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公开(公告)号：CN118966308A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410997788.1
申请日：2024-07-24
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的息肉检测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：使用源域报告图像训练基础息肉检测模型；使用训练后的基础息肉检测模型从无标签的目标域视频中提取伪标签样本，所述伪标签样本包括阳性伪标签样本以及硬阴性样本；使用混合了硬阴性样本的源域报告图像重新训练基础息肉检测模型，再使用阳性伪标签样本对基础息肉检测模型进行微调。本发明所公开的技术方案提升了息肉检测及其数据集建立的精确度和可靠性，同时降低了标注成本。
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公开(公告)号：CN118193387A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410354845.4
申请日：2024-03-26
Abstract: 根据本公开的实施例，提供了用于代码分析的方法、装置、设备和介质。该方法包括：获得在目标编译器对源代码进行编译的过程中生成的第一中间表示，第一中间表示符合目标编译器对应的中间表示格式；提取第一中间表示中的第一类型信息和第一控制流信息，第一类型信息指示源代码中的变量和函数的类型，第一控制流信息指示源代码中的函数控制流；根据源代码的编程语言与目标代码分析工具之间的指令映射关系，基于第一类型信息和第一控制信息，将第一中间表示转换为第二中间表示，第二中间表示符合目标代码分析工具的中间表示格式；以及利用目标代码分析工具，基于第二中间表示来确定针对源代码的分析结果。由此，实现了准确、可靠的代码分析。
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公开(公告)号：CN117219287A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311322937.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/70 , G16H10/20 , G16H10/60 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/117 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明的目的是：提供一种后结构化工具，在尽可能保障数据质量基础上，显著提升填表速度，降低填表成本。为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种胃癌临床资料智能提取与结构化工具，其特征在于，包括输入模块；自然语言处理引擎；规范化模块；数据转换模块；输出模块。本发明公开的一种胃癌临床资料智能提取与结构化工具可以解决目前人工填写CRF表存在的隐患，不仅在临床研究填写数据表、建设专病数据库等任务中节省时间，缩减经济成本，而且能够获得信息更为准确的CRF表。
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公开(公告)号：CN115620892A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210513479.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 复旦大学 , 粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)
IPC: G16H50/20 , G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种脑肿瘤多模态MRI图像融合方法和系统，包括：获取脑肿瘤多靶点多模态MRI数据并进行预处理；构建多模态MRI融合图像生成和脑肿瘤分割的联合网络，对多模态MRI图像进行特征提取和特征融合；构建感兴趣区域和背景之间的关系，通过显著损失函数约束脑肿瘤各组之间以及脑肿瘤和正常脑组织间的对比度；在U型子网络间使用深度监督机制，对子网络输出特征进行卷积得到融合图像；对融合图像进行鉴别，直至损失函数趋于稳定，保存最终生成网络模型，生成脑肿瘤多模态MRI融合图像。本发明通过更少的切换操作和更直观的视觉冲击为医生的临床诊断和患者个性化治疗方案的制定提供更大的帮助，具有更好的临床实用性。
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公开(公告)号：CN114622016A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111087098.5
申请日：2021-09-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: C12Q1/6886 , G01N33/574
Abstract: 本发明属生物和医学检验领域，涉及基因组组合及其在制备用于鉴别肝脏癌变、组织分型及预后的制品中的用途；本发明的基因组组合包括：AHSA1、AKR1B10、B3GAT3、C7orf68、CCDC58、CCNB1、CENPW、CLEC3B、G6PD、GMNN、LPCAT1、NDUFA4L2、NT5DC2、PES1、PTP4A3、PTTG1、SFN、SPINK1、SPP1、STMN1、TACC3、TK1、UBE2T、GPC3、LCN2、MDK、PDZK1IP1、SPARCL1、THY1、UBD、UBE2C、PLVAP、DNASE1L3、SOCS2、CLEC4G、CYP1A2、FCN3等基因组及其蛋白、RNA，本发明所述的制品可用于建立利用检测所述基因组(包括二种及二种以上任意组合)表达量的改变辅助鉴别肝脏癌变、组织分型包括肝细胞癌、纤维板型癌、混合型肝胆管癌、继发性肝癌等及预后评估的分子学方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114386530A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210060497.0
