公开(公告)号：CN113567672A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110844018.X

申请日：2021-07-26

Applicant: 江南大学附属医院 ,  无锡市申瑞生物制品有限公司

Inventor： 蔡东焱 ,  高其忠 ,  陆庭勋

IPC: G01N33/574 ,  G01N21/64

Abstract: 本发明提供了一种检测腹水或腹腔灌洗液中癌细胞的试剂盒，属于腹膜癌病检测技术领域。所述试剂盒，包括用来收集腹腔灌洗液中的上皮细胞的纳米微孔滤膜过滤装置、IF‑FISH试剂，荧光原位杂交试剂和免疫荧光染色试剂检测的标记物包括以下组分中的一种或几种：CEP8、CEP17和EpCAM蛋白。本发明所述试剂盒专门针对存在少量的游离癌细胞的腹水或腹腔灌洗液样本，检测灵敏度高；同时采用FISH和IF两种技术同时染色和观察，提高检测准确率，并且节约样本量。

公开(公告)号：CN118522466A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410970953.4

申请日：2024-07-19

Applicant: 江南大学附属医院

Inventor： 蔡东焱 ,  高其忠 ,  蒋恺 ,  陆庭勋

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G06N5/022

Abstract: 本申请提供了一种腹膜疾病风险预测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机辅助处理医学病理图像处理领域。该方法包括：基于多个腹膜形态样本数据和专家知识，构建腹膜形态样本数据集并挖掘腹膜形态机理特征。然后，通过灰色关联度法构建腹膜形态机理特征与腹膜疾病之间的关联度，并基于这些关联度构建腹膜形态知识图谱。获取其目标腹膜形态多模态数据，包括医疗影像数据和病历文本数据，利用预设的腹膜特征识别模型对医疗影像数据进行特征提取，得到腹膜影像特征数据。将腹膜影像特征数据与病历文本数据一并输入腹膜形态知识图谱，即可得到腹膜疾病风险预测结果。该方法有效融合了影像和病历信息，能够准确预测腹膜疾病风险。