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肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
肿瘤诊断试剂盒开发
本项目由华西医院肿瘤分子诊断研究室郑鸿教授承担，发现世界上第一个能够在血清学水平准确识别乳腺癌和前列腺癌的两种分子标志物，并开发出针对这两种肿瘤的早期筛查产品。改技术已获得两项国际专利。目前在对乳腺癌和前列腺癌的大病例临床研究基础上完善了对该标志物的临床评价，正在进行诊断试剂盒的制备，已获得多个单抗和多抗，并建立了该标志物的ELISA检测方法，下一步将推动该诊断试剂盒的临床评价和进入申请FDA及SFDA临床准入的实质程序。
四川大学
2016-04-14
肿瘤前期诊断分子探针的合成及其分子影像活体诊断系统
常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了
南京航空航天大学
2021-04-14
用于肿瘤病理临床诊断的双光子荧光探针
该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。
全新的观测技术：基于荧光探针与光学切片成像的肿瘤病理临床诊断技术。
该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业：
新材料产业：双光子荧光探针
新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业
新技术产业：技术人员培训、临床服务产业
符合临床要求的检测流程：
山东大学
2021-05-11
用于肿瘤病理临床诊断的双光子荧光探针
"该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业： 1. 新材料产业：双光子荧光探针 2. 新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业 3. 新技术产业：技术人员培训、临床服务产业 "
山东大学
2021-04-10
广谱实体肿瘤靶向诊断磁共振造影剂
磁共振成像具有高的时空分辨率、安全性及相对低的收费，敏感性也因为造影剂的使用而获得大大提高。磁性纳米氧化铁是目前众多无机纳米材料中唯一获得FDA批准而应用于肝脏、淋巴被动靶向的磁共振造影剂，其有效性和安全性已经获得认可。为了更好地实现肿瘤个体化靶向影像学诊断，急需研制下一代特异性主动靶向的磁共振造影剂。
东南大学
2021-04-10
广谱实体肿瘤靶向诊断磁共振造影剂
磁共振成像具有高的时空分辨率、安全性及相对低的收费，敏感性也因为造影剂的使用而获得大大提高。磁性纳米氧化铁是目前众多无机纳米材料中唯一获得FDA批准而应用于肝脏、淋巴被动靶向的磁共振造影剂，其有效性和安全性已经获得认可。为了更好地实现肿瘤个体化靶向影像学诊断，急需研制下一代特异性主动靶向的磁共振造影剂。肿瘤的发生发展及转移离不开新生血管的形成，其已经成为肿瘤诊疗的重要靶点，并且具有相对稳定性和广谱性，适用于多种实体肿瘤，包括原发和转移肿瘤。本课题组经过多年研发攻关，成功研制了一种广谱实体肿瘤靶向诊断磁共振造影剂（已申请专利），主要组成为超小磁性氧化铁纳米颗粒与其表面偶联的特异性环肽分子，目前已经成功实现对小鼠乳腺癌皮下移植瘤、乳腺癌淋巴转移瘤、恶性淋巴瘤皮下移植瘤、肝原位肿瘤（直径3mm）等动物模型肿瘤新生血管的主动靶向磁共振成像，造影剂特异性强、能清晰描绘肿瘤边界，并且简单实用、安全有效、具有广谱性，将广泛应用于肿瘤治疗前的个体化精准诊断及治疗效果的评估，具有广阔的临床需求和市场前景。
东南大学
2021-04-13
恶性肿瘤电化学筛查与早期诊断仪
南京大学研制的肿瘤诊断自动测试系统样机，包括恶性肿瘤多血清肿瘤标志物的电化学联合免疫检测芯片和多通道电化学免疫检测仪器。该仪器避免了目前已有全自动免疫分析仪所存在的仪器和试剂相当昂贵、温育时间长、检测周期长、操作繁琐、成本高等缺点，具有轻便、稳定、价廉、直观，发展的方法具有灵敏、方便、快速、重复性好、成本低等优点，可实现对恶性肿瘤的早期诊断、疗效与预后观察的室外化、普及化和家庭化。 该仪器主要用于肿瘤诊断和大规模筛查，是分析化学与生物化
南京大学
2021-04-14
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，
中国人民大学
2021-04-10