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公开(公告)号：CN118747829A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202411098781.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于带噪数据的图像识别方法和装置，所述方法包括：将待识别的原始图像输入预先训练的分类识别模型，得到所述分类识别模型输出的图像识别结果；分类识别模型是利用预先构建的图像样本数据集进行训练得到的，图像样本数据集包括干净样本数据集和噪声样本数据集；干净样本数据集包括在原始数据样本中筛除难以分类样本集合后得到的干净样本集合，以及难以分类样本集合经过噪声识别模型筛选后得到的难以识别样本集合；噪声样本数据集是所述难以分类样本集合经过噪声识别模型筛选后得到的噪声样本集合构成的。解决了由于样本类型识别和标注不够准确而导致的训练出的识别模型准确性较差的问题。
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公开(公告)号：CN118626974A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411098786.5
申请日：2024-08-12
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/22 , G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种白细胞分类方法和装置，所述方法包括：获取待识别的图像数据和文本数据，所述文本数据中含有类别标签；将所述图像数据输入预先构建的卷积神经网络，以得到图像特征向量；将所述文本数据输入预先构建的自注意力模型，以得到文本特征向量；将所述图像特征向量和所述文本特征向量输入预先训练的分类模型中，以得到所述分类模型输出的待识别的图像数据与文本数据的相似度；取相似度最大值时，与待识别图像数据匹配的文本数据的类别标签作为分类结果。解决了现有技术中白细胞检测准确性低，耗时较长的问题，提高了白细胞检测的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN111105422B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN201911261452.4
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/764 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/30 , G06T7/136
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公开(公告)号：CN113256636B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110802685.1
申请日：2021-07-15
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种自底向上的寄生虫虫种发育阶段及图像像素分类方法，利用显微镜或者玻片自动扫描设备将玻片进行数字化，构建基于Transformer的深度学习算法逐视野进行寄生虫检测，采用focal_loss函数、CB_focal_loss函数和Jaccard函数抑制长尾分布。本发明方法简单，仅用薄血膜即可进行寄生虫鉴定，还可降低检测的时间和人工成本，提高局部区域的寄生虫检测水平，并且可对寄生虫虫种及发育阶段进行鉴定，效率高、速度快、降低人工成本和地区医疗差异。
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公开(公告)号：CN113552370A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111114069.3
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
IPC: G01N33/68 , G01N27/447 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供一种毛细管免疫分型单克隆免疫球蛋白定量分析方法，将单克隆免疫球蛋白血清样本进行电泳得到M蛋白曲线，将单克隆免疫球蛋白血清样本与抗体混合形成免疫复合物后再次进行电泳得到M蛋白反应后曲线，将M蛋白曲线与M蛋白反应后曲线复合通过曲线求导或者神经网络确定区域边界，再进行定量计算后得到M蛋白的定量结果。本发明是为了解决M蛋白类型鉴定问题，采用毛细管免疫分型技术将免疫化学方法与电泳方法相结合，特定抗体与相应M蛋白形成免疫复合物后再进行电泳，该M蛋白峰将消除，通过两次电泳的峰面积差值可以对该M蛋白准确定量，本发明法可以客观准确地区分M蛋白和其他非免疫球蛋白，避免人工定量的主观性和精密度差等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113256636A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110802685.1
申请日：2021-07-15
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种自底向上的寄生虫虫种发育阶段及图像像素分类方法，利用显微镜或者玻片自动扫描设备将玻片进行数字化，构建基于Transformer的深度学习算法逐视野进行寄生虫检测，采用focal_loss函数、CB_focal_loss函数和Jaccard函数抑制长尾分布。本发明方法简单，仅用薄血膜即可进行寄生虫鉴定，还可降低检测的时间和人工成本，提高局部区域的寄生虫检测水平，并且可对寄生虫虫种及发育阶段进行鉴定，效率高、速度快、降低人工成本和地区医疗差异。
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公开(公告)号：CN110647875B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201911186888.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种血细胞分割、识别模型构造的方法及血细胞识别方法，一方面提供血细胞分割模型、识别模型构造方法，另一方面提供基于血细胞分割模型、识别模型的细胞识别方法。本发明基于全视野图像生成血液图像数据库，进行血细胞分割模型的训练，保证了数据的准确性和全面性，提高了血细胞分割模型分割的准确性。利用计算机实现全视野血细胞分析，极大降低了人为客观因素的干扰，提高检验结果的客观性和一致性。血细胞分割模型、识别模型具有智能性，软件算法具有自学习属性，随着高质量标注图像的增加，识别模型训练效率逐步提高，可不断优化软件识别分类准确度。
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公开(公告)号：CN111105422A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911261452.4
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种网织红细胞分类计数模型构建方法及应用，构建网织红细胞分类计数模型用于对网织红细胞和其他普通红细胞和进行分类和分别计数；以现有成熟数据集为第一数据库；获取若干血涂片显微照片，进行普通红细胞和网织红细胞的轮廓及类别标注后形成第二数据库；分别在所述第一数据库、第二数据库选取样本完成两阶段训练。本发明通过网织红细胞分类模型，自动、高效的对红细胞进行分类和统计数目，相较于人工统计效率有质的飞跃。公正客观，排除了人为，主观因素，且无疲劳等客观因素干扰。该模型具有自学习属性，随着高质量标注图片的增加，识别模型训练效率逐步提高，可不断优化模型识别分类准确度。
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公开(公告)号：CN110647876A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201911186889.6
申请日：2019-11-28
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 一种血涂片全视野智能分析方法，采集多幅原始血涂片单视野图像，建立原始血涂片单视野图像组，并基于所述多幅原始血涂片单视野图像建立血涂片全视野图像；基于所述第一训练集和第一验证集构建图像复原模型；基于第二训练集和第二验证集构建图像分割模型，基于所述多幅分割后的单个血细胞图像，获得第三训练集和第三验证集，构建图像识别模型；最终得到血细胞分类结果。本发明基于人工智能算法对全视野血细胞进行分析，极大降低了人为因素的干扰，提高检验结果的客观性，对血细胞分析分类准确度高；对符合要求的图片输入均可实现识别分析，算法鲁棒性和准确性比传统图像识别算法高，颠覆了现有医学检验流程，整体时间大大缩短。
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公开(公告)号：CN110647874A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201911186777.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种端到端的血细胞识别模型构造方法及应用。基于全视野图像形成数据样本集，使用人工智能技术训练血细胞识别模型，并通过不断地参数调优和误差分析优化模型，最终形成成熟的识别模型。模型输入为单视野血涂片图像，输出为该图像上所有的细胞位置、边缘及类别。本发明利用计算机实现全视野血细胞分析，极大降低了人为客观因素的干扰，提高检验结果的客观性和一致性。血细胞识别模型具有智能性，软件算法具有自学习属性，随着高质量标注图像的增加，识别模型训练效率逐步提高，可不断优化软件识别分类准确度。
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