成果介绍
本申请提供的肿瘤免疫亚型预测方法、系统及计算机设备,获取肿瘤患者的核磁共振影像数据集;从所述核磁共振影像数据集中提取影像学特征;对所述影像学特征进行特征筛选形成影像学特征集;根据所述影像学特征集预测肿瘤的免疫亚型,本申请提供的预测方法及系统,采用无创的方法,不需要取得肿瘤组织,就可以预测肿瘤的免疫亚型,减小对患者的伤害,且可以反复操作,实现全病程中肿瘤免疫亚型的动态监测,相比与高通量测序与组织染色等方法,技术成本可控,患者的经济负担较小。
成果亮点
1.一种肿瘤免疫亚型预测方法,其特征在于,包括下述步骤:
获取肿瘤患者的核磁共振影像数据集;
从所述核磁共振影像数据集中提取影像学特征;
对所述影像学特征进行特征筛选形成影像学特征集;
根据所述影像学特征集预测肿瘤的免疫亚型。
2.如权利要求1所述的肿瘤免疫亚型预测方法,其特征在于,在获取肿瘤患者的核磁共振影像数据集的步骤中,具体包括下述步骤:收集肿瘤患者的核磁共振影像与配对转录组测序数据,建立数据集合,所述核磁共振影像来自医院和TCIA和TCGA中共同收录的患者数据集。
3.如权利要求2所述的肿瘤免疫亚型预测方法,其特征在于,所述核磁共振影像包含T1、T2、T1C及Flair模态。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力,推动我国自主知识产权新工业的建立,成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统,由九个研究平台,国科大深圳先进技术学院,多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究,促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案