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公开(公告)号：CN117592555B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311600749.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06N3/098 , G06N3/094 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种面向多源异构医疗数据的联邦学习方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1、数据脱敏与加密；步骤2、数据预处理；步骤3、特征提取；步骤4、特征融合；步骤5、本地模型训练；步骤6、模型参数聚合。所述系统包括访问控制模块、数据处理模块、联邦学习模块、贡献评估模块以及接口模块。本发明能够同时处理多来源、多模态、多类型的医疗数据，通过采用脱敏加密防护技术，确保了数据的安全与隐私保护，对不同特征数据进行权重分配与融合，提高了模型训练的精度，并采用高效安全聚合算法聚合模型参数，进一步保障了数据的安全性。本发明有利于实现医联体内的资源整合，推动多中心医学研究的进展，提高医疗服务质量和效率。
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公开(公告)号：CN113564252B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110832368.4
申请日：2021-07-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/6858 , G01N33/574 , G01N33/573 , A61K45/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种垂体生长激素腺瘤诊断试剂，所述诊断试剂包括检测METTL3表达水平的试剂；和/或，检测METTL3调控的靶基因甲基化水平的试剂。本发明公开了METTL3在垂体生长激素腺瘤中表达显著升高，其靶基因GNAS在垂体腺瘤细胞中甲基化升高，因此，可将METTL3及其靶基因GNAS用于制备诊断或治疗垂体生长激素腺瘤产品的用途，并为寻找新型垂体生长激素腺瘤诊断相关的肿瘤标记物或新的治疗策略对于垂体生长激素腺瘤的控制提供新的方向。
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公开(公告)号：CN113724187A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110282542.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请提供了一种医疗影像处理方法、装置、电子设备和存储介质，通过对医疗影像的处理，促进了医疗影像的再次利用，在能够提高医疗影像利用率的同时，也能够基于对医疗影像的进一步分析，提高了疾病预后预测的准确性，从而辅助医生制定治疗方案，且增加了临床落地可行性。医疗影像处理方法，包括：获取包括目标区域的三维医疗影像；将三维医疗影像输入医疗预后预测模型，通过医疗预后预测模型中的第一网络对三维医疗影像的每一层进行特征提取，得到三维医疗影像对应的二维影像特征序列；将二维影像特征序列中的二维影像特征依次输入医疗预后预测模型的第二网络；以第二网络输出的预测数据作为目标区域的预后预测结果。
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公开(公告)号：CN113705311A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110361952.6
申请日：2021-04-02
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取目标对象的目标图像，目标图像包括发生目标事件的局部图像区域；将目标图像输入事件发生时间预测模型，通过事件发生时间预测模型中的第一卷积层对目标图像进行图像特征提取，得到与局部图像区域匹配的局部图像特征；将局部图像特征输入到事件发生时间预测模型的第二卷积层，获得第二卷积层输出的目标全局特征；基于目标全局特征，确定目标对象发生目标事件的事件发生时间信息。本发明解决了相关技术中事件的实际发生时间的预测结果不够准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN113564252A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110832368.4
申请日：2021-07-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/6858 , G01N33/574 , G01N33/573 , A61K45/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种垂体生长激素腺瘤诊断试剂，所述诊断试剂包括检测METTL3表达水平的试剂；和/或，检测METTL3调控的靶基因甲基化水平的试剂。本发明公开了METTL3在垂体生长激素腺瘤中表达显著升高，其靶基因GNAS在垂体腺瘤细胞中甲基化升高，因此，可将METTL3及其靶基因GNAS用于制备诊断或治疗垂体生长激素腺瘤产品的用途，并为寻找新型垂体生长激素腺瘤诊断相关的肿瘤标记物或新的治疗策略对于垂体生长激素腺瘤的控制提供新的方向。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117187391B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311194454.2
