交易价格： 面议
类型： 非专利
技术成熟度： 已有样品
交易方式： 完全转让 许可转让
联系人： 柯安星
所在地：山东济南市
一、成果概述：（简要说明成果是什么，以便技术受让方了解项目概况）
近期医疗数据采集技术的迅猛发展使得海量医疗影像、生物、蛋白质、电子病 历等数据快速增长，对于这些数据的分析产生了影像组学、生物组学、蛋白质组学 等方向。然而，恶性肿瘤等重大疾病的产生是由患者生命周期内多个内部特征/变更 与多个外部条件之间的相互作用而产生的，为了探明这些复杂的系统，通过多组学 分析提升临床决策能力已经成为必然的研究方向。实现跨组学统一表征提取和数据 融合分析，模拟医生诊断逻辑推理过程，针对典型临床问题，研制实用智能分析系 统，实现新型精准肿瘤智能辅助诊疗，形成对恶性肿瘤本质的新认识。
二、技术特点及技术指标：（突出与国内外同行的比较优势或区别）
相关研究均达到国际领先水平。
研制实用新型精准肿瘤智能辅助诊疗系统，该方法将恶性肿瘤的多组合特征整体分析，从本质上提高了恶性肿瘤的识别精度。主要的科研创新包括：
（1） “影像 ”多组学数据的深度表征提取方法；（2）多组学深度学习模型构建，及模型可解释性机理分析；（3）解决多组学样本标注难题。
三、应用领域：（主要面向的行业产业、技术已在***领域应用的概述以及取得成 效，还可在***领域应用的前景等）
主要面向医疗健康产业，目前本成果相关的技术已在医疗健康领域得到广泛的 共识，并已与高校、医院及企业等合作发表多篇高水平学术论文和发明专利。提出 “影像 ”恶性肿瘤数据分析方法，用深度高斯过程解决数据的小样本标注问题。 将可解释性深度神经网络组装到智能诊疗系统，提升癌症的诊治水平和放射医疗影 像处理的人工智能应用水平。
四、投入需求：（需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件）
由于项目成果主要依赖于“影像 ”多组学深度医工交叉技术，因此若需求方 能够提供高性能CPU及GPU服务器、专用的数据存储设备等，将有助于成果的进一 步推广及使用。
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