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公开(公告)号：CN117598788B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310331848.1
申请日：2023-03-30
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
Abstract: 本发明公开了一种全自动颅底3D消融用可调节手术机械臂，涉及医疗辅助器械技术领域。该一种全自动颅底3D消融用可调节手术机械臂，包括机械臂机构和固定机构，机械臂机构包括导航机构，导航机构的前表面固定连接有臂体一，臂体一的前表面固定连接有转动马达一,转动马达一的前端输出轴固定连接有臂体二，臂体二的前表面中部固定连接有连接座一，连接座一的前方设置有刀头机构，刀头机构包括刀头座一，刀头座一的后表面中部固定连接有连接座二，连接座二与连接座一铰接，连接座二和连接座一的外侧套接有外套，外套的后端固定连接臂体二，该一种全自动颅底3D消融用可调节手术机械臂，可调节手术机械臂全自动手术更易于实施，降低手术难度。
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公开(公告)号：CN117476110B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311310076.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: G16B40/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的多尺度生物标记物发现系统，通过生物数据库模块管理肿瘤医学图像数据和多尺度生物数据；通过特征提取模块提取与肿瘤医学图像数据相关的生物标记物特征数据；通过深度学习模块基于生物标记物特征数据，训练出用于识别生物标记物的目标多尺度融合模型；通过标记物识别模块利用目标多尺度融合模型，基于未知患者的多尺度生物数据和肿瘤医学图像数据，识别未知患者的肿瘤标记物，有助于早期发现、准确诊断和个性化治疗肿瘤，在临床实践中提供重要的指导和决策依据，为肿瘤检测提供精准数据支撑。
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公开(公告)号：CN117476110A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311310076.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: G16B40/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的多尺度生物标记物发现系统，通过生物数据库模块管理肿瘤医学图像数据和多尺度生物数据；通过特征提取模块提取与肿瘤医学图像数据相关的生物标记物特征数据；通过深度学习模块基于生物标记物特征数据，训练出用于识别生物标记物的目标多尺度融合模型；通过标记物识别模块利用目标多尺度融合模型，基于未知患者的多尺度生物数据和肿瘤医学图像数据，识别未知患者的肿瘤标记物，有助于早期发现、准确诊断和个性化治疗肿瘤，在临床实践中提供重要的指导和决策依据，为肿瘤检测提供精准数据支撑。
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公开(公告)号：CN116452851A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310260271.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: G06V10/764 , G06T7/00 , G06N3/08 , G06V10/44 , G16H10/60 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例涉及人工智能技术领域，具体提供了一种病症分类模型的训练方法、装置、终端及可读存储介质。该方法包括：获得图像数据、结构化数据和类别标签；将图像数据输入至病症分类模型的特征提取网络获得第一特征向量；将结构化数据输入至病症分类模型的特征筛选网络获得第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量输入至病症分类模型的特征拼接网络，获得目标训练样本的第三特征向量；将第三特征向量输入至病症分类模型的特征分类网络获得预测类别和预测类别的预测概率，并根据预测类别、所述预测概率和类别标签构建损失函数；基于训练样本和损失函数对病症分类模型进行迭代更新，得到目标病症分类模型，提高了病症识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110408706B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201910811232.8
申请日：2019-08-30
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: C12Q1/6886 , G01N33/574
Abstract: 本发明公开了一种评估鼻咽癌复发的生物标志物，该生物标志物选自NOTCH1基因、NAPA基因、RPL22基因、FAM135B基因和NCKAP5L基因中的至少一种。本发明还公开了所述生物标志物在制备和筛选评估鼻咽癌复发试剂中的用途。本申请首次发现，与初治鼻咽癌样本相比，所述生物标志物在复发鼻咽癌样本中为特异性高频突变基因，检测所述生物标志物的突变频率可评估鼻咽癌的复发风险，提示所述生物标志物可作为鼻咽癌复发的预测分子标志。本发明为鼻咽癌的复发评估提供了新的特异性分子标志物，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110470842B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910811231.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: G01N33/574 , G01N33/68
