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公开(公告)号：CN110689921B
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911255067.9
申请日：2019-12-10
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种能够提高结果准确性的微卫星不稳定性检测装置、计算机设备及计算机存储介质。该微卫星不稳定性检测装置根据已有的敏感MS位点数据，从筛选出的可信的MS位点中筛选出与所述已有的敏感MS位点数据中一致的敏感MS位点；对筛选出所述敏感MS位点进行过滤，筛选出不稳定MS位点；对肿瘤样本的所述不稳定MS位点进行打分分析。该微卫星不稳定性检测方法充分考虑传统技术存在的问题，根据前期建立的敏感MS位点数据为基础，利用较低的测序数据量，即可得到更为准确的结果，由于数据量少，整个处理流程更快，效率更高，并且可以有效降低假阳性和假阴性结果的出现。
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公开(公告)号：CN119601162A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411549078.9
申请日：2024-10-31
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于预测免疫治疗获益率的方法、计算设备和计算机存储介质。该方法包括：基于所获取临床数据、血常规信息、与肿瘤相关基因突变数据，生成多种输入特征子集和预测指标数据集；基于多种输入特征子集中的每种输入特征子集和预测指标数据集，分别训练多个预测模型，以便针对每种输入特征子集确定匹配的候选预测模型；基于用户的临床数据、免疫治疗前的血常规信息、测序数据和用户的输入操作，在候选预测模型中选择目标预测模型，并且构建用户输入特征；以及基于所构建的用户输入特征，经由目标预测模型，生成关于用户的免疫治疗获益率的预测结果。本发明能够针对不同癌种，进行客观和准确预测免疫治疗获益率。
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公开(公告)号：CN119028562A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410821114.6
申请日：2024-06-24
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H70/60 , G06F16/332 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种肿瘤信息问答处理方法、肿瘤信息识别模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取终端发送的肿瘤信息问答请求，解析肿瘤信息问答请求中携带的肿瘤信息问询语句，提取肿瘤信息问询语句中包括的待处理肿瘤类型数据、待处理肿瘤阶段数据、待处理基因数据和待处理已治疗数据，将待处理肿瘤类型数据、待处理肿瘤阶段数据、待处理基因数据、待处理已治疗数据，输入至肿瘤信息识别模型，接收肿瘤信息识别模型输出的结果数据，向终端发送显示指令，显示指令中携带有结果数据。采用本方法能够提升肿瘤信息处理准确性。
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公开(公告)号：CN118135269A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311599020.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种构建肿瘤分类模型的方法和装置，方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个癌症患者的肿瘤组织病理图像、目标变异数据和目标临床数据；将各癌症患者的肿瘤组织病理图像分割成若干个图块，利用图块提取特征以获得各癌症患者的肿瘤组织图像特征；对各癌症患者的肿瘤组织图像特征、目标变异数据以及目标临床数据进行自注意力解析和特征融合以获得各癌症患者的融合特征；基于各癌症患者的融合特征训练机器学习模型得到肿瘤分类模型。本申请通过整合变异数据、临床数据和病理图像数据构建肿瘤分类模型，实现泛癌种肿瘤的分类，适用于原发灶不明或者多原发癌种，大大提升了预测的性能。
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公开(公告)号：CN117152552A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310935033.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及用于训练识别基因变异图像的模型的方法、设备和介质。该方法包括：获取包括标注有基因变异图像的训练图像样本集，并基于训练图片样本集，确定单次训练模型的图像样本批量；基于特征提取器，对图像样本批量依次执行特征提取，从而获取预定维度的特征矩阵向量；对所获取的特征矩阵向量进行线性变换，从而获得变换后的矩阵向量；将变换后的矩阵向量并行输入到第一注意力网络以及第二注意力网络以分别获得第一注意力网络输出和第二注意力网络输出，并将所述第一注意力网络输出和第二注意力网络输出相乘后执行线性层转换；基于线性分类器，依次输出关于训练图像样本集中的图像属于基因变异图像的概率，从而获取完成训练的模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115359040B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211172570.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括：获取关于待测对象的组织样本的样本图像；提取样本图像中的多个目标区域，以便生成与目标区域相关联的多个图像区块，将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接，以便生成多个拼接图像；经由预测模型，提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征，以便生成多个图像特征数据；以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算，以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据，以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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公开(公告)号：CN114822700B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202210443269.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于呈现重排或融合结构亚型的方法、设备和介质。该方法包括：生成包括有基因结构注释信息的基因注释文件，基因结构注释信息至少指示：外显子或内含子编号、基因名称、每个基因使用的NM号、基因转录方向和外显子的总数目；基于待测样本的成对序列的双末端测序数据与参考基因组序列的比对结果数据，确定基因融合对的融合支持序列，以用于生成含有融合支持序列的对比结果文件；将对比结果文件和所生成的注释文件加载入基因组浏览器；以及获取断点所在基因位置，以便经由基因组浏览器生成图像数据，以用于基于所生成的图像数据确定重排或融合结构亚型。本发明能够通过可视化方法来读取重排断点所在的基因结构和重排后形成的亚型结构。
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公开(公告)号：CN115359040A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211172570.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括：获取关于待测对象的组织样本的样本图像；提取样本图像中的多个目标区域，以便生成与目标区域相关联的多个图像区块，将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接，以便生成多个拼接图像；经由预测模型，提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征，以便生成多个图像特征数据；以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算，以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据，以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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公开(公告)号：CN110895959B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911089855.5
申请日：2019-11-08
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种能提高对基因拷贝数的评估结果的准确性的基因拷贝数评估方法、装置、系统以及计算机可读介质，其中的基因拷贝数评估方法，根据样本中的肿瘤细胞含量和分别对检测样本和对照样本测序分析后得到的包含检测样本和对照样本各自测序深度矫正后的检测矫正测序深度和对照矫正测序深度的测序分析数据，对检测样本中的基因拷贝数进行评估，其特征在于，包括以下步骤：获取样本矫正测序深度和对照矫正测序深度并采用公式(一)计算得到矫正后测序深度比；根据矫正后测序深度比，采用公式(二)计算得到相应的基因拷贝数。
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公开(公告)号：CN114496073A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210073465.4
申请日：2022-01-21
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本公开涉及一种用于识别阳性重排的方法、计算设备和计算机存储介质。该方法包括：获取关于待测样本的比对结果数据；提取支持多种重排的跨断点的多个支持读长；针对多种重排中的每种重排，记录支持读长的对应断点之前预定长度和对应断点之后的预定长度范围之内的每个基因组位置上关于多种碱基的碱基类型数据，以便生成关于支持读长的对应断点的第一碱基类型数据；以及生成关于参考基因组的对应断点的第二碱基类型数据；基于第一碱基类型数据和第二碱基类型数据，生成输入特征；以及经由重排预测模型生成关于阳性重排的预测结果。本公开能够自动、高通量地并且高准确性地识别阳性重排。
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