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公开(公告)号：CN118262171B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410449074.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 天津见康华美医学诊断技术有限公司 , 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳见康智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/69 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G16B20/50 , G16B40/20 , G16B30/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种TP53基因预测方法及系统，属于基因预测技术领域。本发明基于弥漫大B细胞淋巴瘤患者的病理HE切片来预测TP53基因，同时基于MobileNet模型的骨干网络，引入细胞特征子网络、间质特征子网络和特征融合子网络，构建MODTP53Net网络模型，对弥漫大B细胞淋巴瘤HE切片的全玻片成像进行细胞特征、间质特征和全图像块特征的识别，得到特征向量，并通过Transformer网络模型分类器预测TP53基因的阴性及阳性检测结果，本发明预测精度高，快速检测TP53基因，避免对所有患者均采取基因检测造成的医疗成本过高，也弥补NGS测序和FISH检测两种技术必须都做的困境，节约成本和时间。
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公开(公告)号：CN118480604A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410485469.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 天津见康华美医学诊断技术有限公司
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/11
Abstract: 本发明涉及一种用于成熟T和NK细胞淋巴瘤预后辅助判断的基因检测探针组合及其应用，属于分子生物学技术领域。成熟T和NK细胞淋巴瘤患者常用预后分层模型均未纳入基因组学改变，但多项临床研究已证实基因组学改变对患者的预后具有非常显著的影响，目前也已发表了多个针对PTCL‑NOS患者、NK/T细胞淋巴瘤患者、ATLL患者的基因组学预后分层模型，可供临床进行基于基因组学改变的预后分层。采用本发明提供的探针组合物可以对成熟T和NK细胞淋巴瘤患者在进行传统预后分层之外，实现基于基因组学改变的分子预后分层，从而更加精准的对患者进行预后判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119314374A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411496430.7
申请日：2024-10-25
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明提供一种病理医师数字切片实战模拟培训考试系统，属于考试系统技术领域。包括云端模块、AI算法提取模块、考试题目生成模块、考试题目调整模块；所述考试题目调整模块设定考核主题，所述考核主题根据培训教学大刚需要、按亚专科系统来设定考核主题，包括转移性肿瘤、小蓝圆细胞恶性肿瘤、内镜活检标本以及肺穿刺标本，所述云端模块和AI算法提取模块以真实的临床病例建立试题库，根据考核主题建立试题库，试题库包含病例的临床病理学信息。本发明以真实的病理医生工作场景考核病理医生对疾病的掌握程度。
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公开(公告)号：CN118262168B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410433816.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 天津见康华美医学诊断技术有限公司 , 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳见康智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的B细胞淋巴瘤识别方法及装置，涉及细胞识别技术领域，步骤包括：获取原始数据，并选择信号参数作为细胞的特征向量；对特征向量进行补偿处理；对补偿后的荧光数据进行数据变换处理；对样本中的细胞构建邻接关系图；在对样本中的细胞进行分类时，将所有细胞特征数据和邻接关系图输入训练后的图卷积神经网络，对每个细胞进行类别预测；对样本的B细胞克隆性阴阳性进行判断；对异常样本的细胞免疫标记进行判断。装置包括检测模块、预处理模块、换算模块、构建模块、预测模块、第一判断识别模块和第二判断识别模块。本发明记载的方法及装置保证了整个全流程识别过程的自动化，提高了诊断效率。
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公开(公告)号：CN118262171A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410449074.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 天津见康华美医学诊断技术有限公司 , 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳见康智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/69 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G16B20/50 , G16B40/20 , G16B30/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种TP53基因预测方法及系统，属于基因预测技术领域。本发明基于弥漫大B细胞淋巴瘤患者的病理HE切片来预测TP53基因，同时基于MobileNet模型的骨干网络，引入细胞特征子网络、间质特征子网络和特征融合子网络，构建MODTP53Net网络模型，对弥漫大B细胞淋巴瘤HE切片的全玻片成像进行细胞特征、间质特征和全图像块特征的识别，得到特征向量，并通过Transformer网络模型分类器预测TP53基因的阴性及阳性检测结果，本发明预测精度高，快速检测TP53基因，避免对所有患者均采取基因检测造成的医疗成本过高，也弥补NGS测序和FISH检测两种技术必须都做的困境，节约成本和时间。
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公开(公告)号：CN118262168A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410433816.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 天津见康华美医学诊断技术有限公司 , 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳见康智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的B细胞淋巴瘤识别方法及装置，涉及细胞识别技术领域，步骤包括：获取原始数据，并选择信号参数作为细胞的特征向量；对特征向量进行补偿处理；对补偿后的荧光数据进行数据变换处理；对样本中的细胞构建邻接关系图；在对样本中的细胞进行分类时，将所有细胞特征数据和邻接关系图输入训练后的图卷积神经网络，对每个细胞进行类别预测；对样本的B细胞克隆性阴阳性进行判断；对异常样本的细胞免疫标记进行判断。装置包括检测模块、预处理模块、换算模块、构建模块、预测模块、第一判断识别模块和第二判断识别模块。本发明记载的方法及装置保证了整个全流程识别过程的自动化，提高了诊断效率。
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公开(公告)号：CN221038257U
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202322449605.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Inventor： 潘华雄
IPC: G01N1/28
Abstract: 本实用新型公开了一种病理组织的稳定型快速脱水装置，包括外壳，所述外壳内壁的顶部设置有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆的伸缩端转动连接有第一限位块，所述外壳内壁的底部转动连接有转杆，所述外壳的底部设置有用于驱动转杆转动的驱动组件，所述转杆上设置有清理组件，所述转杆的顶部固定连接第二限位块，所述第二限位块的内部设置有卡接组件。本实用新型通过第一滑槽、双向螺杆、螺纹块、弧形夹持板、旋钮等结构的设置，可将放置在器皿盒内部的病理组织进行夹持固定，避免了在旋转甩动的过程中，致使病理组织在器皿盒内部晃动，并不断撞击器皿盒的内壁，出现病理组织损坏的情况发生，提高了病理组织在脱水过程中的稳定性。
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