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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119311376B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411855412.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明属于肾小球基底膜厚度测量技术领域，具体涉及基于人工智能的电镜下肾小球基底膜厚度测量方法及系统。该发明通过以连续采集的肾小球基底膜的电镜图像数据为基础，能够精确测量肾小球基底膜的厚度，避免偶然因素的影响，为肾脏疾病的早期诊断和治疗提供重要的参考依据，通过自动化的图像处理和分析，提高了肾小球基底膜厚度检测的准确性和效率，减少了人为操作的误差，此外还能够根据测量结果自动评估肾脏状态，并在异常情况下提供及时的干预措施，使得对肾脏疾病的诊断和治疗更加精准和及时，同时也有助于医生制定更为精准的治疗方案，以及为患者带来了更好的治疗效果和生活质量。
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公开(公告)号：CN115760858A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310035135.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 东南大学附属中大医院
Abstract: 本发明属于肾脏病理切片识别技术领域，具体涉及基于深度学习的肾脏病理切片细胞识别方法及系统。该发明能够通过逐步增强肾脏组织病理切片图像的像素特征，通过增强后的像素特征，更改增加病灶特征识别的准确性，并且在此过程中，利用超红色算法和超蓝色算法能够准确统计出肾小球数量，判断固有细胞是否增生，基质是否增多，进而确定不同区域肾小球的硬化程度，固有细胞病变程度，肾小管及间质损伤及血管病理改变程度，能够快速识别及一次性检验切片中的多种病灶，提高切片的识别效率，为肾脏病理医生提供客观的参考。
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公开(公告)号：CN119311376A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411855412.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明属于肾小球基底膜厚度测量技术领域，具体涉及基于人工智能的电镜下肾小球基底膜厚度测量方法及系统。该发明通过以连续采集的肾小球基底膜的电镜图像数据为基础，能够精确测量肾小球基底膜的厚度，避免偶然因素的影响，为肾脏疾病的早期诊断和治疗提供重要的参考依据，通过自动化的图像处理和分析，提高了肾小球基底膜厚度检测的准确性和效率，减少了人为操作的误差，此外还能够根据测量结果自动评估肾脏状态，并在异常情况下提供及时的干预措施，使得对肾脏疾病的诊断和治疗更加精准和及时，同时也有助于医生制定更为精准的治疗方案，以及为患者带来了更好的治疗效果和生活质量。
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公开(公告)号：CN119207799A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411676425.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G16H50/30 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于肾脏衰老评估技术领域，具体涉及基于肾脏病理和人工智能的肾脏衰老时钟评估方法。该发明通过对肾脏衰老相关的病理特征进行分析和关联权重计算，能够更准确地评估肾脏衰老程度，并生成衰老时钟评分，从而量化肾脏衰老的进程，通过实时监控肾脏的衰老时钟评分，并根据容许偏离评分优化评估周期长度，本发明能够及时发现肾脏衰老状态，且正常衰老状态下，能够及时调整评估周期，提高肾脏衰老的评估效率，在异常衰老状态下，能够触发相应的响应机制，确保在异常衰老状态下能够迅速采取措施，从而可以为临床诊断和治疗提供相应的数据支持。
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公开(公告)号：CN115760858B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310035135.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 东南大学附属中大医院
Abstract: 本发明属于肾脏病理切片识别技术领域，具体涉及基于深度学习的肾脏病理切片细胞识别方法及系统。该发明能够通过逐步增强肾脏组织病理切片图像的像素特征，通过增强后的像素特征，更改增加病灶特征识别的准确性，并且在此过程中，利用超红色算法和超蓝色算法能够准确统计出肾小球数量，判断固有细胞是否增生，基质是否增多，进而确定不同区域肾小球的硬化程度，固有细胞病变程度，肾小管及间质损伤及血管病理改变程度，能够快速识别及一次性检验切片中的多种病灶，提高切片的识别效率，为肾脏病理医生提供客观的参考。
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