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公开(公告)号：CN117890510A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410036435.5
申请日：2024-01-10
Abstract: 本发明公开了一种早期前列腺癌诊断标志物模型的构建及测定方法，属于早期前列腺癌诊断领域。一种早期前列腺癌诊断标志物模型的构建方法，采用以下步骤操作：S1：进行样本采集；S2：对样本进行提取；S3：设置色谱质谱采集条件；S4：进行代谢物定性与定量；S5：进行主成分分析、正交偏最小二乘法判别分析、差异分析、构建早期诊断模型；本发明通过最小绝对收敛和选择算子进行变量筛选和降维，利用逻辑回归分析构建前列腺癌的早期诊断模型，标志物诊断组合的诊断效能AUC均达到了1.00；且通过该标志物能够对前列腺癌进行准确、快速的诊断；与之前的报道相比，早期诊断效果表现优异，临床效果评估显示具备一定临床应用价值。
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公开(公告)号：CN117701708A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202211094084.0
申请日：2022-09-08
Applicant: 广西医科大学
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/6851 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种用于辅助判断前列腺癌恶性程度的血清外泌体核酸标志物的检测方法及试剂，所述检测方法包括如下步骤：采用商用试剂盒提取血清外泌体的核酸并合成cDNA；对每个样本检测使用2个反应孔（A、B），构建不同的反应体系；设置荧光PCR程序检测linc02203的表达量（CT值）。本发明的有益效果是：通过将血清外泌体linc02203的拷贝数作为预测前列腺癌危险度的标志物，并以其作为前列腺癌恶性程度诊断的依据，具有稳定、无创、实时、可重复的特点，避免了前列腺炎、前列腺增生和低危程度前列腺癌患者的穿刺活检，解决现有技术对前列腺癌的检测手段较为复杂与繁琐的问题。
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公开(公告)号：CN116807519A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310697292.8
申请日：2023-06-13
Applicant: 广西医科大学
IPC: A61B10/00
Abstract: 本申请提供了一种中段尿液收集装置，包括漏斗、收集罐、采集管和收集杯，漏斗与收集罐通过连接管连通，且连接管上形成有存储患者初段尿液的储液腔，以及用于中段尿液流入收集杯内的连接口，收集杯在采集到中段尿液后，在重力的作用下，收集杯相对收集罐倾斜，以便于将中段尿液导流至采集管内，从而实现自动对患者中段尿液的采集，且在对患者的中段尿液采集的过程中，无需中途截取部分尿液，避免了尿液飞溅或滴落在患者的手上或衣物上情况。
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公开(公告)号：CN115331815A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210790166.2
申请日：2022-07-05
Applicant: 广西医科大学
Abstract: 本发明公开了一种前列腺癌患者预后风险评估方法及装置，涉及生物医学技术领域。包括以下步骤：S1：获取前列腺患者临床历史数据，包括检验数据和随访记录，并将获取得到的数据信息按8:2分割成训练集和验证集；S2：基于XGBoost算法和训练集，利用损失函数进行建立模型；S3：利用步骤S2得到的模型对术后前列腺患者预后评估和个性化医学干预。本发明可以根据患者个体差异，利用检验数据和随访记录，预测复发风险，实现精准医疗，精准预防。
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公开(公告)号：CN119580850A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411693828.X
申请日：2024-11-25
Applicant: 广西医科大学
IPC: G16B40/00 , C12Q1/6886 , C12Q1/6806 , C12Q1/6869 , G06N5/01 , G16B30/00
