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公开(公告)号：CN117660351A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311682098.9
申请日：2023-12-08
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种人EGFR基因双位点突变非小细胞肺癌细胞株HC5720及其应用。该细胞株有EGFR基因L858R和V834L两个位点的突变，EGFR(L858R Mutant Specific)、角蛋白Pan‑Keratin及Epcam蛋白表达阳性，该细胞株对Erlotinib敏感。该细胞株可以作为研究人EGFR基因L858R和V834L双位点突变非小细胞肺癌细胞形态学及生物学特点、分析EGFR基因L858R和V834L双位点突变靶向药物敏感性及筛选和评估靶向抗肿瘤药物、以及研究耐药机制、耐药性逆转的重要工具，从而为人类寻求更有效的肿瘤治疗方法等，具有较高的科研和生产应用价值，预期有良好的科研、经济和社会效益。
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公开(公告)号：CN117778325A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311821981.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种人ALK重排小细胞肺癌转化细胞株及其应用，该细胞株有EML4‑ALK基因重排，重排型号为EML4‑ALK variant 3(E6；A20)，且ALK蛋白表达阳性，小细胞肺癌标记蛋白NSE，Ki67，TTF‑1,Pan‑Keratin，Synapsin，chromogranin A亦表达阳性。该细胞株对Crizotinib不敏感。可以用于研究人非小细胞肺癌ALK重排发生小细胞肺癌转化的细胞形态学及生物学特点、筛选和评估人ALK重排小细胞肺癌转化细胞靶向抗肿瘤药物、以及研究耐药机制、耐药性逆转，从而为人类寻求更有效的肿瘤治疗方法，具有较高的科研和生产应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112949685B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110123493.8
申请日：2021-01-28
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种基于提升树模型的主动脉夹层手术风险预测方法，步骤1：数据预处理；将手术记录中数据遗失的部分进行补全，形成包含有手术记录的数据库；步骤2：数据挖掘；基于决策树模型对数据库中的数据进行处理；步骤3：结果分析；对数据挖掘的处理结果进行分析，以评估数据挖掘算法的有效性；步骤4：知识应用；将模型应用于当前主动脉夹层外科手术对应的数据，以预测当前手术的风险。本发明的模型对主动脉夹层手术后的死亡风险预测具有100％的准确率，相比其他预测方法准确性更高，预测结果能给出主动脉夹层外科手术术后死亡的关键因素，能为未来医生、患者提供决策依据，并有利于医疗政策制定者充分利用安排医疗资源。
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公开(公告)号：CN114782340B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202210370426.0
申请日：2022-04-09
Applicant: 中南大学湘雅二医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种主动脉夹层检测方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：步骤1、首先使用第一深度学习模型从人体系列CT切片中检测出目标边界框及其对应类别，不同的类别表示不同的主动脉部位；然后采用序列信息提取算法对人体系列CT切片中的目标边界框进行处理，将最终得到的目标边界框作为感兴趣区域；步骤2、利用第二深度学习模型检测步骤1得到的各个感兴趣区域是否存在夹层，从而判断各个感兴趣区域对应的主动脉部位是否存在夹层。本发明能够从人体系列CT图像中自动、高效地完成对主动脉部位的准确检测，识别主动脉夹层的类型。
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公开(公告)号：CN116445413A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310492842.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 中南大学湘雅二医院
IPC: C12N5/09 , C12N5/071 , C12Q1/02 , A01K67/027 , C12R1/91
Abstract: 本发明公开了一种人ALK重排非小细胞肺癌细胞株HC4773及其应用，保藏编号为CCTCC NO：C202370。该细胞株有EML4‑ALK基因重排，重排型号为EML4‑ALK variant 3(E6；A20)，为人非小细胞肺癌鳞癌细胞株，ALK、角蛋白Pan‑Keratin及Epcam蛋白表达阳性。本细胞株HC4773可以用于研究人ALK重排非小细胞肺癌细胞形态学及生物学特点、分析ALK靶向药物敏感性及筛选和评估靶向抗肿瘤药物、以及研究耐药机制、耐药性逆转的重要工具，从而为人类寻求更有效的肿瘤治疗方法等，具有较高的科研和生产应用价值，预期能产生良好的科研、经济和社会效益。
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公开(公告)号：CN114782340A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210370426.0
申请日：2022-04-09
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种主动脉夹层检测方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：步骤1、首先使用第一深度学习模型从人体系列CT切片中检测出目标边界框及其对应类别，不同的类别表示不同的主动脉部位；然后采用序列信息提取算法对人体系列CT切片中的目标边界框进行处理，将最终得到的目标边界框作为感兴趣区域；步骤2、利用第二深度学习模型检测步骤1得到的各个感兴趣区域是否存在夹层，从而判断各个感兴趣区域对应的主动脉部位是否存在夹层。本发明能够从人体系列CT图像中自动、高效地完成对主动脉部位的准确检测，识别主动脉夹层的类型。
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公开(公告)号：CN112949685A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110123493.8
申请日：2021-01-28
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种基于提升树模型的主动脉夹层手术风险预测方法，步骤1：数据预处理；将手术记录中数据遗失的部分进行补全，形成包含有手术记录的数据库；步骤2：数据挖掘；基于决策树模型对数据库中的数据进行处理；步骤3：结果分析；对数据挖掘的处理结果进行分析，以评估数据挖掘算法的有效性；步骤4：知识应用；将模型应用于当前主动脉夹层外科手术对应的数据，以预测当前手术的风险。本发明的模型对主动脉夹层手术后的死亡风险预测具有100％的准确率，相比其他预测方法准确性更高，预测结果能给出主动脉夹层外科手术术后死亡的关键因素，能为未来医生、患者提供决策依据，并有利于医疗政策制定者充分利用安排医疗资源。
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