基于MRI的计算机深度迁移学习预测肝细胞癌免疫基因表型的研究

批准号:
81971684
项目类别:
面上项目
资助金额:
55.0 万元
负责人:
冯仕庭
依托单位:
学科分类:
医学图像数据处理、分析与可视化
结题年份:
2023
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
冯仕庭
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中文摘要
肝细胞癌(HCC)是我国最常见的恶性肿瘤之一,预后差。针对HCC的免疫抑制微环境特点,免疫治疗通过恢复机体正常的抗肿瘤免疫反应控制或清除肿瘤,在中晚期HCC治疗中显示出巨大发展潜力。但并非所有的HCC患 者均能发生免疫应答。HCC的免疫基因表型是免疫治疗疗效的特异预测因子,存在高度异质性和动态变化的特点,活检难以准确反映。为有效筛选出合适的免疫治疗人群,本项目拟利用计算机深度迁移学习的方法建立HCC免疫基因表型的MRI预测模型。项目将围绕HCC多参数MRI数据特征的网络结构设计与训练策略关键科学问题,在申请人成功构建基于MRI的HCC免疫评分及微血管侵犯预测模型的基础上,利用特征及模型迁移算法,构建基于多参数MRI的HCC免疫基因表型的计算机预测模型,并前瞻性进行模型验证,为 HCC 的免疫疗效预测提供无创的方法,指导个体化精准免疫治疗,为肿瘤的免疫靶向治疗提供新的研究思路。
英文摘要
Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common malignant tumors in China, and with poor prognosis. According to the characteristics of the immunosuppressive microenvironment of HCC, immunotherapy can control or even remove tumors by restoring the normal anti-tumor immune response of the body, which shows great potential in the treatment of middle stage and advanced HCC. However, not all of the HCC patients can response to this expansive therapy. .The immunogenic phenotype of HCC is a specific predictor of the efficacy of immunotherapy, which is difficult to accurately reflect by biopsy due to its high heterogeneity and dynamic changes. In order to effectively screen out the appropriate immunotherapy population, this project intends to build an MRI prediction model of HCC immunogenic phenotype by using deep transfer learning..This project will solve the key scientific problems of the network structure design and training strategy based on HCC multi-parameter MRI. In this research, it will based on the previously successful built microvascular invasion and immune score prediction model of HCC based on MRI, and will use the transfer learning algorithm to build a HCC immunogenic phenotype forecasting model. And then tested with prospective cases. It will provide a noninvasive method to guide individualized immunotherapy, offers a new thought of research for tumor immunotherapy.
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1109/jbhi.2023.3293009
发表时间:2023-07
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
影响因子:7.7
作者:Xiaoyi Lin;Mingyu Wang;Fei Li;Ziyue Xu;Jia Chen;Xin Chen;Chenglang Yuan;Songxiong Wu;
通讯作者:Xiaoyi Lin;Mingyu Wang;Fei Li;Ziyue Xu;Jia Chen;Xin Chen;Chenglang Yuan;Songxiong Wu;
Preoperative Prediction of Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms Grading Based on Enhanced Computed Tomography Imaging: Validation of Deep Learning with a Convolutional Neural Network
基于增强计算机断层扫描成像的胰腺神经内分泌肿瘤分级的术前预测:使用卷积神经网络进行深度学习的验证
DOI:10.1159/000503291
发表时间:2020-04-01
期刊:NEUROENDOCRINOLOGY
影响因子:4.1
作者:Luo, Yanji;Chen, Xin;Feng, Shi-Ting
通讯作者:Feng, Shi-Ting
Quantification of brown adipose tissue in vivo using synthetic magnetic resonance imaging: an experimental study with mice model
使用合成磁共振成像定量体内棕色脂肪组织:小鼠模型的实验研究
DOI:10.21037/qims-20-1344
发表时间:2021-07-20
期刊:QUANTITATIVE IMAGING IN MEDICINE AND SURGERY
影响因子:2.8
作者:Huo,Mengjuan;Ye,Junzhao;Feng,Shi-Ting
通讯作者:Feng,Shi-Ting
Development and Validation of a Novel Computed-Tomography Enterography Radiomic Approach for Characterization of Intestinal Fibrosis in Crohn's Disease.
用于表征克罗恩病肠纤维化的新型计算机断层扫描肠造影放射组学方法的开发和验证。
DOI:10.1053/j.gastro.2021.02.027
发表时间:2021-06
期刊:Gastroenterology
影响因子:29.4
作者:Li X;Liang D;Meng J;Zhou J;Chen Z;Huang S;Lu B;Qiu Y;Baker ME;Ye Z;Cao Q;Wang M;Yuan C;Chen Z;Feng S;Zhang Y;Iacucci M;Ghosh S;Rieder F;Sun C;Chen M;Li Z;Mao R;Huang B;Feng ST
通讯作者:Feng ST
DOI:10.1007/s00247-023-05793-5
发表时间:2024-01
期刊:PEDIATRIC RADIOLOGY
影响因子:2.3
作者:Chen, Yingqian;Froelich, Matthias F.;Tharmaseelan, Hishan;Jiang, Hong;Wang, Yuanqi;Li, Haitao;Tao, Mingyao;Gao, Ying;Wang, Jifei;Liu, Juncheng;Schoenberg, Stefan O.;Feng, Shiting;Weis, Meike
通讯作者:Weis, Meike
基于MRI的计算机深度学习解码肝细胞癌靶免联合治疗相关靶向基因转录组空间特征的研究
- 批准号:--
- 项目类别:省市级项目
- 资助金额:15.0万元
- 批准年份:2024
- 负责人:冯仕庭
- 依托单位:
基于MRI代谢成像的乏氧评估预测肝细胞癌免疫血管表型的研究
- 批准号:82271958
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:52万元
- 批准年份:2022
- 负责人:冯仕庭
- 依托单位:
基于MRI的计算机深度学习早期预警乙型肝炎病毒相关性肝细胞癌的研究
- 批准号:81771908
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:60.0万元
- 批准年份:2017
- 负责人:冯仕庭
- 依托单位:
计算机辅助影像定量解码胰腺神经内分泌肿瘤全基因组学的研究
- 批准号:81571750
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:56.0万元
- 批准年份:2015
- 负责人:冯仕庭
- 依托单位:
用于结直肠癌早期诊断的pH调控智能分子靶向性MRI探针研究
- 批准号:81000626
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.0万元
- 批准年份:2010
- 负责人:冯仕庭
- 依托单位:
国内基金
海外基金
