公开(公告)号：CN115691813A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211720285.7

申请日：2022-12-30

Applicant: 神州医疗科技股份有限公司

Inventor： 沈成国 ,  许峥 ,  许娟 ,  史文钊

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及基因分析技术领域，具体为一种基于基因组学和微生物组学的遗传性胃癌评估方法及系统，本发明方法包括：获取遗传性胃癌患者的数据，遗传性胃癌患者的数据包括患者的微生物组学、基因组学、表观基因组学、代谢组学、临床表现型、癌症类型、饮食习惯、年纪、性别和综合评分，将遗传性胃癌患者的数据分为训练集和测试集并进行预处理，构建基于AdaBoost算法优化的BP神经网络的预测模型，通过训练集对预测模型进行训练，通过测试集对预测模型进行验证，通过预测模型对人患胃癌进行评估；本发明通过患者的基因组学和微生物组学数据，构建基于AdaBoost算法优化的BP神经网络的预测模型，实现对患胃癌的准确预测。

公开(公告)号：CN115223715A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210833903.2

申请日：2022-07-15

Applicant: 神州医疗科技股份有限公司

Inventor： 许峥 ,  王剑仲 ,  许娟 ,  弓孟春 ,  史文钊

IPC: G16H50/30 ,  G16H30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请提出一种基于多模态信息融合的癌症预测方法与系统，其中方法包括：获取任意两种或两种以上的多模态信息；针对所述任意两种或两种以上的多模态信息，分别提取对应的特征；将所述特征在时间域上对齐；将对齐后的特征融合在动态的多模态图网络中，进行多模态表征交互与融合后，输出总表征向量；选择评价结果最高的对应预测算法作为最终预测算法，对应的癌症预测结果为最终的癌症预测结果。所述系统包括：数据获取模块、特征提取模块、多模态融合模块、算法预测模块、参数评价模块。本申请实现了CT影像、病理信息、临床信息以及基因数据的多模态信息融合，并且提高了术后癌症预测的准确性。

公开(公告)号：CN114723746B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210566176.8

申请日：2022-05-24

Applicant: 神州医疗科技股份有限公司

Inventor： 张洵 ,  许峥 ,  许娟 ,  王剑仲

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 本公开提供了一种基于知识蒸馏的病灶区域深度组学特征提取方法及装置，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：获取样本数据集；利用样本训练分类网络，得到病灶区域特征识别模型；将倒数第二层作为特征层，特征层的输出为基础深度特征；将不同的基础深度特征按照关注度进行权重配比得到深度组学特征；构建学生网络；采用所有教师网络训练学生网络；设置损失函数；当损失值达到预设范围时，教师网络对学生网络的训练完成，得到病灶区域深度组学特征提取模型。本公开可针对不同种类的医学影像、不同的疾病类型选取不同的属性进行深度组学特征提取，通过对属性的关注度不同进行权重配置，实现了深度组学特征的自由配置和蒸馏精度的提高。