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公开(公告)号:CN114693692B
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202210330890.7
申请日:2022-03-30
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供的一种病理图像分割分级方法、装置和设备,通分将包含特异性病理染色标志物的原始病理图像进行经过HE‑Norm处理,分别得到H通道图像和E通道图像,并分别进行数据增强处理与标准化处理;输入卷积神经网络模型中以进行病变区域自动分割得到分割结果;将图像与分割结果输入分类器以得到病变程度的分级结果;根据分割结果和分级结果生成对应不同病变等级的分割图像。本申请能提高病理诊断的效率和准确性,对转移判断、预后预测、用药指导等进行支持,提高临床科室产能的同时为患者带来福音。
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公开(公告)号:CN113113150A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110406089.1
申请日:2021-04-15
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本申请提供的一种淋巴结转移预测模型构建与训练方法、装置、设备和介质,本申请通分别获取多个转录组样本测序数据或多个miRNA样本测序数据,并从中筛选出m个转录组标记物或n个miRNA标记物;根据留一交叉验证法将样本测序数据分为训练集与测试集;判断是否发生淋巴结转移以计算二值化的转移值,并进行去均值的归一化处理,进行偏最小二乘回归模型和逻辑回归模型的建立,将测试集score值作为预测结果,得到测试集的逻辑回归预测值;循环M次以完成淋巴结转移预测模型的训练。本申请通过将标记物的表达矩阵带入机器学习模型,可实现对淋巴结转移的判断,利用转录组和miRNA两个层面数据,可将AUC提高到了90%以上,极大提高了诊断效率。
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公开(公告)号:CN114693692A
公开(公告)日:2022-07-01
申请号:CN202210330890.7
申请日:2022-03-30
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本申请提供的一种病理图像分割分级方法、装置和设备,通分将包含特异性病理染色标志物的原始病理图像进行经过HE‑Norm处理,分别得到H通道图像和E通道图像,并分别进行数据增强处理与标准化处理;输入卷积神经网络模型中以进行病变区域自动分割得到分割结果;将图像与分割结果输入分类器以得到病变程度的分级结果;根据分割结果和分级结果生成对应不同病变等级的分割图像。本申请能提高病理诊断的效率和准确性,对转移判断、预后预测、用药指导等进行支持,提高临床科室产能的同时为患者带来福音。
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