专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
专利下载VIP
公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
更多 »
专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果30958个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种基于预训练模型的癌症问答交互方法-CN202111304894.X在审
  • 童云飞;张超仁;邓天然 - 上海仰和华健人工智能科技有限公司
  • 2021-11-05 - 2023-05-09 - G16H80/00
  • 本发明涉及一种基于预训练模型的癌症问答交互方法,其中,包括:步骤1:收集并整理癌症和诱因数据,训练关于癌症的联合意图识别和实体槽位填充的BERT模型;步骤2:设置ERNIE模型参数,进行ERNIE模型训练;步骤3:收集癌症医疗数据,并对数据进行预处理,使用Transformer‑XL预训练模型进行微调训练,得到癌症的自然语言生成Transformer‑XL模型;步骤4:输入想要咨询的问题,然后将文本输入到训练好的BERT模型,进行癌症意图识别和实体槽位填充,以计算出获得的实体和意图置信度,使用训练好的文本相似度计算的ERNIE模型,计算出每一条的相似度,使用癌症的自然语言生成Transformer‑XL模型进行回答
  • 一种基于训练模型癌症问答交互方法
  • [发明专利]一种对癌症患者进行术后监控的微创方法-CN201480071344.X在审
  • 朱家楼;赵鑫 - 深圳华大基因研究院
  • 2014-01-03 - 2016-08-10 - C12Q1/68
  • 本发明公开了确定生物标志物及对癌症患者进行术后监控的方法,其中该生物标志物与癌症相关,该确定生物标志物的方法包括:针对同一癌症患者的癌组织和癌旁组织分别构建测序文库;对癌组织文库和癌旁组织文库进行测序;将所述癌组织测序结果和癌旁组织测序结果与人参考基因组序列进行比对;基于所述癌组织比对结果和所述癌旁组织比对结果,确定所述癌症患者的体细胞结构变异;以及从所述癌症患者的体细胞结构变异中筛选断点支持数不小于5的染色体内易位(ITX)和染色体间易位(CTX),作为所述癌症患者的生物标志物。该生物标志物可用于癌症患者的术后监控。
  • 一种癌症患者进行术后监控方法
  • [发明专利]作为癌症的标记物的Seprase-CN200880119930.1有效
  • W·罗林格;J·卡尔;J·P·科钱;M·罗斯勒;M·塔克 - 霍夫曼-拉罗奇有限公司
  • 2008-12-08 - 2010-11-24 - G01N33/574
  • 本发明涉及有助于评估癌症的方法。其公开了人成纤维细胞活化蛋白(FAP/seprase)作为不同癌症类型的通用标记物的用途。Seprase有助于与肺有关的癌症或肺癌(LC)或结肠癌例如非小细胞肺癌(NSCLC)或结直肠癌(CRC),而且还可能其他特定类型的癌症的评估。此类特定癌症类型是例如食道癌、头颈癌、胃癌、胆管癌、胰腺癌、肾癌、子宫颈癌、卵巢癌、乳腺癌、膀胱癌、子宫内膜癌和前列腺癌。此外,其特别地涉及用于通过测量来源于个体的液体样品中的seprase来从所述样品评估癌症的方法。seprase的测量可以例如用于癌症的早期检测或用于经历手术的患者的监测。
  • 作为癌症标记seprase
  • [发明专利]作为癌症标记物的ARMET-CN200980152833.7有效
  • M·罗伊斯勒;J·卡尔;J·里伊德林格;I·林纳;M·塔科 - 霍夫曼-拉罗奇有限公司
  • 2009-12-18 - 2012-01-11 - G01N33/574
  • 本发明涉及辅助评估癌症的方法。其公开了早期肿瘤中转移的富含精氨酸的蛋白(=ARMET)作为不同癌症类型的通用标记物的用途。ARMET帮助评估肺相关癌症或肺癌(LC)或者结肠癌,例如非小细胞肺癌(NSCLC)或结肠直肠癌(CRC),可能还有助于评估其他特定癌症类型。该特定癌症类型是例如乳腺癌、卵巢癌、子宫颈癌、头颈癌、子宫内膜癌、黑色素瘤、膀胱癌、肾癌、胰腺癌、前列腺癌、食道癌、胃癌或胆管癌。此外,其尤其涉及用于根据源自个体的液体样品通过测量所述样品中的RMET来评估癌症的方法。ARMET的测量可例如用于癌症的早期检测或经历手术的患者的监测。
  • 作为癌症标记armet
  • [发明专利]作为癌症的标记物的PACAP-CN200980144967.4有效
  • M·L·哈格曼;J·卡尔;J·克勒克纳;M·勒斯勒;M·塔克 - 霍夫曼-拉罗奇有限公司
  • 2009-11-10 - 2011-10-05 - G01N33/574
