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公开(公告)号：CN112967778B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 时间，具有更好的临床实用性。本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；
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公开(公告)号：CN112716899B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910964752.2
申请日：2019-10-11
Applicant: 复旦大学
IPC: A61K9/127 , A61K47/24 , A61K47/28 , A61K47/46 , A61K38/08 , A61K38/10 , A61P29/00 , A61P9/00 , A61K31/12 , A61K31/635
Abstract: 本发明属药物制剂和纳米医学技术领域，涉及一种防治主动脉夹层的仿生纳米药物，具体涉及一种单核/巨噬细胞膜仿生修饰的多药共载抗炎脂质体及其制备方法。本发明的脂质体由阳离子磷脂与中性磷脂组成，其内部可实现多种抗炎药的共载，脂质体表面共价修饰抗炎穿膜肽，再使用单核/巨噬细胞膜蛋白进行仿生化修饰。该仿生抗炎脂质体利用单核/巨噬细胞膜表面介导趋化的多种受体、黏附分子配体，实现对炎症部位的天然靶向作用，并借助白细胞自我识别分子的修饰减少网状内皮系统(RES)对脂质体的非特异性清除。本仿生抗炎脂质体可有效跨过血管内皮屏障，在主动脉夹层早期病变部位靶向聚集，释放抗炎药物，发挥协同抗炎作用，抑制炎症相关细胞趋化、浸润于病变部位，进而防治主动脉夹层的发生与发展。
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公开(公告)号：CN119991940A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510016371.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/11 , G06T19/20 , G06T7/12 , G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种用于磁共振成像中自动分割深灰质核团的系统、方法及介质，包括：对磁共振图像进行重采样、裁剪和归一化预处理；使用包含交替的卷积神经网络编码器块和Transformer编码器块的编码器模块提取层次化特征表示；通过级联通道‑空间融合模块，应用通道和空间注意力机制融合特征；使用包含上采样层和跳跃连接的解码器模块重建分割图；通过对称边界注意模块，比较原始和镜像分割图，增强边界细化；使用动态自适应加权Dice损失函数，根据每个核团的体积调整权重，指导网络训练；输出深灰质核团的分割图。本发明实现了对DGM核团的精确分割，并有效解决了小体积核团分割中的类不平衡问题。
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公开(公告)号：CN113571203B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110813710.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统，利用多中心的多模态脑肿瘤影像及其组学信息，患者临床病历信息等多尺度信息进行脑肿瘤预后生存期预测，提出了一种基于主动学习与强化学习的多中心联邦学习机制。本发明通过各中心分布式存储的患者电子病历信息联合影像组学特征与深度学习特征建立全面的脑肿瘤预后生存期分类模型，在保证患者图像数据隐私的基础上实现可靠
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公开(公告)号：CN116152560A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310174891.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的胶质瘤图像分类方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1、采集脑胶质瘤的多模态磁共振成像图像数据，将其分为训练集和测试集；步骤S2、构建基于多任务学习的多模态磁共振成像图像分类与分割联合网络，其损失函数为分割网络损失函数和分类网络损失函数的加权和；采用标注有肿瘤mask金标准的训练集对多模态磁共振成像图像分类与分割联合网络进行训练；步骤S3、采用训练好的多模态磁共振成像图像分类与分割联合网络对测试集进行图像分割与分类，输出胶质瘤多模态磁共振成像图像自动分割结果以及分类结果。与现有技术相比，本发明具有分类准确性高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111184703B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201811371963.7
申请日：2018-11-15
Applicant: 哈尔滨医大药业股份有限公司 , 复旦大学
Abstract: 本发明属医药技术和药物制剂领域，涉及一种三氧化二砷缓释小丸及其制备方法和应用。本发明由包含三氧化二砷的药物丸芯和包裹在丸芯外的缓释包衣层制成三氧化二砷缓释小丸，所述的药物丸芯由三氧化二砷、填充剂和粘合剂组成，所述的缓释包衣层由肠溶性高分子材料或水不溶性高分子材料、增塑剂、致孔剂和/或抗粘剂组成。该三氧化二砷缓释小丸可以实现10％～30％(0.5～2h)，40％～60％(4～8h)和≥90％(24h)的释放度范围。制得的缓释小丸用于制备口服治疗急性非淋巴细胞性白血病药物，以急性早幼粒细胞白血病疗效最为显著；以及用于制备口服治疗慢性粒细胞性白血病及慢粒急变期、肝癌、肺癌、胰腺癌、结肠癌、乳腺癌、宫颈癌等的药物。
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公开(公告)号：CN114622024A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111481392.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种奥斯陆莫拉菌的用途，用于皮肤分型、表征皮肤状态或用于制备表征皮肤状态的试剂或试剂盒，本发明还提供了标志物组合，包括以下标志物：奥斯陆莫拉菌和痤疮丙酸杆菌。本发明还提供了所述标志物组合在皮肤分型和/或判断皮肤状态中的应用。
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公开(公告)号：CN113571203A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110813710.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统，利用多中心的多模态脑肿瘤影像及其组学信息，患者临床病历信息等多尺度信息进行脑肿瘤预后生存期预测，提出了一种基于主动学习与强化学习的多中心联邦学习机制。本发明通过各中心分布式存储的患者电子病历信息联合影像组学特征与深度学习特征建立全面的脑肿瘤预后生存期分类模型，在保证患者图像数据隐私的基础上实现可靠的、准确度更高的脑肿瘤预后生存期预测系统。
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公开(公告)号：CN113116822A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010592798.9
申请日：2020-06-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医药技术和纳米医学技术领域，涉及一种装载紫杉醇的抗肿瘤穿膜脂质体组合及其制备方法和应用。本发明的装载紫杉醇的脂质体载体为无胆固醇脂质体，由磷脂和科罗索酸制成，具有高细胞融合功能，并兼具抗炎和抗肿瘤的功能。该功能性脂质体包载紫杉醇后，与传统胆固醇脂质体相比，具有更强的肿瘤细胞穿膜摄取能力，抗多药耐药、增效减毒和协同抗肿瘤作用，显著提升肿瘤治疗效果。
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公开(公告)号：CN112967778A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；构建迁移模型；步骤S4：获得炎症性肠病无创用药评估模型。本发明能够帮助指导IBD患者的治疗方案选择，评估预后，进而缩短IBD患者的治疗时间，具有更好的临床实用性。
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