基于TIPRGPI评分系统的黑色素瘤预后方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN118016287A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311775315.9

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于TIPRGPI评分系统的黑色素瘤预后方法、装置及电子设备,涉及生物医药技术领域,包括获取黑色素瘤数据;基于分类标准对黑色素瘤数据进行分类,确定热肿瘤分类的黑色素瘤数据、冷肿瘤分类的黑色素瘤数据;基于目标热肿瘤分类的黑色素瘤样本、目标冷肿瘤分类的黑色素瘤样本,确定每个样本的TIP评分;基于黑色素瘤数据使用加权基因共表达网络分析筛选TIP评分性状相关的关键模块基因;基于关键模块基因进行单因素cox回归分析筛选预后因子,基于预后因子进行lasso回归分析筛选构建TIPRGPI评分系统。本发明可以明确各个免疫治疗相关基因对黑色素瘤免疫应答的权重,精准预测黑色素瘤患者预后,精准预测黑色素瘤患者对免疫治疗的应答情况。

    一种服务窗口数实时动态优化方法及排队管理系统

    公开(公告)号:CN117689067A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311699255.7

    申请日:2023-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种服务窗口数实时动态优化方法,用于对窗口排队系统的管理,包括:获得被服务对象到达速率λ,以及单个服务窗口的服务速率μ,设任意时刻T,排队系统状态ST=i,开放窗口数量为N,经过时间段t后,排队系统状态为ST+t=p(j|i,λ,μ,t,N),P(j|i,λ,μ,t,N)为转移概率,根据所述转移概率P(j|i,λ,μ,t,N),计算系统控制量,将所述系统控制量与预设的控制阈值条件比较,若控制阈值条件不满足且开放窗口数未达到最大可开放窗口数,则开放窗口数为N+1;若控制阈值条件满足,或开放窗口数已为最大可开放窗口数Nmax,则设当前开放窗口数为当前决策点的最优窗口数N*。

    一种基于深度学习的动态血糖预测模型构建方法

    公开(公告)号:CN115249541A

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202210908340.9

    申请日:2022-07-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的动态血糖预测模型构建方法,解决了现有血糖预测多针对1型糖尿者,在住院2型糖尿者中的研究较少,只能进行短时血糖变化监测,无法给出血糖预测置信区间的弊端,其技术方案要点是采集病患状态特征数据,通过CGM系统采集获取连续血糖记录;对采集的数据处理并划分为训练集、验证集和测试集;构建血糖预测的神经网络模型,进行训练,根据验证集最优原则选取最终模型;将最终模型用于预测,对测试集的状态特征采用无穷范数的扰动模拟状态变化,获取最终模型对不同扰动下血糖预测置信区间,本发明的一种基于深度学习的动态血糖预测模型构建方法,能通过短时血糖变化进行血糖范围预测,为临床指导提供便捷。

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