公开(公告)号：CN117457195A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202310785083.9

申请日：2023-06-29

Applicant: 上海交通大学医学院附属新华医院

Inventor： 柯星 ,  沈袁恒 ,  杨俊瑶 ,  沈立松

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种早期胃癌风险预测模型的构建方法和电子设备。方法包括：获取癌前病变受试者和胃癌受试者的临床实验室检测项目的数据；将所述数据划分为训练集、验证集和测试集；根据所述训练集中任意两种数据之间的线性相关系数，对所述训练集进行去冗余操作；采用所述训练集对预测模型进行训练，以使所述预测模型逼近目标胃癌结果；计算所述训练集、验证集和测试集的受试者工作特征曲线下面积、准确率、精密度、召回率、F1评分、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值来评价所述预测模型的性能。本发明通过数学模型学习相关特征数据与胃癌风险的关联关系，并预测早期胃癌风险。

公开(公告)号：CN116893162A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310612311.2

申请日：2023-05-28

Applicant: 上海交通大学医学院附属新华医院

Inventor： 曾俊祥 ,  潘秀军 ,  杨俊瑶 ,  沈立松 ,  马娟 ,  曾亮

IPC: G01N21/64 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提出一种基于YOLO及注意力神经网络的罕见抗核抗体核型探测方法，其流程为图像归一化处理之后，传入神经网络中进行检测，从而得到对罕见抗核抗体核型的探测。该方法的优势在于对传统的目标探测算法YOLO定制化、有效的改进升级，针对临床上罕见抗核抗体图像特点，在YOLO目标探测模型的基础上引入注意力机制，使得模型可提升罕见抗核抗体核型图像的关键特征在整张特征图中所占的权重，提升网络对罕见抗核抗体核型图像的特征提取能力，具有更精确的优势。该方法的实施能够提高医学检验人员对抗核抗体荧光图像的阅片工作效率，避免了不同阅片者肉眼判读的主观差异，同时改善当前临床上由于医学检验人员对罕见ANA核型认识不足，较为普遍存在漏检的情况。

公开(公告)号：CN114495096A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202011148471.9

申请日：2020-10-23

Applicant: 上海交通大学医学院附属新华医院

Inventor： 沈立松 ,  杨俊瑶 ,  曾亮 ,  马娟 ,  曾俊祥

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请实施例公开了一种细胞分类模型的获取方法和装置，该方法包括：获取训练好的细胞分类模型；根据测试数据和所述细胞分类模型获取待分类目标的M个特征图；M为大于或等于1的正整数；所述测试数据包括一个或多个待分类目标；获取所述M个特征图的权重；将具有权重的M个特征图输入所述细胞分类模型，对细胞分类模型进行优化，从而获取最优细胞分类模型。通过该实施例方案，实现了对类间差距小的目标进行分类，提高了分类效率和准确率。