公开(公告)号：CN115058516A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210471373.1

申请日：2022-04-28

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 郭红燕 ,  王同霞 ,  高妍 ,  谭焕然 ,  曾琳 ,  王翕 ,  田濬睿 ,  李圆 ,  尚春亮

IPC: C12Q1/6886 ,  C12Q1/6851 ,  C12N15/11

Abstract: 本发明涉及用于上皮性卵巢癌诊断的标志物及其应用，所述标志物包括外周血中的EpCAM、MUC1和WT1的组合。本发明通过检测EpCAM、MUC1和WT1在外周血中的表达进行CTC检测，并进一步利用这三种标记物建立CTC的优化检测模型。与单一标记基因相比，优化后的检测模型具有更高的敏感性和特异性，对早期卵巢癌的诊断价值优于CA125。然而，在预测耐药性和预后方面，以单一标记物阳性表达为特征的CTC似乎比优化的检测模型更有优势。CTCEpCAM+和CTCMUC1+的检出对化疗耐药具有预测价值，CTC MUC1+的检出可能提示预后不良。

公开(公告)号：CN115006176A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210742003.7

申请日：2022-06-27

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 王一婷 ,  张坤 ,  郭红燕 ,  杨俊芳 ,  姚颖 ,  韩劲松

IPC: A61G13/08 ,  A61G13/10 ,  A61G13/12

Abstract: 本发明公开了一种多自由度可调式电动产床，包括底座、调整支撑架、床体承重架、床体、第一直线推杆电机和第二直线推杆电机，调整支撑架铰接在底座顶部；床体承重架铰接在调整支撑架顶部；床体包括沿长度方向紧邻的上半身床体和下半身床体，上半身床体铰接在床体承重架顶部，下半身床体固定在床体承重架顶部；第一直线推杆电机的动力输出端与上半身床体铰接，第一直线推杆电机的另一端与调整支撑架铰接；第二直线推杆电机的动力输出端与床体承重架铰接，第二直线推杆电机的另一端与调整支撑架铰接。本发明能够调节孕妇生产中背部及臀部的倾角，以最舒适的体位进行生产，提升舒适性，加快孕妇的生产过程，满足不同孕妇人群需求。

公开(公告)号：CN119049631A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411554258.6

申请日：2024-11-04

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 邵珲 ,  郭晓玥 ,  郭红燕

IPC: G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06F40/279 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种妇科子宫内膜异位症患者的复查随访数据处理方法，包括：获取患者的复查随访数据中的基本信息、病情信息以及随访内容；分析患者的复查随访数据中病情信息和随访内容的变化程度，确定所述患者的复查随访数据的正常程度；根据任意两个患者的复查随访数据的相似程度以及复查随访数据正常程度的差异，获取所述两个患者的复查随访数据之间的相关性；根据患者之间的复查随访数据的相关性，将不同患者分为若干类。本发明提高了不同患者之间复查随访数据的相关性描述的准确度，提高了患者复查随访数据分类的准确性。

公开(公告)号：CN115629214B

公开(公告)日：2023-03-10

申请号：CN202211651535.6

申请日：2022-12-21

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 李默 ,  郭红燕 ,  吴郁 ,  王攀 ,  姜月宁 ,  岳威 ,  马稷红 ,  肖依楠 ,  顾晓阳

IPC: G01N33/574

Abstract: 本发明提供了一种可用于卵巢癌早期诊断的生物标志物组合，所述的代谢标志物组合包括酪氨酸(tyrosine)、苯丙氨酸(phenylalanine)、丙氨酸(beta‑alanine)、去甲肾上腺素(norepinephrine)、香草扁桃酸(VMA)、12‑羟基十七碳三烯酸(12S‑HHT)和海茴香烯炔二醇(crithmumdiol)。基于本发明的宫腔液代谢标志物，可以从良性对照中诊断出早期卵巢癌；并且具有优于CA125的诊断效果。

公开(公告)号：CN115409837B

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202211352635.9

申请日：2022-11-01

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京联影智能影像技术研究院

Inventor： 曲昂 ,  贺树萌 ,  姜伟娟 ,  江萍 ,  王俊杰 ,  郭红燕 ,  赵紫婷

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于多模态CT图像的子宫内膜癌CTV自动勾画方法，属于图形图像处理技术领域，解决了现有子宫内膜癌CTV勾画准确率低且效率低的问题。方法包括：获取多模态CT图像和CTV掩膜图像，基于多模态CT图像和对应的CTV掩膜图像生成训练样本集；基于图像的连通性对训练样本集中的每个CTV掩膜图像进行分段得到每个CTV掩膜图像的多个子掩膜图像；构建模态感知相互学习神经网络模型，基于训练样本集中的多模态CT图像、多模态CT图像对应的CTV掩膜图像以及CTV掩膜的子掩膜图像训练模态感知互学习神经网络模型得到子宫内膜癌CTV分割模型；将待勾画多模态CT图像输入子宫内膜癌CTV分割模型得到待勾画多模态CT图像对应的CTV掩膜图像。实现了子宫内膜癌CTV的准确高效勾画。