申请日：2022-01-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的溃疡性结肠炎免疫分型的分类方法和系统，包括：获取溃疡性结肠炎数据集，分为训练集和验证集；在训练集中进行单样本富集分析，评估样本免疫细胞浸润丰度；通过聚类算法进行免疫特征分型，比较两亚型的生物制剂治疗反应率，通过差异分析，得到每个亚型的特征基因；在验证集中利用最近模板预测算法验证免疫分型，比较两亚型的生物制剂治疗反应率；利用随机森林筛选得到符合预设条件的关键基因，构建神经网络模型；将待分类的溃疡性结肠炎数据输入所述神经网络模型，鉴别待分类的溃疡性结肠炎数据的亚型种类。本发明能够鉴别出具有稳定免疫特征的亚型，以改进溃疡性结肠炎临床用药选择。
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公开(公告)号：CN107952083B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201610901114.2
申请日：2016-10-14
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61K48/00 , A61K31/713 , A61P1/16
Abstract: 本发明属于生物制药领域，涉及脂代谢相关分子URG4或URGCP。本发明的脂代谢相关分子URG4或URGCP为乙肝病毒X蛋白HBx上调表达的分子，主要通过调控细胞周期、促增殖、抗凋亡在多种类型肿瘤的发生、进展及转移中发挥重要作用。本发明通过构建URG4基因转座子敲除小鼠，以及60％高脂饮食诱导脂代谢紊乱及非酒精性脂肪肝动物模型，证实URG4参与调控脂代谢，其表达下调可导致脂代谢异常及肝脏脂肪变、非酒精性脂肪性肝病的发生，本发明的URG4/URGCP分子可作为与非酒精性脂肪性肝病的生物标志物，进一步用于制备判断肝脏脂肪变、非酒精性脂肪性肝病的发生发展及其防治的制剂中。
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公开(公告)号：CN113491698A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202010204924.9
申请日：2020-03-22
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61K31/496 , A61P1/16
Abstract: 本发明属医药技术领域，涉及咪唑类抗真菌药Ketoconazole的一种新的药用用途，具体涉及ketoconazole在用于制备治疗非酒精性脂肪性肝炎药物中的用途。本发明采用Ketoconazole通过NASH小鼠模型试验，Ketoconazole灌胃：溶剂为DMSO，20mg/kg/只，每隔一天,以小鼠灌胃针经食管灌胃，持续4周；结果显示，所述Ketoconazole作为desmosterol抑制剂，能够明显减轻NASH小鼠模型肝脏中的脂肪堆积和炎症细胞浸润，从而起到逆转和治疗NASH的作用。本发明所述ketoconazole可通过代谢免疫治疗方向治疗非酒精性脂肪性肝炎。
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公开(公告)号：CN111815766A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010738507.2
申请日：2020-07-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于2D-DSA图像重建血管三维模型处理方法，其包括以下步骤：步骤S1：采集基于正位和侧位两个角度的2D-DSA图像，基于所采集的2D-DSA图像构建稀疏血管点云；步骤S2：基于构建的稀疏血管点云预处理获得点云片和标准结果，将获得的点云片和标准结果以及已知的颅内血管数据集作为训练集输入PU-GCN深度学习网络对其进行训练，获得训练好的PU-GCN深度学习网络；步骤S3：将待重建2D-DSA图像基于步骤S1获得待重建稀疏点云，将待重建稀疏点云输入训练好的PU-GCN深度学习网络中输出得到待重建稠密点云，基于待重建稠密点云获得血管三维模型。此外，本发明还公开了一种处理系统。
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公开(公告)号：CN109504743A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201710821280.6
申请日：2017-09-13
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: C12Q1/6837
Abstract: 本发明属于生物技术领域，涉及阿帕替尼有效生物标志物VEGFR-2基因检测试剂盒，本发明利用PCR扩增及探针特异性杂交，并进一步利用类似ELISA的ELONA方法，构建VEGFR-2基因检测的新型试剂盒，该试剂盒能够体外定性检测人外周血DNA样本中VEGFR-2野生型及Q472H杂合、纯合变异型基因，其检测VEGFR-2基因，结果显示，携带该变异者对阿帕替尼临床应答良好，且该检测试剂盒操作简易方便，成本较同类产品低，为阿帕替尼的有效生物标志物检测提供鉴别快捷低成本的检测手段和工具。
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