一种基于LI-RADS分级的患病风险预测建模方法
实质审查的生效
摘要
本申请涉及一种基于LI‑RADS分级的患病风险预测建模方法，包括：采集样本数据；将医学影像学检查结果转换为量化的终点事件状态，并设定LR‑3及以上的LI‑RADS分级作为终点事件；将血清细胞质胸苷激酶1即TK1检测结果为主的多种体检指标项目作为自变量；通过回归法进行建模，从而获得肝细胞癌HCC患病风险预测模型。本申请将具有确定HCC风险的影像学检查结果集合设定为风险预测终点事件，从而降低了阳性结果样本的获取成本和难度，阳性样本的稳定积累成为可能，在相同时间段内，该系统获得的风险预测模型的迭代升级可行性更高。
基本信息
专利标题 ：
一种基于LI-RADS分级的患病风险预测建模方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114550921A
申请号 ：
CN202011343525.7
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2020-11-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘绵学李劲黑爱莲马洪波张波周际张旻
申请人 ：
华瑞同康生物技术（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市龙华区观澜街道银星智界二期1号楼A301
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202011343525.7
主分类号 ：
G16H50/30
IPC分类号 ：
G16H50/30 G16H50/50
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/30
用于计算健康指数; 个人健康风险评估
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 50/30
申请日 : 20201126
申请日 : 20201126
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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