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公开(公告)号:CN116912825B
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311186847.9
申请日:2023-09-14
Applicant: 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
IPC: G06V20/69 , G06V10/778 , G06V20/00
Abstract: 本发明涉及化学品肺毒性筛查技术领域,具体地说,涉及利用人工智能和机器学习的高内涵化学品肺毒性筛查方法。其包括比对特征图像以及细胞常态特征数据库,确定不同时期的损害健康效应的应答通路;统计不同化合物对不同细胞产生的应答通路,建立多维表型信息数据库。本发明通过比对特征图像以及细胞常态特征数据库,确定不同时期的损害健康效应的应答通路,通过统计不同化合物对不同细胞产生的应答通路,建立多维表型信息数据库,计算各个化合物对细胞生长产生的影响参数,通过各个化合物的影响参数预测出当前化合物对人体肺部影响程度,提前对未识别的化学品进行毒性分析,筛查出释放至大气中可能危害人体肺部的化学品。
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公开(公告)号:CN116912825A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202311186847.9
申请日:2023-09-14
Applicant: 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
IPC: G06V20/69 , G06V10/778 , G06V20/00
Abstract: 本发明涉及化学品肺毒性筛查技术领域,具体地说,涉及利用人工智能和机器学习的高内涵化学品肺毒性筛查方法。其包括比对特征图像以及细胞常态特征数据库,确定不同时期的损害健康效应的应答通路;统计不同化合物对不同细胞产生的应答通路,建立多维表型信息数据库。本发明通过比对特征图像以及细胞常态特征数据库,确定不同时期的损害健康效应的应答通路,通过统计不同化合物对不同细胞产生的应答通路,建立多维表型信息数据库,计算各个化合物对细胞生长产生的影响参数,通过各个化合物的影响参数预测出当前化合物对人体肺部影响程度,提前对未识别的化学品进行毒性分析,筛查出释放至大气中可能危害人体肺部的化学品。
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