公开(公告)号：CN114764101A

公开(公告)日：2022-07-19

申请号：CN202110098085.1

申请日：2021-01-25

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 李志强 ,  杨超 ,  王泽芬 ,  李一荣

IPC: G01N33/574 ,  G01N33/569 ,  G16H50/30

Abstract: 本发明涉及一种确定具有GBM预后价值的血液炎症标志物的方法及GBM生存率计算系统，包括构建弥漫性胶质瘤患者组，弥漫性胶质瘤患者组包括LGG患者组和GBM患者组；提取弥漫性胶质瘤患者组中每位患者的血常规及肝功能数据中的血液炎症指标，并计算血液炎症指标的比例；比较血液炎症指标及血液炎症指标的比例在LGG患者组和GBM患者组中的统计学差异；确定NLR、LMR和AGR具有GBM独立的预后价值。采用统计学分析方法从血液炎症指标和血液炎症指标的比例中确定具有GBM预后价值的血液炎症标志物，以评估GBM患者的临床结局，为术前指导GBM患者的个体化治疗方案提供理论支撑。

公开(公告)号：CN118675172A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202411140166.3

申请日：2024-08-20

Applicant: 武汉大学中南医院

Inventor： 刘小平 ,  李志强 ,  田素芳 ,  杨超 ,  王泽芬 ,  曹宏

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0895 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明涉及医疗数据处理与诊断技术领域，本发明提供的一种实现胶质母细胞瘤患者三级淋巴结构精准诊断的方法。通过预训练的大规模病理模型，结合注意力机制和实例级聚类，实现淋巴结三级结构的准确识别。方法包括确定符合条件的胶质母细胞瘤患者，标注淋巴结三级结构阳性和阴性病例，获取并预处理全视野病理扫描切片，使用预训练模型提取特征向量，并采用基于注意力机制的多实例学习进行模型训练。该方法不仅减少对大量精细标记数据的依赖，降低噪声标签影响，还提高了诊断性能和模型的可解释性与泛化能力。实验显示，该方法在诊断胶质母细胞瘤三级淋巴结构上性能卓越（平均AUC：0.96±0.01），并能实现良好的三级淋巴结构可视化。