Abstract: 本发明公开了一种评估鼻咽癌复发和/或预后的生物标志物，该生物标志物为NF‑κB蛋白入核比例。本发明还公开了所述生物标志物在制备评估鼻咽癌复发和/或预后的试剂中的用途。本申请首次发现，复发鼻咽癌样本中NF‑κB蛋白的入核比例显著高于初治鼻咽癌样本，检测NF‑κB蛋白的入核比例可评估鼻咽癌的复发风险，并且NF‑κB蛋白的入核比例可以作为初治鼻咽癌中无局部区域复发生存(LRRFS)的独立预后生物标志物，提示NF‑κB蛋白的入核比例可作为鼻咽癌复发和/或预后的分子标志。本发明为鼻咽癌的复发和/或预后评估提供了新的特异性分子标志物，临床应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN117100382A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311158496.0
申请日：2023-09-08
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: A61B18/02
Abstract: 本发明涉及医疗器械的技术领域，且公开了一种消融范围可调的鼻咽肿瘤冷冻消融针，包括消融导管，消融导管的外部设置有弯折关节端口,弯折关节端口与消融导管的内部均为空心状，消融导管与弯折关节端口的内壁均设有隔热层，弯折关节端口的内壁固定镶嵌有液氮导管,液氮导管的内部活动连接有消融针主体，通过将消融导管整体插入患者的鼻腔内，并将有消融导管带动弯折关节端口进入患者鼻腔内的肿瘤处，此时握住外套并带动线轮在外套内进行转动，使消融针主体从液氮导管内部向外移动与患者的肿瘤处接触，同时配合弯折关节端口的可折弯性能，便于控制弯折关节端口带动消融针主体调控至患者的肿瘤处，达到将肿瘤冷冻消融的效果。
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公开(公告)号：CN114788869A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210402344.X
申请日：2022-04-18
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: A61K45/06 , A61K31/444 , A61K39/395 , A61K31/7068 , A61P11/02 , A61P35/00 , C12Q1/6886
Abstract: 本发明提供了一种治疗复发或转移性鼻咽癌的药物及其疗效评估标志物，所述药物包含吉西他滨、VEGFR2抑制剂和抗PD‑1单抗。本发明首次发现吉西他滨、VEGFR2抑制剂和抗PD‑1单抗联合对复发和转移性鼻咽癌患者具有更好的治疗效果和可控的毒性。在纳入研究的41例患者中，使用吉西他滨、VEGFR2抑制剂和抗PD‑1单抗联合治疗的ORR为90.2%（95%CI:76.9%‑97.2%）；中位PFS为13.93个月（95%CI:NR‑NR）；12个月PFS率为72.0%（95%CI:57.1%‑86.9%）；显示出良好的抗肿瘤活性。并进一步利用基因组和转录组分析发现，11q13.3区相关基因，尤其是MRGPRF基因的表达水平可预测吉西他滨、VEGFR2抑制剂和抗PD‑1单抗联用对复发和转移性鼻咽癌患者的疗效，可帮助筛选对所述新型联合疗法有益的患者群体。
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公开(公告)号：CN111128328A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911029364.1
申请日：2019-10-25
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
Abstract: 本发明公开了一种鼻咽癌结构化影像报告及数据处理系统和方法，该系统包括临床数据收集模块、精细影像分析与报告模块、综合处理模块以及临床决策模块。该系统主要用于鼻咽癌影像诊断报告数据的录入和分析，以结构化数据的形式，全面系统的记录鼻咽癌侵犯周围解剖结构及淋巴结转移情况，该系统建立了鼻咽癌结构化影像报告标准，用于构建鼻咽癌影像大数据库和鼻咽癌人工智能预测模型；该系统通过建立MR精细阅片数据库，使鼻咽癌影像报告标准化，并在此基础上开发一套鼻咽癌在线临床决策平台，进一步辅助鼻咽癌分期分型、治疗方案推荐和预后预测，帮助临床医生更好的根据MRI影像评估结果制定治疗方案。
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公开(公告)号：CN110470842A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910811231.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
IPC: G01N33/574 , G01N33/68
Abstract: 本发明公开了一种评估鼻咽癌复发和/或预后的生物标志物，该生物标志物为NF-κB蛋白入核比例。本发明还公开了所述生物标志物在制备评估鼻咽癌复发和/或预后的试剂中的用途。本申请首次发现，复发鼻咽癌样本中NF-κB蛋白的入核比例显著高于初治鼻咽癌样本，检测NF-κB蛋白的入核比例可评估鼻咽癌的复发风险，并且NF-κB蛋白的入核比例可以作为初治鼻咽癌中无局部区域复发生存(LRRFS)的独立预后生物标志物，提示NF-κB蛋白的入核比例可作为鼻咽癌复发和/或预后的分子标志。本发明为鼻咽癌的复发和/或预后评估提供了新的特异性分子标志物，临床应用前景广阔。
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