一种基于机器学习的膀胱癌病理组学智能预后模型及其诊断方法
公开
摘要
本发明涉及医疗工具辅助设施技术领域，尤其为一种基于机器学习的膀胱癌病理组学智能预后模型及其诊断方法，所述样本识别诊断模块的输出端信号连接有监测系统，所述检测系统的输出端信号连接有生理情况诊断模块，所述生理情况诊断模块的输出端信号连接有器官功能诊断单元，所述生理情况诊断模块的输出端信号连接有神经功能诊断单元，所述器官功能诊断单元的输出端与神经功能诊断单元的输出端信号连接有生理情况提示程序，所述生理情况提示程序的输出端信号连接有生理情况正常提示。本发明通过对病人身体上取下的样本进行检测，经过大数据样本的对比，可以更加精确的发现病人的病情程度，节约了医务工作人员的压力，提高了工作效率的效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习的膀胱癌病理组学智能预后模型及其诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114550912A
申请号 ：
CN202210157469.0
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
迟宁
申请人 ：
内蒙古自治区人民医院（内蒙古自治区肿瘤研究所）
申请人地址 ：
内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区昭乌达路20号
代理机构 ：
北京奇眸智达知识产权代理有限公司
代理人 ：
樊进茹
优先权 ：
CN202210157469.0
主分类号 ：
G16H50/20
IPC分类号 ：
G16H50/20 G06N20/00 G16H70/60
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
G16H50/20
用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统
法律状态
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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