公开(公告)号：CN117152506A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311080902.6

申请日：2023-08-25

Applicant: 广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院)

Inventor： 郭媛 ,  陈思义 ,  樊浩 ,  唐文洁 ,  樊雅恒 ,  孔庆聪 ,  黄炳升 ,  余晓蒙 ,  钟芷丹 ,  魏新华 ,  隋艺 ,  胡闻珂 ,  李雪莉 ,  张琼琼 ,  陈咏欣

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G16B20/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征的三阴性乳腺癌免疫表型预测方法及系统，包括：对接收到的多参数乳腺MRI图像进行特征学习，得到第一多尺度特征；分别将由接收到的全切片图像预处理得到的两个第一图像序列输入多尺度特征提取模型，以使模型提取并融合病理图像的局部感受野特征、全局信息和多尺度信息而输出第二多尺度特征；融合两种多尺度特征而得到影像病理特征图，并通过多层感知机结构对影像病理特征图进行分类，以输出三阴性乳腺癌免疫表型预测结果。采用本发明实施例，充分融合多参数乳腺MRI图像和全切片图像这两种模态的图像的特征，进而基于融合结果进行分类，提升三阴性乳腺癌免疫表型的预测准确度。

公开(公告)号：CN117030580A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311199796.3

申请日：2023-09-15

Applicant: 广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院)

Inventor： 刘雨丰 ,  钟丽梅 ,  樊浩 ,  李思涛 ,  陈宝珠 ,  王奕嘉 ,  晏纯 ,  王惠娟 ,  陈寅春

IPC: G01N15/14

Abstract: 本发明提供了LDNs在坏死性小肠结肠炎诊断中的应用。本发明经过研究发现，与健康对照相比，NEC患儿外周血PBMCs中CD56‑HLA‑DR‑CD3‑CD33+CD11b+CD15+CD14‑细胞的比例明显上升，提示其可作为NEC诊断的标志物。进一步的ROC曲线分析结果显示，CD56‑HLA‑DR‑CD3‑CD33+CD11b+CD15+CD14‑细胞作为NEC诊断标志物时，AUC为0.8929，灵敏度为100％，特异度为71.43％，诊断价值较高。说明CD56‑HLA‑DR‑CD3‑CD33+CD11b+CD15+CD14‑细胞可作为特异性标志物用于NEC的诊断，能预示NEC的发生发展，有利于对患儿早诊断、早治疗，对提高患儿生存率和远期预后极为重要。

公开(公告)号：CN116778236A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310693957.8

申请日：2023-06-13

Applicant: 广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院)

Inventor： 杨蕊梦 ,  甄鑫 ,  樊浩 ,  梁芳蓉 ,  张婉丽 ,  赖胜圣 ,  韦瑞丽

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/50

Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌图像的多分类方法、装置及存储介质，包括：根据多个目标对象待分类的第一图像数据，获取对应的基于全肿瘤表观扩散系数成像序列直方图的第一特性目标数据；根据预设的目标组合序列，对多个目标对象的第一图像数据的特征序列进行组合，并将得到的组合序列结果按照目标对象进行融合，对应得到基于影像组学特征的第二特性目标数据；将第一特性目标数据和第二特性目标数据进行结合，得到第三特性目标数据，将第三特性目标数据作为训练好的第一分类网络的输入，以使输出第一分类结果；能够提高乳腺癌图像的分类效果。

公开(公告)号：CN117152506B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202311080902.6

申请日：2023-08-25

Applicant: 广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院)

Inventor： 郭媛 ,  陈思义 ,  樊浩 ,  唐文洁 ,  樊雅恒 ,  孔庆聪 ,  黄炳升 ,  余晓蒙 ,  钟芷丹 ,  魏新华 ,  隋艺 ,  胡闻珂 ,  李雪莉 ,  张琼琼 ,  陈咏欣

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G16B20/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征的三阴性乳腺癌免疫表型预测方法及系统，包括：对接收到的多参数乳腺MRI图像进行特征学习，得到第一多尺度特征；分别将由接收到的全切片图像预处理得到的两个第一图像序列输入多尺度特征提取模型，以使模型提取并融合病理图像的局部感受野特征、全局信息和多尺度信息而输出第二多尺度特征；融合两种多尺度特征而得到影像病理特征图，并通过多层感知机结构对影像病理特征图进行分类，以输出三阴性乳腺癌免疫表型预测结果。采用本发明实施例，充分融合多参数乳腺MRI图像和全切片图像这两种模态的图像的特征，进而基于融合结果进行分类，提升三阴性乳腺癌免疫表型的预测准确度。

公开(公告)号：CN117030580B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202311199796.3

申请日：2023-09-15

Applicant: 广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院)

Inventor： 刘雨丰 ,  钟丽梅 ,  樊浩 ,  李思涛 ,  陈宝珠 ,  王奕嘉 ,  晏纯 ,  王惠娟 ,  陈寅春

IPC: G01N15/14 ,  G01N33/569 ,  G01N33/58

Abstract: 本发明提供了LDNs在坏死性小肠结肠炎诊断中的应用。本发明经过研究发现，与健康对照相比，NEC患儿外周血PBMCs中CD56‑HLA‑DR‑CD3‑CD33+CD11b+CD15+CD14‑细胞的比例明显上升，提示其可作为NEC诊断的标志物。进一步的ROC曲线分析结果显示，CD56‑HLA‑DR‑CD3‑CD33+CD11b+CD15+CD14‑细胞作为NEC诊断标志物时，AUC为0.8929，灵敏度为100％，特异度为71.43％，诊断价值较高。说明CD56‑HLA‑DR‑CD3‑CD33+CD11b+CD15+CD14‑细胞可作为特异性标志物用于NEC的诊断，能预示NEC的发生发展，有利于对患儿早诊断、早治疗，对提高患儿生存率和远期预后极为重要。