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公开(公告)号：CN117995398B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410071698.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明提供一种基于临床‑影像组学特征融合的早期非小细胞肺癌淋巴结转移风险预测方法，包括以下步骤：首先对原始CT影像进行预处理，分割肺肿瘤区域，并提取肺肿瘤区域的影像组学特征和深度图像特征，建立CT影像特征集；其次，收集临床数据，进行特征预处理后，采用特征选择方法筛选出有统计学意义的临床特征，建立临床特征集；然后，在对CT影像特征和临床特征进行归一化处理的基础上，运用特征交互方法，融合CT影像和临床特征，输入全连接神经网络，构建预测模型；最后，利用预测模型输出早期非小细胞肺癌淋巴结转移风险概率。本发明的方法自动化程度高，提高了早期非小细胞肺癌淋巴结转移风险预测的精度。
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公开(公告)号：CN116230227A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310175671.0
申请日：2023-02-27
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
IPC: G16H50/30 , G16H50/50 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种肺癌脑转移风险预测方法,所述方法包括：对胸部CT图像上肺肿瘤影像组学特征提取；在对脑部MRI影像分割的基础上，计算脑实质区域、脑灰质区域和脑白质区域的定量影像特征；融合胸部CT影像上肺肿瘤和MRI影像上脑实质区域、脑灰质区域和脑白质区域影像特征，在运用特征选择方法筛选最佳特征的基础上，利用机器学习分类器构建脑转移预测模型；输出所述最终肺癌脑转移风险预测概率。本发明的方法自动化程度高，提高了肺癌脑转移风险预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117995398A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410071698.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明提供一种基于临床‑影像组学特征融合的早期非小细胞肺癌淋巴结转移风险预测方法，包括以下步骤：首先对原始CT影像进行预处理，分割肺肿瘤区域，并提取肺肿瘤区域的影像组学特征和深度图像特征，建立CT影像特征集；其次，收集临床数据，进行特征预处理后，采用特征选择方法筛选出有统计学意义的临床特征，建立临床特征集；然后，在对CT影像特征和临床特征进行归一化处理的基础上，运用特征交互方法，融合CT影像和临床特征，输入全连接神经网络，构建预测模型；最后，利用预测模型输出早期非小细胞肺癌淋巴结转移风险概率。本发明的方法自动化程度高，提高了早期非小细胞肺癌淋巴结转移风险预测的精度。
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公开(公告)号：CN107858367A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711263596.4
申请日：2017-12-05
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
CPC classification number: C12N15/74 , A61K38/00 , C12N9/80 , C12Y305/01002
Abstract: 本发明提供了一种利用细菌靶向投递蛋白的系统，所述系统在沙门氏菌中表达，包括启动子、蛋白分泌信号肽、编码细菌效应蛋白cif的核酸。所述启动子是沙门氏菌三型分泌效应蛋白SopE启动子(PSopE)或乙醇脱氢酶厌氧型启动子(PAdhE)，所述蛋白分泌信号肽是SopE蛋白分泌信号肽。本发明还提供了所述系统在治疗肿瘤中的用途，特别是在治疗结肠癌中的用途。
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