  • 本发明涉及有助于评估癌症的方法。其公开了促凋亡胱天蛋白酶衔接蛋白(=PACAP)作为不同癌症类型的通用标记物的用途。PACAP有助于与肺有关的癌症或肺癌(LC),特别是非小细胞肺癌(NSCLC)的评估,而且还有助于其他特定类型的癌症的评估。此类特定癌症类型是例如结肠癌、膀胱癌、子宫颈癌、卵巢癌、子宫内膜癌、头颈癌、乳腺癌、黑色素瘤、胰腺癌、肾癌、前列腺癌、食道癌、胃癌或胆道癌。此外,本发明特别是涉及用于通过测量来源于个体的液体样品中的PACAP来从所述样品评估癌症的方法。PACAP的测量可以例如用于癌症的早期检测或用于经历手术的患者的监测。
  • 作为癌症标记pacap
  • [发明专利]一种用于癌症治疗的智能光纳米药物的制备方法和应用-CN202011026784.7在审
  • 陈嘉敏;续云洁;廖素华 - 深圳瀚光科技有限公司
  • 2020-09-25 - 2020-12-25 - A61K41/00
  • 本发明提供了一种用于癌症治疗的智能光纳米药物的制备方法,包括以下步骤:提供碳化钛MXene和双药Dox‑Exjade,将所述碳化钛MXene和双药Dox‑Exjade添加到PBS中搅拌4~24h,制得用于癌症治疗的智能光纳米药物本发明用于癌症治疗的智能光纳米药物的制备方法采用碳化钛MXene和双药Dox‑Exjade添加到PBS中搅拌混合制得用于癌症治疗的智能光纳米药物。本发明用于癌症治疗的智能光纳米药物的制备方法直接通过混合碳化钛MXene和双药Dox‑Exjade制备用于癌症治疗的智能光纳米药物,搅拌混合过程中实现碳化钛MXene负载双药Dox‑Exjade。本发明用于癌症治疗的智能光纳米药物的制备方法制备过程简单,方便进行大规模生产。本发明还提供了用于癌症治疗的智能光纳米药物的制备方法在制备抗肿瘤药物上的应用。
  • 一种用于癌症治疗智能纳米药物制备方法应用
  • [发明专利]治疗癌症的中药组合物及其制备方法和应用-CN201911370557.3在审
  • 陈文才 - 陈文才
  • 2019-12-26 - 2020-04-07 - A61K36/9068
  • 本发明提供一种治疗癌症的中药组合物及其制备方法和应用,采用内服和外用药,进行全方位的综合治疗。癌症机理:一切癌症都是由寒、热、湿、痰、毒、坏心情造成的瘀和堵,按照中医的八纲辩症施治总原则进行分类,治疗机理:根据分类分别用药,有针对性地进行整体性的综合治疗和调理,达到祛寒、祛热、祛湿、祛痰、排毒及活血化瘀(加快血液循环,促进体内新陈代谢)、软坚散结、开窍通经络,最终实现扶正祛邪,培元固本,强化自身武装提高自已的免疫能力和自愈能力自主战胜和消灭癌症细胞。本发明的特点是疗效好,开辟了让癌症患者早日康复的高速路,对癌症的治疗总有效率为98%,早期癌症的治愈率为85%,中晚期癌症的治愈率为55%。
  • 治疗癌症中药组合及其制备方法应用
  • [发明专利]用于使用深度学习提高癌症检测的方法与系统-CN201880094795.3在审
  • A.基拉里;S.谢蒂;S.巴拉德瓦杰;D.阿迪拉;B.崔 - 谷歌有限责任公司
  • 2018-11-20 - 2021-01-29 - G06K9/62
  • 描述了一种在纵向和当前的图像数据集和/或多模态图像数据集中生成癌症的存在/不存在的概率预测以及癌症的位置的方法和系统。所述方法和系统使用深度学习模型的集成。所述集成包括基于全局从数据集中提取指示癌症存在的特征的3D卷积神经网络(CNN)形式的全局模型。所述集成也包括两阶段预测模型,所述两阶段预测模型包括:第一阶段或检测模型,识别癌症检测候选(数据集中3D数据的含有可能是癌症的候选的不同裁剪体积);以及第二阶段或概率模型,合并纵向数据集(或多模态数据集中的多模态图像)和来自全局模型的提取特征,并且将癌症概率p分配给每个癌症检测候选。例如,使用Noisy‑OR方法,从由第二阶段模型分配的概率获得癌症概率的总体预测。
  • 用于使用深度学习提高癌症检测方法系统
  • [发明专利]构建癌症的分型模型的方法及其应用-CN202310226994.8在审
  • 饶皑炳 - 深圳市陆为生物技术有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-06-02 - G16B5/00
  • 本发明公开了构建癌症的分型模型的方法及其应用。本申请的第一方面,提供构建癌症的分型模型的方法,该方法包括以下步骤:选择种子基因,并纳入种子基因的关联基因,构建种子基因的基因簇;对数据集中的基因簇的全部基因分别进行单基因表达分析,确定每个基因与癌症的指标的相关性;根据基因簇的基因与癌症的指标的相关性确定基因簇与癌症的指标的相关性;根据基因簇与癌症的指标的相关性构建癌症的分型模型。该方法通过寻找种子基因并建立得到合适的基因簇,考虑了癌症在不同机理的情况下,所导致的不同治疗方法手段的特异性不同,因而可以实现针对不同人群分别构建更为合适的模型,从而达到更好的分型效果,应用范围更加广泛
  • 构建癌症模型方法及其应用

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top