Abstract: 本发明公开了一种基于循环游离DNA（cfDNA）的早期膀胱癌cfDNA片段图谱建立方法及用途，本发明涉及cfDNA片段图谱建立方法技术领域。本发明针对早期膀胱癌提供一种建立对应的cfDNA片段图谱的方法，使得最终得到的cfDNA片段图谱能够有效的辅助诊断早期膀胱癌，解决了现有技术中由于没有对于利用cfDNA进行早期膀胱癌的诊断而没有相应的早期膀胱癌cfDNA片段图谱建立的方法的问题，可建立早期膀胱癌的诊断指标，对膀胱癌进行准确、快速的诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119517409A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411669922.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 广西医科大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于患者体检数据的前列腺癌风险预测系统及预测方法，本发明涉及医学数据分析与预测建模领域，包括主控单元，所述主控单元包括数据采集单元、用户端，数据采集单元的输出端电性连接有数据处理和分析模块的输入端，预测模块的输入端电性连接有机器学习算法单元的输出端，预测模块的输出端电性连接有风险评估单元的输入端。本发明所述的一种基于患者体检数据的前列腺癌风险预测系统及预测方法，利用机器学习和数据挖掘技术对体检数据进行综合分析，融合来自不同检测结果的数据，如PSA水平、影像学检查、家族史等信息，构建多层次、多维度的风险预测模型，从而提高风险预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118330052A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410089915.8
申请日：2024-01-22
Applicant: 广西医科大学
Abstract: 本发明涉及联合标志物技术领域，且公开了一种快速准确诊断早期肾癌的标志物组合，针对肾癌早期诊断率低问题，公开了一组联合诊断早期肾癌和健康对照的代谢标志物，通过对血浆中特异性代谢物谱检测，筛选和建立一种组合的小分子代谢物用于辅助诊断早期肾癌。本发明所提供的方法具有无创、方便、准确的特点，并且能准确反映肾癌患者和健康对照的代谢差异。
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公开(公告)号：CN115240841A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210614466.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 广西医科大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动化机器学习的前列腺癌风险分类方法及装置，属于疾病风险预测技术领域。本发明综合临床多模态大数据，包含患者的人口统计学、现有分子标志物、生命体征、疾病描述、检查检验、诊断、病理、医嘱、影像等，更为准确、全面地预测患者疾病状态；利用NLP技术，在大量的超声报告中提取了“前列腺截面面积”这一特征，该特征能在预测前列腺癌的算法中发挥及其重要作用，极大地提升模型的预测效果，并且利用自动化机器学习，几乎搜索了业内所有常见的分类算法及其参数空间，最优的预测指标——AUC，可以达到0.84。
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公开(公告)号：CN115267188A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210629054.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 广西医科大学
IPC: G01N33/574
Abstract: 本发明公开了一种检测前列腺癌及临床显著性前列腺癌的方法，包括如下步骤：S100，收集经过前列腺按摩的患者的尿液；S101，对所述尿液进行第一级离心处理以获取上清液，并对所述上清液进行第二级离心处理以获得外泌体溶液；S102，向所述外泌体溶液中加入设定量的RIPA裂解缓冲液，并在室温下孵育设定时长以得到外泌体蛋白溶液；S103，对所述外泌体蛋白溶液进行检测以得到PSA表达、AMACR表达和PSMA表达，并基于所述PSA表达、所述AMACR表达和所述PSMA表达确定前列腺癌及其等级。本申请通过定量地检测尿液游离的细胞外囊泡中PSA、AMACR和PSMA蛋白表达水平，能够有效检测出前列腺癌及临床显著性前列腺癌(高级别前列腺癌)，避免不必要的前列腺穿刺。
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公开(公告)号：CN119626548A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411719485.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 广西医科大学
Abstract: 本发明公开了一种基于患者临床数据的前列腺癌无创检测方法及系统，本发明涉及医学检测技术领域，包括以下操作步骤：S1：数据采集与准备；S2：模型构建；S3：模型验证；S4：模型评估；S5：特征映射与结果解读。本发明所述的一种基于患者临床数据的前列腺癌无创检测方法及系统，采用无创的方法，如尿液检测或血液中的生物标志物检测，减少对患者的身体侵害，利用综合的临床数据，包括PSA水平、尿液检测结果、影像学检查数据等，结合机器学习算法进行综合分析，提供更准确的风险评估，同时构建多种机器学习模型，如逻辑回归、支持向量机、深度学习等，使用这些模型对临床数据进行训练和预测，从而评估前列腺癌的风险。
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