公开(公告)号：CN116825372A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310776890.4

申请日：2023-06-29

Applicant: 中南大学湘雅二医院

Inventor： 易文君 ,  瞿莉梦 ,  梅习龙

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H10/60 ,  G16H30/00 ,  G06T17/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种乳癌患者淋巴结转移预测模型，所述模型包括对二维的肺部增强CT片进行三维重建后，建立腋窝淋巴结图谱，选取其中所有的腋窝淋巴结为ROI区域，且选取每个腋窝淋巴结的全部影像组学特征中的5个以上联用以区分乳腺癌是否有腋窝淋巴结转移；且使用K最近邻机器学习预测模型构建所述乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型。本发明建立的模型可以无创地预测乳腺癌是否有腋窝淋巴结转移，该模型中未纳入患者的临床病理特征，且该模型中的图像切割并不基于乳腺肿瘤，而是基于腋窝淋巴结；本发明所述模型用于确定合适的腋窝治疗方案，从而避免不必要的腋窝手术和并发症，有助于乳腺癌更精准的手术和辅助治疗模式的开展。

公开(公告)号：CN117152054A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310769511.9

申请日：2023-06-28

Applicant: 中南大学湘雅二医院

Inventor： 易文君 ,  瞿莉梦 ,  梅习龙

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06F18/214 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30

Abstract: 本发明提供一种无需纳入临床病理特征的乳癌患者淋巴结转移预测模型，包括对二维的肺部增强CT片进行三维重建后，建立腋窝淋巴结图谱，选取其中所有的腋窝淋巴结为ROI区域，且选取每个腋窝淋巴结的全部影像组学特征中的5个以上联用以区分乳腺癌是否有腋窝淋巴结转移；且使用逻辑回归机器学习预测模型构建所述乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型。本发明建立的模型可以无创地预测乳腺癌是否有腋窝淋巴结转移，该模型中未纳入患者的临床病理特征，且该模型中的图像切割并不基于乳腺肿瘤，而是基于腋窝淋巴结；本发明所述模型用于确定合适的腋窝治疗方案，从而避免不必要的腋窝手术和并发症，有助于乳腺癌更精准的手术和辅助治疗模式的开展。

公开(公告)号：CN119517426A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411651465.3

申请日：2024-11-19

Applicant: 中南大学湘雅二医院

Inventor： 易文君 ,  瞿莉梦 ,  梅习龙

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/70 ,  G16H30/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种乳腺癌腋窝淋巴结转移预测半监督模型的构建方法，属于医学建模领域。包括：S1：喂入一定的胸部增强CT样本量，其中包括部分有标签队列和部分无标签队列；S2：根据所述有标签队列的样本，创建出第一机器学习模型；S3：使用第一机器学习模型预测无标签队列中的无标签淋巴结，将其贴上伪标签，包括低风险淋巴结和高风险淋巴结；S4：使用有标签队列和伪标签为样本，创建出第二机器学习模型；S5：两两合并，创建出第三机器学习模型用于临床预测乳腺癌是否已经有腋窝淋巴结转移。本发明的模型可以无创地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结受累情况，有助于筛选高风险患者，确定合适的腋窝治疗方案，避免不必要的腋窝手术和并发症。

公开(公告)号：CN116741390A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310560075.4

申请日：2023-05-18

Applicant: 中南大学湘雅二医院

Inventor： 易文君 ,  梅习龙 ,  瞿莉梦

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G06T7/00 ,  G06T17/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型，包括对二维的肺部增强CT片进行三维重建后，建立腋窝淋巴结图谱，选取其中所有的腋窝淋巴结为ROI区域，且选取每个腋窝淋巴结的全部影像组学特征中的5个以上影像组学特征联用进行区分所述乳腺癌是否有腋窝淋巴结转移；且使用随机森林机器学习预测模型构建所述预测模型。本发明建立的模型可以无创地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结受累情况，该模型中未纳入患者的临床病理特征，且该模型中的图像切割并不基于乳腺肿瘤，而是基于腋窝淋巴结；本发明所述模型用于确定合适的腋窝治疗方案，从而避免不必要的腋窝手术和并发症，有助于乳腺癌更精准的手术和辅助治疗模式的开展。

公开(公告)号：CN117427162A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311399687.6

申请日：2023-10-26

Applicant: 中南大学湘雅二医院

Inventor： 易文君 ,  文英 ,  邹振 ,  邹琼燕 ,  曾力耘

IPC: A61K41/00 ,  A61K31/7105 ,  A61K47/34 ,  A61P5/16

Abstract: 本发明公开了一种用于治疗继发性甲旁亢的纳米复合物的制备方法，步骤如下：步骤1、将PAMAM与miR‑146b‑3p mimic按照一定的N/P比进行混合，并用DEPC水定容；步骤2、室温孵育20‑30min；步骤3、评估PAMAM与miR‑146b‑3p mimic的结合与组装情况；步骤4、用DEPC水配制5‑ALA溶液；步骤5、将步骤3评估合格的PAMAM与miR‑146b‑3p mimic混合物，再与5‑ALA溶液混合，室温孵育过夜后置于冷藏环境保存。本发明方法简单，适用性广，为继发性甲旁亢患者光动力治疗及基因联合治疗提供了新的选择。

公开(公告)号：CN117100242A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311222109.5

申请日：2023-09-21

Applicant: 中南大学

Inventor： 易文君 ,  江绍涛 ,  熊力 ,  张江杰 ,  王玮琛 ,  林良武

IPC: A61B5/0507

Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌肿瘤定位装置，包括微带贴片天线设计模块、微波信号处理模块、肿瘤位置确定模块、肿瘤识别模型建立模块和肿瘤监测模块。本发明属于乳腺肿瘤定位技术领域，具体是指一种乳腺癌肿瘤定位装置，本装置采用微波成像的方法，基于优化的Radon变换处理微波信号，对肿瘤位置进行定位；并利用优化算法建立肿瘤识别模型，对实时肿瘤数据识别并输出肿瘤类型；解决了X光检查和磁共振成像存在由于噪声干扰影响图像质量，从而降低成像效果的问题、一般的微波信号处理方式存在成像质量差和搜索算法存在鲁棒性弱的问题。

公开(公告)号：CN115478092A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202211078201.4

申请日：2022-09-05

Applicant: 中南大学湘雅二医院

Inventor： 欧阳登洁 ,  高宏宇 ,  易文君

IPC: C12Q1/02 ,  C12Q1/6886 ,  G16B40/00 ,  G16B50/00 ,  G16H10/60 ,  G16H50/30

Abstract: 本发明公开了一种用于预测乳腺癌免疫治疗效果的模型，构建步骤：将术前化疗和术后化疗的乳腺癌患者进行淋巴细胞检测；根据随访结果分为复发组和非复发组，将接受术前化疗患者分为有疗效组以及无疗效组，检测淋巴细胞水平；根据淋巴细胞水平结果，获得表达差异的淋巴细胞；筛选出在乳腺癌组织和正常乳腺组织中差异表达的基因；进一步筛选出和表达差异的淋巴细胞具有相关性的基因，且与复发相关的基因做为候选基因；将候选基因进行Lasso回归分析，构建模型。本发明根据外周血淋巴细胞水平的模型来对患者进行分类，以区分哪些肿瘤患者最可能对免疫治疗产生反应，可用于制备预测乳腺癌免疫治疗的检测试剂盒。