：首都医科大学附属北京安定医院
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明了血管细胞黏附分子或检测血管细胞黏附分子的试剂在制备用于监测抑郁症的试剂或试剂盒中的用途，以及在制备用于预测和/或判断抗抑郁药的治疗效果的试剂或试剂盒中的用途。血管细胞黏附分子可以作为预测抑郁症疗效的生物标志物，对抑郁症疗效预测有较高的灵敏度和特异性，只需测定所述外周血中血管细胞黏附分子浓度一个指标，即可进行辅助诊断和疗效预测，方便推广使用。
血管细胞黏附分子制备抑郁症诊断治疗相关产品用途