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基于人工智能的多尺度生物标记物发现系统
摘要文本
本申请公开了一种基于人工智能的多尺度生物标记物发现系统，通过生物数据库模块管理肿瘤医学图像数据和多尺度生物数据；通过特征提取模块提取与肿瘤医学图像数据相关的生物标记物特征数据；通过深度学习模块基于生物标记物特征数据，训练出用于识别生物标记物的目标多尺度融合模型；通过标记物识别模块利用目标多尺度融合模型，基于未知患者的多尺度生物数据和肿瘤医学图像数据，识别未知患者的肿瘤标记物，有助于早期发现、准确诊断和个性化治疗肿瘤，在临床实践中提供重要的指导和决策依据，为肿瘤检测提供精准数据支撑。
申请人信息
- 申请人:中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
- 申请人地址:510000 广东省广州市越秀区东风东路651号
- 发明人: 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于人工智能的多尺度生物标记物发现系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311310076.X |
| 申请日 | 2023/10/10 |
| 公告号 | CN117476110A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G16B40/00 |
| 权利人 | 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所) |
| 发明人 | 陈明远; 游瑞 |
| 地址 | 广东省广州市越秀区东风东路651号 |
专利主权项内容
1.一种基于人工智能的多尺度生物标记物发现系统，其特征在于，包括：生物数据库模块，用于管理肿瘤医学图像数据和多尺度生物数据，所述多尺度生物数据包括生命组学数据、细胞数据、组织数据和器官数据；特征提取模块，用于统计所述多尺度生物数据之间以及所述多尺度生物数据与所述肿瘤医学图像数据之间的相关性，以提取与所述肿瘤医学图像数据相关的生物标记物特征数据；深度学习模块，用于基于所述生物标记物特征数据，对预设多尺度融合模型进行训练，以训练出用于识别生物标记物的目标多尺度融合模型；标记物识别模块，用于利用所述目标多尺度融合模型，基于未知患者的多尺度生物数据和肿瘤医学图像数据，识别未知患者的肿瘤标记物。