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原文传递一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法

专利名称：	一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法
摘要：	一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法，搜集复数受试者经由免疫标记套组检验的数据，及其每位受试者相对应的疾病诊断资料，建立免疫标记套组检验资料库，通过机器学习演算法处理后，形成具有图像的辅助判读模型，接着让新受试者进行免疫标记套组的检验，将取得的数据由群聚式的机器学习演算法处理，使其数据与免疫标记套组检验资料库呈现图像化至辅助判读模型进行分布型态的比对；通过上述，本案提供了多数据的即时分析供临床医师参考，在正确性、时效性及判读结果重现性上，皆可获得改善。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	中国台湾;71
申请人：	长庚医疗财团法人林口长庚纪念医院
发明人：	陈春贤;曾意儒;王信尧;林宛莹;陈智光
专利状态：	有效
申请日期：	2018-04-03T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-18T00:00:00+0800
申请号：	CN201810290170.6
公开号：	CN110346564A
代理机构：	北京北新智诚知识产权代理有限公司
代理人：	张晶;郭佩兰
分类号：	G01N33/564(2006.01);G;G01;G01N;G01N33
申请人地址：	中国台湾桃园市
主权项：	1.一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法，其特征在于，步骤如下： (1)将复数免疫标记结合成一免疫标记套组； (2)搜集复数受试者经由该免疫标记套组检验的数据，及其每位受试者相对应的疾病诊断资料，以建立一免疫标记套组检验资料库，接着将该免疫标记套组检验资料库的资料输入至机器学习机中，再通过一机器学习机的群聚式的机器学习演算法处理后以图像的方式呈现，形成一具有视觉化的辅助判读模型； (3)新受试者的检验数据与该辅助判读模型进行比对：新受试者的检验数据于该免疫标记套组中，挑选至少两项以上不同的该免疫标记进行检验，将数据输入至机器学习机，及从该免疫标记套组检验资料库挑选相对应的检验项目，通过群聚式的机器学习演算法比对分析，并以图像的方式呈现于该辅助判读模型中进行分布型态的比对。 2.如权利要求1所述的一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法，其特征在于，所述新受试者的检验数据可在不同时间进行的检测，并同时显示于该辅助判读模型上，以表现新受试者的检验数据演变。 3.如权利要求1所述的一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法，其特征在于，所述的群聚式的机器学习演算法包括：主成分分析法、自组织映射图、阶层分群法、K平均分群法、K中心分群法、最大期望分群法、基于密度的分群法、基于网格的分群法、基于模式的分群法或上述的任意组合。 4.如权利要求1所述的一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法，其特征在于，检体为人体的血液、尿液、唾液、汗液、粪便、胸水、腹水或脑脊髓液。 5.如权利要求1所述的一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法，其特征在于，该免疫标记为抗心磷脂抗体免疫球蛋白G、抗心磷脂抗体免疫球蛋白M、抗β2醣蛋白抗体免疫球蛋白G、抗β2醣蛋白抗体免疫球蛋白M、抗磷脂质抗体免疫球蛋白G、抗磷脂质抗体免疫球蛋白M、抗核抗体、类风湿性因子、狼疮细胞、高敏感度C反应蛋白、抗双股去氧核醣核酸抗体、抗单股去氧核醣核酸抗体、抗核糖体P抗体、抗可萃取式核抗原抗体、抗甲状腺球蛋白抗体、抗甲状腺过氧化物酶抗体、抗嗜中性白血球细胞质抗体、抗SS-A抗体、抗SS-B抗体、抗Smith抗体、抗核糖核蛋白抗体、抗Ku抗体、抗Ro52抗体、抗异质性核糖核蛋白A1抗体、抗增殖细胞核抗原抗体、抗热休克蛋白90抗体、抗高基氏体抗体、抗高迁移率族蛋白17抗体、抗scl-70抗体、抗着丝粒抗体、抗核醣核酸聚合酶I抗体、抗核醣核酸聚合酶II抗体、抗核醣核酸聚合酶III抗体、抗核仁纤维蛋白抗体、抗U1核糖核蛋白抗体、抗PM-Scl抗体、抗Th抗体、抗NOR90抗体、抗毒蕈碱受体抗体、抗α胞衬蛋白抗体、抗核抗原14抗体、抗Jo1抗体、抗苏氨酰转运核糖核酸合成酶抗体、抗丙氨酰转运核糖核酸合成酶抗体、抗苯丙氨酰转运核糖核酸合成酶抗体、抗酪氨酰转运核糖核酸合成酶抗体、抗天冬酰胺转运核糖核酸合成酶抗体、抗甘氨酰转运核糖核酸合成酶抗体、抗异亮氨酸转运核糖核酸合成酶抗体、抗黑色素瘤分化相关基因5抗体、抗Mi2抗体、抗讯息辨认体抗体、抗小泛素样修饰物激活酶抗体、抗p155抗体、抗HMG-CoA还原酶抗体、抗MJ抗体或上述的任意组合。 6.如权利要求1所述的一种以免疫标记及视觉化方式建立免疫疾病辅助判读模型的方法，其特征在于，该免疫标记套组为检验风湿免疫相关疾病。
所属类别：	发明专利