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公开(公告)号：CN116570562A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310194070.4
申请日：2023-03-02
Applicant: 中山大学附属第一医院
IPC: A61K9/127 , C12N15/86 , C12N15/12 , C12N5/10 , A61K47/46 , A61K47/24 , A61K31/47 , A61K39/395 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种仿生脂质体杂合囊泡及其制备方法与应用。本发明的囊泡具有巨噬细胞膜和磷脂脂质体，所述巨噬细胞膜表面表达PD‑1和趋炎受体，所述磷脂脂质体负载疏水小分子药物。本发明的囊泡融合了仿生体系和脂质体的优点，首先，双主动靶向肿瘤细胞，增加疏水小分子药物在肿瘤局部的富集，减少药物的毒副作用；其次，囊泡的对于疏水小分子药物载药效率高、稳定性好；再者，囊泡的巨噬细胞膜表面表达自身抗原，可减少机体的免疫清除，可提高药物利用率，减少用药量；最后，囊泡成份简单，利于载体在体内的代谢，生物相容性更好，可避免机体免疫排斥的风险，具有临床转化前景。
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公开(公告)号：CN111275706B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010143351.3
申请日：2020-03-04
Applicant: 中山大学附属第一医院
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于剪切波弹性成像超声组学深度分析方法及系统，所述方法包括：针对不同疾病，利用超声医学声学经验获取标准化剪切波弹性图像；针对相应疾病模型，利用剪切波图像获取所在器官相应弹性超声组学数据；将所述弹性超声组学数据输入训练好的深度学习网络，并根据所述弹性超声组学数据调整神经元的连接权重、配比卷积和池化层，得到调整后的弹性超声组学数据，通过深度学习获取每个病变的分类评分；基于患者临床信息，检验指标，对结果深度学习弹性分类评分，通过机器学习分析，构建深度分析决策系统。本发明能够提高边界数据获取的可重复性及图像分析的适应性，并构建深度分析决策系统提高辅助分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115330949A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210982789.X
申请日：2022-08-16
Applicant: 中山大学附属第一医院
Abstract: 本申请属于图像处理技术领域，公开了一种肝细胞癌侵袭边缘预测方法及系统。通过获取肝细胞癌患者肿瘤的二维超声图像，在二维超声图像中绘制感兴趣区域，以患者的病理标本的最大侵袭范围为预测标准，基于深度神经网络分析二维超声图像，建立平面肝细胞癌侵袭范围评估模型，预测二维超声图像的感兴趣区域的肝癌细胞的侵袭情况；获取肝细胞癌患者肿瘤的三维超声图像，利用平面肝细胞癌侵袭范围评估模型分析三维超声图像的多个正交平面的图像数据，预测多个正交平面的侵袭范围，基于该侵袭范围生成肝细胞癌侵袭范围的立体三维数据，并通过三维成像技术将侵袭范围的立体三维数据进行可视化。实现对肿瘤侵袭范围的精确评估以及立体可视化展示。
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公开(公告)号：CN115273985A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210920133.5
申请日：2022-08-01
Applicant: 中山大学附属第一医院
IPC: G16B35/00 , G16B40/00 , G16H30/20 , G16H30/40 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种HCC关键蛋白表达水平数据的预测方法及装置，通过获取多种肝脏肿瘤的超声影像数据，并输入至预设的多模态超声组学预测模型获取肝脏肿瘤的HCC关键蛋白表达水平，本发明通过超声影像数据和多模态超声组学预测模型获取肝脏肿瘤的蛋白水平，实现了无创预测HCC关键蛋白表达水平。相比于现有技术，本发明能够提高HCC关键蛋白表达水平数据的准确性，有利于根据获得的HCC关键蛋白表达水平数据辅助临床医师的诊断以及治疗安排。
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公开(公告)号：CN115187575A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210920135.4
申请日：2022-08-01
Applicant: 中山大学附属第一医院