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12Q1/6886 , A61K31/704 , A61P35/00
Abstract: 本发明涉及生物与医药技术领域，公开了普卡霉素在垂体促肾上腺皮质激素腺瘤中的应用。本发明首次以染色质开放性为切入点研究垂体促肾上腺皮质激素腺瘤发生的分子机制，利用ATAC‑seq技术绘制了其开放染色质图谱，揭示了垂体促肾上腺皮质激素腺瘤与瘤旁组织在染色质开放性的显著差异，探究了开放染色质对于RNA表达的影响，进而发现转录因子Sp1调控基因及染色质开放程度在垂体促肾上腺皮质激素腺瘤中显著升高。进一步，通过细胞抑制实验证明：Sp1抑制剂普卡霉素是垂体促肾上腺皮质激素腺瘤治疗的潜在药物。本发明拓展了垂体促肾上腺皮质激素腺瘤在表观遗传学研究的新领域，为寻找垂体促肾上腺皮质激素腺瘤治疗靶点提供了新的思路和理论依据。
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公开(公告)号：CN118806438A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410887598.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及一种无参考架的神经导航注册方法及系统，该方法包括：定义关键事件，所述关键事件包括第一关键事件、第二关键事件、第三关键事件、第四关键事件和第五关键事件；对所述关键事件进行监测，从视频中提取特征，利用松弛Transformer网络进行时序建模，确定所述视频的当前帧的关键事件；根据确定的关键事件，采用面配准算法获取目标姿态。通过SLAM技术实时构建术中场景，解决手术巾后头部标志点遮挡问题，通过场景识别技术，导航系统自主决定深度相机执行的操作，实现无参考架的神经导航。
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公开(公告)号：CN117187391A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311194454.2
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12Q1/6886 , A61K31/704 , A61P35/00
Abstract: 本发明涉及生物与医药技术领域，公开了普卡霉素在垂体促肾上腺皮质激素腺瘤中的应用。本发明首次以染色质开放性为切入点研究垂体促肾上腺皮质激素腺瘤发生的分子机制，利用ATAC‑seq技术绘制了其开放染色质图谱，揭示了垂体促肾上腺皮质激素腺瘤与瘤旁组织在染色质开放性的显著差异，探究了开放染色质对于RNA表达的影响，进而发现转录因子Sp1调控基因及染色质开放程度在垂体促肾上腺皮质激素腺瘤中显著升高。进一步，通过细胞抑制实验证明：Sp1抑制剂普卡霉素是垂体促肾上腺皮质激素腺瘤治疗的潜在药物。本发明拓展了垂体促肾上腺皮质激素腺瘤在表观遗传学研究的新领域，为寻找垂体促肾上腺皮质激素腺瘤治疗靶点提供了新的思路和理论依据。
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公开(公告)号：CN115410723A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210786431.X
申请日：2022-07-04
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请提供了一种基于人工智能的数据处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品；涉及人工智能技术；方法包括：获取目标对象的至少两种模态的病理信息，其中，病理信息包括目标对象的血肿信息以及水肿信息中的至少一种；分别对各种模态的病理信息进行特征提取处理，得到各种模态的病理信息分别对应的病理特征；对各种模态的病理信息分别对应的病理特征进行特征融合处理，得到目标对象的融合特征；对目标对象的融合特征进行水肿预测处理，得到目标对象的水肿指标。通过本申请，能够结合多种模态的病理信息，实现能够智能化地确定水肿指标。
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公开(公告)号：CN115115772A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210384845.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T17/00 , G06T19/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06T7/136 , G06T7/143 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于三维影像的关键结构重建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：对目标部位的原始三维医学影像进行前置采样处理，得到指定尺寸的三维医学影像；对所述指定尺寸的三维医学影像进行语义分割处理，得到对应的三维标记图像；基于所述三维标记图像进行后置采样处理，得到满足高分辨率条件的目标标记图像；基于所述三维标记图像中每个体素分别对应的概率值，对所述目标标记图像进行分割，得到至少一张三维结构图像；对每张三维结构图像分别进行重建处理，得到与各关键结构分别对应的目标三维结构模型。本方法通过融合计算机视觉技术和机器学习技术，显著提高了重建关键结构的精确度。
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