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公开(公告)号:CN118584117A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410523112.9
申请日:2024-04-28
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所)
Abstract: 本发明公开一种肺癌检测的蛋白质标志物及肺癌预测方法,收集肺结节良性样本和恶性样本,分为训练集和测试集,提取血浆蛋白进行Olink蛋白质检测,获得蛋白质丰度值,在训练集中构建算法模型,用测试集样本数据验证算法模型的效果,通过评估血液中大量蛋白质丰度有助于更好的区分肺结节良恶性,从而能够实现肺结节无创精准检测。
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公开(公告)号:CN118166108A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410599937.9
申请日:2024-05-15
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所)
IPC: C12Q1/6886 , G16B40/00 , G06N3/06 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16B20/30 , C12Q1/6806 , C12Q1/6869 , C40B50/06
Abstract: 检测肺结节良恶性的甲基化标志物、评估模型及应用,本发明通过收集肺结节良性样本和恶性样本,分为训练集和测试集,提取训练集样本的cfDNA,构建甲基化靶向测序文库,并进行测序,对序列进行甲基化转化处理、数据比对,计算甲基化分值,对训练集样本数据进行特征矩阵构建,获得评估模型,用测试集样本数据验证模型的效果,因此能够区分良性和恶性的肺结节,从而实现肺结节无创精准辨析的目的。
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公开(公告)号:CN118507021A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410523108.2
申请日:2024-04-28
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所)
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16B20/30 , G16B30/00 , G16B40/00 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/241 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 肺结节良恶性综合预测评估模型的构建方法及应用,结合多种维度特征提高区分良恶性肺结节的准确性,在5‑10mm的小结节上预测性能优越。方法包括:(1)收集肺结节良性样本和恶性样本,分为训练集和测试集;(2)提取样本的cfDNA,进行建库、测序;(3)对序列进行甲基化转化处理、数据比对,计算甲基化特征分值;(4)提取血浆蛋白进行Olink蛋白质检测,获得蛋白质丰度值;(5)获得样本CT影像dicom格式数据,并通过结节标注,特征提取获得CT影像特征值;(6)对样本数据进行特征矩阵构建、构建算法模型;(7)用测试集样本数据验证模型的效果。
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