Abstract: 本发明提供了一种基于超声射频信号的肿瘤组织数据处理方法及装置，通过对肿瘤组织的射频信号进行剪切波变换，获得第二射频数据，并通过预设的转化方法，将第二射频数据转化为成分特征信息空间分布矩阵，从而对肿瘤组织的射频信号进行深度挖掘，有利于为深度分析肿瘤组织提供准确的数据，提高了肿瘤组织数据的获取精确度。对本发明所生成的肿瘤组织成分特征信息空间分布矩阵进行进一步的分析，有利于提高对肿瘤组织的分辨能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109544517A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811316366.4
申请日：2018-11-06
Applicant: 中山大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多模态超声组学分析方法及系统，包括：获取病变部位的若干超声数据，得到多模态超声组学数据；将多模态超声组学数据输入深度学习神经网络，根据多模态超声组学数据调整神经元的连接权重、配比卷积和池化层，得到调整后的多模态超声组学数据；利用不同模态下的分类器对多模态超声组学数据进行分类，并通过判别器得到每个分类的分析结果，即每个分类的分数。相比于现有通过建立单模态医学图像的深度学习模型进行医学图像的分割、分类和识别的方法，本发明技术方案通过训练好的深度学习网络模型对优化后的多模态超声组学数据进行数据分析，提高超声图像获取的准确性，减少工作量。
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公开(公告)号：CN113521303B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202110769402.8
申请日：2021-07-07
Applicant: 中山大学附属第一医院
IPC: A61K47/69 , A61K39/395 , A61K47/60 , A61K47/65 , A61P35/00 , B82Y5/00 , B82Y30/00 , B82Y40/00 , A61K31/522
Abstract: 本发明提供了一种负载PD‑L1抗体和STING激动剂的纳米囊泡，其结构包括外壳和内核，外壳由脂质双分子层膜制备而成，外壳偶联MMP‑2敏感的多肽链，多肽链与PD‑L1抗体偶联，外壳还偶联PEG；其内核为STING激动剂。本发明的纳米囊泡以长链PEG作为抗体的保护屏障，阻止PD‑L1抗体正常组织上的PD‑L1抗原发生非特异性结合；还具有pH和MMP‑2双重敏感性，由于外壳脂质体还偶联有MMP‑2敏感的肽链，当所述囊泡到达酸性及高MMP‑2浓度的残余肿瘤微环境中，可响
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公开(公告)号：CN116019912A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310056686.5
申请日：2023-01-16
Applicant: 中山大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种自供氧声动力纳米制剂的制备方法及其在制备治疗癌症药物中的应用。自供氧声动力纳米制剂，包括载体，载体上包裹有声敏剂、免疫佐剂Vadimezan和氟碳液滴PFC的纳米脂质液滴。制备方法包括如下步骤：（1）准备载体原料，通过薄膜水化法包裹声敏剂、免疫佐剂Vadimezan和氟碳液滴PFC得到混合溶液；（2）将混合溶液在水浴超声及探头超声条件下进行分散，结束后透析；（3）将步骤（2）获得的产物充入氧气，4℃冰箱保存。自供氧声动力纳米制剂具有良好的生物安全性，通过超声辐照产生可杀伤肿瘤细胞的单线态氧，具有时空可控性，可有效提高治疗效果、降低毒副作用，不仅有效抑制原位肿瘤的进展，还有效抑制远端肿瘤的生长。
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公开(公告)号：CN115311131A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210920500.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 中山大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种超声数据和病理成分的配准方法、装置及终端设备，通过对待测腺体的超声图像和病理图像分别构建三维第一模型和三维第二模型，并通过建立的三维模型按照预设的配准方法进行配准，获得目标映射函数，通过数据分析设备进行目标映射函数的运算，从而完成三维第一模型和三维第二模型的配准，进而实现待测腺体超声信息和病理成分的配准。本申请通过构建待测腺体不同维度的三维模型，并结合配准方法进行配准，大大提高了待测腺体超声数据和病理成分的配准精确度，有利于促进临床医学的发展。
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