恶性肿瘤预后预测中的数学方法与量化决策系统

批准号:
12126610
项目类别:
数学天元基金项目
资助金额:
100.0 万元
负责人:
陆遥
依托单位:
学科分类:
生物与生命科学中的数学
结题年份:
2023
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
陆遥
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中文摘要
恶性肿瘤患病率和致死率在逐年递增,乳腺癌的患癌率和致死率在女性中均排世界第一。对乳腺癌常见的两种治疗方式是手术治疗和新辅助治疗。其中,评估术前淋巴结转移与否和转移负荷的方法与评估新辅助化疗是否达到达到病理完全缓解(pCR)的方法都是有创检查,增加了患者心理、身体负担和治疗成本。计算机辅助诊断模型已经在各类单模态、单任务的场景下,为临床提供了良好的支撑。本研究针对乳腺癌手术和新辅助治疗两种方式,以高通量影像数据、多角度病理结果和高维度基因检测等多模态数据为输入,探索多模态融合、缺失模态补全、小样本学习和多任务学习等问题中的隐含信息表征、临床信息插值、最优化建模、模型参数迭代更新等数学理论和工程方法,分别构建乳腺癌淋巴结转移负荷和手术后生存期多任务预测系统和乳腺癌新辅助治疗pCR状态和治疗后生存期多任务预测系统。本研究方法将具有鲁棒性、可解释性和可泛化性,有助于辅助乳腺癌在临床上的诊疗。
英文摘要
The diagnostic rate and mortality rate of malignant tumors are increasing in recent years. Breast cancer is the most typical cancer for women around the world. Breast surgery and neoadjvant therapy (NAT) are two main treatment methods for breast cancer. In clinic, both the method to evaluate lymph node metastasis and metastasis burden before surgery, and the method to evaluate pathological Complete Response (pCR) after NAT are invasive, which increase the psychological, physical and financial burden of patients. Currently, single-task and single-modality computer-aided diagnosis models have been developed and played an important role in clinic. Based on this technology, this study will focus on the scenarios of breast surgery and NAT, analyze multi-modality clinical data including high-throughput imaging data, multi-phase pathological data, and high-dimension genetic data all together, explore the mathematical methods of hidden feature representation, clinical information interpolation, optimization modeling and parameter iteration for sub-tasks of modality fusion, missed modality generation, few-shot learning and multi-task learning. A joint-prediction system for lymph node metastasis, metastasis burden and survival of patients undergoing surgery and a joint-prediction system for pCR and survival of patients undergoing NAT will be established. These systems will be robust, interpretable and generalizable, which potentially can assist the doctor in clinic.
期刊论文列表
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会议论文列表
专利列表
DOI:10.1002/sim.9914
发表时间:2023-09
期刊:Statistics in Medicine
影响因子:2
作者:Na You;Xueyi He;Hongsheng Dai;Xueqin Wang
通讯作者:Na You;Xueyi He;Hongsheng Dai;Xueqin Wang
DOI:10.1088/1361-6560/acb481
发表时间:2023-01
期刊:Physics in Medicine & Biology
影响因子:3.5
作者:Zixiong Gao;Yufan Chen;Pengtao Sun;Hongmei Liu;Yao Lu
通讯作者:Zixiong Gao;Yufan Chen;Pengtao Sun;Hongmei Liu;Yao Lu
DOI:10.1007/s00330-023-10198-x
发表时间:2023-09
期刊:European Radiology
影响因子:5.9
作者:Chunping Mao;Lanxin Hu;Wei Jiang;Ya Qiu;Zehong Yang;Yeqing Liu;Mengzhu Wang;Dongye Wang;Yun Su;Jinru Lin;Xu Yan;Zhaoxi Cai;Xiang Zhang;Jun Shen
通讯作者:Chunping Mao;Lanxin Hu;Wei Jiang;Ya Qiu;Zehong Yang;Yeqing Liu;Mengzhu Wang;Dongye Wang;Yun Su;Jinru Lin;Xu Yan;Zhaoxi Cai;Xiang Zhang;Jun Shen
DOI:10.1093/bioinformatics/btad187
发表时间:2023-04-03
期刊:Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子:--
作者:
通讯作者:
DOI:10.1016/j.neunet.2022.06.031
发表时间:2021
期刊:Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
影响因子:--
作者:Yuesheng Xu;Haizhang Zhang
通讯作者:Haizhang Zhang
基于多角度双侧乳腺断层影像的乳腺结构扭曲检测人工智能方法研究
- 批准号:62371476
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:49.00万元
- 批准年份:2023
- 负责人:陆遥
- 依托单位:
基于影像生物标记物的个体化乳腺癌风险预测
- 批准号:81971691
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:55.0万元
- 批准年份:2019
- 负责人:陆遥
- 依托单位:
基于物理模型的CT重建及快速多尺度配置法
- 批准号:11401601
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:22.0万元
- 批准年份:2014
- 负责人:陆遥
- 依托单位:
国内基金
海外基金
