公开(公告)号：CN116814783A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310486630.3

申请日：2023-05-04

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 周晨浩 ,  翁佳雷 ,  刘绍卿 ,  徐雯鑫 ,  朱小强 ,  任宁 ,  沈英皓 ,  易勇 ,  吕鹏 ,  许大千

IPC: C12Q1/6886 ,  C12N15/11 ,  G16B25/10 ,  G16B20/50 ,  G16H50/30 ,  G16H70/40

Abstract: 本发明属于诊断试剂技术领域，具体涉及一种评估肝癌患者术后无复发生存风险的转移相关基因预后模型及其构建与验证方法、以及包括该转移相关基因预后模型的微阵列芯片试剂盒。本发明通过检测肝细胞癌肿瘤组织中11种转移相关基因的表达水平，利用特定的计算公式获得患者的风险评分数值，能够简便、迅速、准确地评估患者术后复发生存风险，并预测患者对化疗和免疫治疗敏感性，而且预测基因均来自外显子测序，在临床实践中帮助医师对患者进行及时的风险分层和治疗策略制定，指导肝细胞癌的个体化治疗。

公开(公告)号：CN117911742A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311703231.4

申请日：2023-12-12

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学附属中山医院

Inventor： 罗烨 ,  易勇 ,  刘昕宇 ,  周晨浩 ,  高旭康

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/00 ,  G06V10/77 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于医疗图像、深度学习以及计算机视觉领域，尤其涉及利用细粒度分类和预训练模型。本发明提出了一种基于自监督学习和细粒度分类的肝癌MVI树状分级模型，其特征在于，包括：数据预处理模块、MVI阴性阳性分类模型和MVI严重程度分类模型；其中，所述数据预处理模块，采集患者肝脏的MRI图像形成数据集并进行预处理；MRI图像经数据预处理模块处理后，首先通过训练好的MVI阴性阳性分类模型，若分类结果为阴性则输出该病例分级结果为M0，若分类结果为阳性，则将图像继续输入训练的MVI严重程度分类模型，得到M1或M2的分级结果。通过本发明模型的实施应用，可以使用小样本的训练准确对肝癌患者MVI级别进行判定，极大提升了MVI分级的准确率。

公开(公告)号：CN112331343A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011216173.9

申请日：2020-11-04

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 任宁 ,  周晨浩 ,  翁佳雷 ,  易勇 ,  周强 ,  孙嘉磊 ,  陈万勇 ,  尹毅锐

IPC: G16H50/30 ,  G16B25/00 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00 ,  C12Q1/6886

Abstract: 本发明公开了一种建立肝细胞癌术后风险评估模型的方法，该模型包含10个代谢相关基因计算项，以每个基因表达水平经相应系数加权后的总和作为风险评分，可判断患者术后总体生存不良的风险，并反映肿瘤代谢特征。