公开(公告)号：CN113318105A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110603000.0

申请日：2021-05-31

Applicant: 新乡医学院

Inventor： 钟加滕 ,  高五集 ,  贾慧婕 ,  赵铁锁 ,  陆漫漫 ,  张哲莹 ,  秦宇 ,  丁爽

IPC: A61K31/4184 ,  A61K31/513 ,  A61K38/17 ,  A61P35/00

Abstract: 本发明属于抗肿瘤药物技术领域，具体公开一种含Binimetinib的用于治疗结肠癌的药物组合物及其应用。实验结果表明，Binimetinib单独使用可以抑制细胞的生长，诱导细胞凋亡；进一步体内外实验表明，Binimetinib与化疗药物5‑FU或TRAIL联合使用，其诱导结肠癌细胞凋亡的效果显著高于任何单独用药组。

公开(公告)号：CN115471701A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211139740.4

申请日：2022-09-19

Applicant: 新乡医学院第一附属医院

Inventor： 张景航 ,  王现伟 ,  张燕飞 ,  刘冬玲 ,  朱彦艳 ,  秦宇 ,  王来 ,  庞婷

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及医学影像分类技术领域，具体涉及基于深度学习和迁移学习的肺腺癌组织学亚型分类方法，该方法包括：获取待检测肺腺癌图像；利用肺腺癌组织学亚型分类网络，确定待检测肺腺癌图像对应的目标肺腺癌组织学亚型，并输出目标肺腺癌组织学亚型。本发明通过迁移学习解决可用训练数据较少的问题，以提高分类性能，与传统方法相比，该方法可以为肺腺癌组织学类型的病理诊断提供必然的支持并提高分类性能。与其他先进的方法相比，本方案取得了更好的分类结果，准确度为0.91，灵敏度为0.89，特异性为0.88。优越的性能及其较高的准确度和灵敏度都表明所提出的影像组学模型具有应用于肺腺癌病理分型诊断的潜力。

公开(公告)号：CN113318105B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202110603000.0

申请日：2021-05-31

Applicant: 新乡医学院

Inventor： 钟加滕 ,  高五集 ,  贾慧婕 ,  赵铁锁 ,  陆漫漫 ,  张哲莹 ,  秦宇 ,  丁爽

IPC: A61K31/4184 ,  A61K31/513 ,  A61K38/17 ,  A61P35/00

Abstract: 本发明属于抗肿瘤药物技术领域，具体公开一种含Binimetinib的用于治疗结肠癌的药物组合物及其应用。实验结果表明，Binimetinib单独使用可以抑制细胞的生长，诱导细胞凋亡；进一步体内外实验表明，Binimetinib与化疗药物5‑FU或TRAIL联合使用，其诱导结肠癌细胞凋亡的效果显著高于任何单独用药组。