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                2020年10月

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                杭电要闻

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                • 我校举行“众志成城·奋勇前进”大型升旗仪式
                  10-01
                • 省高校“坚决制止餐饮浪费行动”启动仪式在我校举行
                  09-29
                • 我校自动化○学院教师在Nature 子刊上发』表高水平论文
                  09-27
                • 邱均平颜金莲教育基金首次奖学金颁发仪式举行
                  09-27
                • 我校教师在Energy Storage Materials上发表●两篇综述论文
                  09-26
                • 2020年浙江省大学生志愿服务山区、海岛、边远地区计划志愿者岗前培训班ξ在我校〓顺利举办
                  09-25
                • 我校研究生奔赴乡间田野开ξ 展“必修实践”
                  09-25
                • 安徽省教育厅调研组来校调研人才队伍建设◥工作
                  09-21
                • 在矢志奋斗中谱写新时代的青◇春之歌
                  09-18
                • 我校教师热议习近▓平总书记在科学家座谈会上的重要讲话
                  09-16
                • 我校成功举办全国大学生电子设计竞赛信息Ψ 科技前沿专题邀请赛并获赛▅事最高奖
                  09-14
                • 学校召开2020年暑期中层干部会议
                  09-12
                • 学校领导开展教师节走访慰╱问活动
                  09-10
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                我校自动化学院教ζ 师在Nature 子刊上发表高水平论文
                作者:孙珺 编辑:雷 来源:自动化学院(人工智能学院) 时间:2020-09-27 点击量:3996

                       9月25日,自动︽化学院厉力华教授团队以杭电为第一作者单位在∏《自然—通讯》(Nature Communications)在线发表了题为“Radiogenomic signatures reveal multiscale intratumour heterogeneity associated with biological functions and survival in breast cancer”的论文。该研究由厉力华教授团队与美国弗吉尼亚理工◣大学Yue Wang教授和明尼苏╲达大学Robert Clarke教授等合作完成。厉力华教授和Yue Wang教授分别为№主要和共同通讯作者,团队成员范明教授为第一作卐者,研究生夏平平为第二作者。

                       肿瘤具有高度异质性,由各种具有不同的基因变异和分↑子功能的细胞亚群组成。目前肿瘤内不同细胞亚群的分子功能对乳腺癌的演化、转移、以及预后的影响尚不明确。该研究⊙从信息科学的视角,通过多水平信息处理方法,首先在分子水平上通过无监督的混合信ㄨ号分离方法,从肿瘤内的基因表达谱分解♀得到不同的细胞亚群成分,进而分析其中的分子功能。通过该方法发现了两个ぷ关键的、与乳腺癌生存时〗间相关的细胞亚群(即细胞循环和免疫细胞亚群)。其次在影像学领域,从肿瘤⌒ 磁共振影像中提取肿瘤异质性相关的特征,并通过机器学习方法,建立从影像组学到ω细胞亚群(分子功能)之间的映射〗模型。最后,通过构建的影像基因组♂学标签进行乳腺癌预后的预测,为临床无创→精准诊疗提供影像学的方法。该研究揭示和阐述了乳腺癌的多尺度异质性,并为临床诊疗提供有价值的指导】。

                该研究依托生物医学工程与仪器研究所智能生物医学实验『室(Intelligent Biomedicine Laboratory, IBML)完成。该实验室面向生物医学领域问题◥,利用人工智能中的深度█学习等方法,通过对生物医学大数据的分析挖掘,在疾病的智能化和精准化诊疗研究上取得了一系列进展。该研究得∮到国家自然科学基金重点/面上项目、浙江省自然科学基金重点项目以及美国国立健康研究院的资◣助。


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                图 通过影像●基因组学方法揭示乳腺癌生物功能和生存相关的肿瘤多尺度异质性