申请/专利权人：柏林格英格翰国际有限公司;BIX公司

申请日：2022-09-21

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118302824A

主分类号：G16H30/40

分类号：G16H30/40;A61K39/395;A61P17/06;C07K16/28;G16H50/20;G16H50/30

优先权：["20210928 US 63/249,204"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.07.05#公开

摘要：本发明涉及一种计算机实现的系统100和方法，该系统和方法用于在用抗白介素‑36受体抗IL‑36R抗体治疗之前或之后，检测和评估患者10的具有可见皮肤表现的嗜中性皮肤病ND病症的严重性。

主权项：1.一种用于使用深度神经网络模型来预测患者的掌跖脓疱病病症的严重性的计算机实现的方法1000，所述计算机实现的方法包括：接收1100示出所述患者10的皮肤区域的测试输入数字图像21,22，其中，所述测试输入数字图像包括具有至少一对瓦片21-1,21-2,22-1,22-2的网格，其中第一瓦片21-1,22-1示出所述患者的特征性身体部位的正面22-f的皮肤区域，并且第二瓦片21-2,22-2示出所述患者的所述特征性身体部位的背面22-b的皮肤区域，所述特征性身体部位选自：左手掌和右手掌、左足底和右足底，其中，所述皮肤区域中的至少一个皮肤区域在所述皮肤上表现出红斑、脓疱和鳞屑中的至少一者；预测1200所述患者的总体掌跖脓疱病全局评估PPPGA分数，其中，预测包括将所述深度神经网络模型DNN1应用于所述测试输入21，其中，所述深度神经网络模型已经用训练数据集进行训练，所述训练数据集包括多个训练图像，所述多个训练图像具有与所述测试输入21相同的结构并且从根据预定义的纳入排除标准选择的多个测试患者90捕获，所述预定义的纳入排除标准确保训练患者具有全身脓疱性银屑病病史而没有冲突疾病，其中，所述训练数据集包括在预定义的最小时间间隔期间的不同时间点处捕获的每个测试患者的多个训练图像310至360，并且每个训练图像注释有与红斑、脓疱和鳞屑相关联的一个或多个严重性分数，作为反映在捕获所述训练图像的所述时间点处的相应训练患者的所述掌跖脓疱病病症的所述严重性的基础事实。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 柏林格英格翰国际有限公司 BIX公司 用于评估具有可见皮肤表现的嗜中性皮肤病的严重性的系统和方法

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