[发明专利]基于整体关联医学逻辑的胃肠癌术后癌细胞监测仪及使用方法在审

专利信息
申请号: 202110111053.0 申请日: 2021-01-26
公开(公告)号: CN112932451A 公开(公告)日: 2021-06-11
发明(设计)人: 苏敏 申请(专利权)人: 芭雅医院投资管理(上海)有限公司
主分类号: A61B5/055 分类号: A61B5/055
代理公司: 上海汇齐专利代理事务所(普通合伙) 31364 代理人: 童强
地址: 200000 上海市浦东新区中国(上*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 整体 关联 医学 逻辑 胃肠 术后 癌细胞 监测 使用方法
【权利要求书】:

1.基于整体关联医学逻辑的胃肠癌术后癌细胞监测仪,包括信息采集模块、微处理器、数据分析模块、数据解读模块、数据积累模块与结果展示模块,其特征在于,所述信息采集模块由特制耳机、神经元、各器官组织细胞、细胞微观层面组成;

所述数据分析模块由细胞频谱、基准频谱、分析频谱趋势、变化趋势与临床定义组成;

所述数据解读模块由建立数理统计模型、基准模型拟合与预测临床特制显著性组成;

所述结果展示模块由图像、语音、文字与报告平台组成;

所述数据累积模块由检测频谱数据、统计分析数据与数据库组成。

2.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的胃肠癌术后癌细胞监测仪,其特征在于,所述特制耳机包括左耳罩与右耳罩,所述特制耳机内设有电磁感应器、电压发生器、差分放大器、共振器等微设备,所述建立数理统计模型为自回归预测统计模型,所述基准频谱为数据库中的基准频谱。

3.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的胃肠癌术后癌细胞监测仪,其特征在于,所述微处理器执行内部分析系统的分析程序,包括以下步骤:

建立胃癌病理模型,该模型包括引发胃癌的两条途径,第一条是感染途径,第二条是环境与饮食途径,第三条是遗传途径,

第一条感染途径是,幽门螺杆菌能促使硝酸盐转化成亚硝酸盐及亚硝胺而致癌,Hp感染引起胃黏膜慢性炎症加上环境致病因素加速黏膜上皮细胞的过度增殖,导致畸变致癌,幽门螺杆菌的毒性产物CagA、VacA可能具有促癌作用,胃癌患者中抗CagA抗体检出率较一般人群明显为高,

第二条环境与饮食途径是,长期食用腌菜、腌制烟熏食品、霉变食品,以及过多摄入食盐,均可增加胃癌风险,此外,火山岩地带、高泥炭土壤、水土含硝酸盐过多、微量元素比例失调或化学污染可直接或间接增加胃癌风险,

第三条遗传途径是,家族基因遗传,10%的胃癌患者有遗传倾向,具有胃癌家族史者,胃癌发病率高于普通人群2-3倍,

建立胃数理模型,基于胃病理模型生成胃数理模型,将采集到的胃的病理数据分析并按严重程度的不同划分为2个类型:早期胃癌与进展期胃癌,其中,

(1)早期胃癌,不管是否存在淋巴结转移,只要癌组织存在于粘膜下层、胃粘膜层,均为早期胃癌,分为凹陷型、浅表型与隆起型,其中凹陷性是指癌组织仅仅存在于粘膜层,而粘膜下层有溃疡甚大,包括溃疡癌变、其他型早期胃癌,浅表型又称胃炎型、平坦型,癌肿无明显隆起或者凹陷,肿瘤直径小于4cm,且较为局限,且境界清除,此为浅表局限型;肿瘤致敬为4cm以上者,境界不清楚,即为浅表广泛型,隆起型是指癌肿呈息肉样隆起,超过胃粘膜5mm以上,

(2)进展期胃癌,是指肿瘤组织在浆膜层、肌层中浸润,一般情况下,肿瘤组织在肌层浸润被称为中期胃癌,超过肌层被视为晚期胃癌,以Borrman分型进行分类,可分为息肉型(隆起型)、局限溃疡型、弥散性浸润型、浸润溃疡型四种,其中息肉型表示肿瘤局限,向腔内生长,且呈现息肉状、结节状,表浅糜烂充血、污秽苔覆盖、溃疡,局限溃疡型是指局限性溃疡,其溃疡底的边缘隆起,呈现火山口状或者堤状,肿瘤局限,表现为中央坏死,盘状,向深层浸润,伴随穿孔、出血等症状,浸润溃疡型表示癌肿明显向深部与周围浸润的肿块,在生长过程中,因速度过快,导致癌肿中央出现坏死,最终形成溃疡,弥漫浸润型表示癌组织扩散与胃粘膜下,在各层浸入,具有较广的病变范围,胃腔逐渐表笑,胃壁增厚且僵硬,最终形成皮革胃。

4.基于整体关联医学逻辑的胃肠癌术后癌细胞监测仪的使用方法,其特征在于,包括以下步骤:

第一步,首先启动该胃肠癌术后癌细胞监测仪,待其上电自检后等待操作;

第二步,病人带上所述特制耳机,所述特制耳机的左耳罩的电磁反应器发出电磁波,形成磁场,抵达患者大脑皮层,通过电磁共振产生一个磁场,作用于所述神经元,亚稳态下所述神经元活动产生的化学电信号经由神经递质传导至各器官组织,人体细胞通过共振进行信息反馈,伴随亚稳态的衰退、原子回归初始状态,电子在由高能级向低能级跃迁的过程中释放能量,携带人体细胞反馈信息的电磁信号不断扩大,直至被右耳罩的电磁感应器捕捉,捕捉细胞共振电磁信号;

第三步,所述数据分析模块接收信息采集模块得到的共振电磁信号,所述微处理器对共振电磁信号进行降噪、解码、转化为所述细胞频谱,微处理器与联网的中心数据库中的所述基准频谱进行对比,分析得出频谱状态、变化趋势,所述微处理器将所述细胞频谱差异值转化为统计数值,所述微处理器将统计分析结果转化为所述临床定义的疾病状态及病变趋势;

第四步,所述数据解读模块基于整体关联的医学逻辑,建立自回归预测的数理统计模型,所述数据解读模块将检测得到的细胞频谱特性与模型进行拟合运算,所述数据解读模块通过多器官、跨组织、全系统的有机相关关系得到病因与病理的分析解读,所述数据解读模块以统计显著性预测临床特征显著性来判断细胞层面的疾病状态与程度;

第五步,所述结果展示模块将临床定义下的诊断结果与病因病理的分析解读即时传输至所述报告平台以供查看,所述报告平台以图像、文字、语音结合的形式;

第六步,所述数据累积模块将检测频谱数据与统计分析数据传输给数据库同步更新。

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