公开(公告)号：CN120032702A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510017398.8

申请日：2025-01-06

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘帅 ,  钱伊卉 ,  高涵宇 ,  徐铭辰 ,  廖凯莉 ,  王小中

IPC: G16B5/00 ,  G16B50/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明属于基因技术和生物医学技术领域，公开了基于整合ML算法的结直肠癌预后最优效模型的构建方法，包括：基于从TCGA和GEO数据库收集的结直肠癌患者与健康人的转录组数据和从IMMPORT中获取的免疫相关基因，确定免疫相关预后基因；结合不同组合方式的整合算法，基于训练队列TCGA‑CRC拟合预测模型，采用GSE17536训练集验证预测模型，并计算各数据集的一致性指数C‑index；比较后选取C‑index平均值最高的预测模型，作为基于整合ML算法的结直肠癌预后最优效模型。本发明在展现患者药物敏感性和肿瘤微环境中免疫细胞亚群浸润及免疫细胞功能上表现出了极大潜力；本发明的基于整合ML算法的结直肠癌预后最优效模型在患者预后预测和治疗策略选择中具有重要价值。

公开(公告)号：CN119339944A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411384825.8

申请日：2024-09-30

Applicant: 南昌大学

Inventor： 钱伊卉 ,  龙信 ,  彭心悦 ,  刘帅 ,  王小中 ,  廖凯莉 ,  赵燕

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/56 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于病理诊断技术领域，提供了一种基于深度学习与病理HE切片的结直肠癌术前淋巴结转移预测方法，首先获取结直肠癌患者术前肠道内镜活检的HE切片WS I图像；使用基于多实例学习的Transformer网络对所述WSI图像进行特征提取；引入染色归一化技术，对所述WSI图像进行颜色标准化处理；本发明实现深度学习与病理HE切片的结合，提升结直肠癌淋巴结转移预测的数字化水平，且通过对HE切片的WSI图像进行处理与分析，模型能够精准地提取病理特征，在数秒内生成预测结果，显著提高了临床决策的时效性；同时本发明模型采用染色归一化技术，分通道提取图像特征；使模型能够在面对多种临床环境与数据来源中保持稳定的表现，促进了治疗决策的准确下达。