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公开(公告)号:CN117038023A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311286245.0
申请日:2023-10-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 重庆知见生命科技有限公司
IPC: G16H30/20 , G06V10/764 , G16B20/50 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及医学病理图像处理技术领域,公开了基于结直肠癌病理图像的dMMR胚系突变亚型分类方法及系统。针对胚系突变分类任务中,混杂因素过多且二分类病例组成存在客观差异以及数据量有偏倚的问题,本发明建立了dMMR胚系突变亚型分类网络模型,其以多示例学习模型为框架,对数据的数量及配比要求较低,可以极大地减少相似领域人工智能研究所需要的数据量及工作量。与现有的技术模型相比,对于相同特点的同类数据具有突出的效果,可以得出比较理想的稳定性及普适性。本发明可以直接从dMMR患者的H&E切片中预测Lynch相关胚系突变,并且具有良好的准确性,可以为Lynch综合症这一筛查项目提供更为简便、性价比高的选择。
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公开(公告)号:CN111424091A
公开(公告)日:2020-07-17
申请号:CN202010311494.0
申请日:2020-04-20
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一组用于鉴别诊断和/或预测甲状腺滤泡性肿瘤良恶性的甲基化标志物;进一步本发明提供所述甲基化标志物在制备甲状腺滤泡性肿瘤良恶性的鉴别诊断工具中的应用。本发明利用128甲状腺滤泡性病变的石蜡组织标本,发现70个甲状腺滤泡性肿瘤相关甲基化标志物,在判断甲状腺滤泡性肿瘤良恶性判断时敏感性及特异性非常高(特异性100%,敏感性为92.3%,准确度为96.2%,AUC值为0.994);同时该70个标志物可以预测交界性甲状腺滤泡性肿瘤的良恶性,指导临床大夫做出正确地诊治策略,避免过度诊疗。
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公开(公告)号:CN111424091B
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202010311494.0
申请日:2020-04-20
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一组用于鉴别诊断和/或预测甲状腺滤泡性肿瘤良恶性的甲基化标志物;进一步本发明提供所述甲基化标志物在制备甲状腺滤泡性肿瘤良恶性的鉴别诊断工具中的应用。本发明利用128甲状腺滤泡性病变的石蜡组织标本,发现70个甲状腺滤泡性肿瘤相关甲基化标志物,在判断甲状腺滤泡性肿瘤良恶性判断时敏感性及特异性非常高(特异性100%,敏感性为92.3%,准确度为96.2%,AUC值为0.994);同时该70个标志物可以预测交界性甲状腺滤泡性肿瘤的良恶性,指导临床大夫做出正确地诊治策略,避免过度诊疗。
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