公开(公告)号：CN112308119B

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202011101137.8

申请日：2020-10-15

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 陈丽萌 ,  文煜冰 ,  夏鹏 ,  任菲 ,  吕智龙 ,  李雪梅 ,  秦岩

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/38 ,  G06K9/46 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开一种肾小球肾炎的免疫荧光分类方法以及装置。所述肾小球肾炎的免疫荧光分类方法包括：获取待分类肾小球肾炎的免疫荧光病理图像作为原始图像；分割所述原始图像，从而获取多个局部区域图像；根据原始图像获取原始图像浅层特征图；根据每个局部区域图像分别获取对应的局部区域图像浅层特征图；将原始图像浅层特征图与各个所述局部区域图像浅层特征图合并，从而形成合并特征图；根据合并特征图获取分类器输入特征图；将所述分类器输入特征图输入至训练好的分类器，从而经过分类器计算以获取分类结果。本申请的肾小球肾炎的免疫荧光分类方法得到了多个沉积物最集中的局部区域，为卷积神经网络提供了候选的区分性区域。

公开(公告)号：CN118521782A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410505520.1

申请日：2024-04-25

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 ,  重庆知见生命科技有限公司

Inventor： 陈丽萌 ,  夏鹏 ,  文煜冰 ,  张雪媛 ,  李娜 ,  杜保林 ,  崔洪亮 ,  王传鹏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06T7/11 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明提出一种基于分辨率融合的肾脏光镜纤维化定量分析和装置，包括基于多分辨率融合的肾脏病理分割模型。该模型通过同时利用高分辨率和低分辨率的图像信息进行特征提取，并通过特征融合模块学习不同尺度之间的上下文关系，从而融合高分辨率和低分辨率特征。这种网络架构和模块设计能够更好地捕捉肾脏病理图像的细节结构，并综合考虑全局上下文信息，提高分割的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN115526834A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211037378.X

申请日：2022-08-26

Applicant: 北京知见生命科技有限公司 ,  重庆知见生命科技有限公司 ,  中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 陈丽萌 ,  夏鹏 ,  文煜冰 ,  张百川 ,  任菲 ,  杜保林 ,  秦岩 ,  郑可 ,  赵雪松 ,  王传鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于医学病理图像处理技术领域，公开了一种免疫荧光图像检测方法，通过多个空洞卷积层分别对待测免疫荧光图像进行特征提取获得多个空洞卷积特征图，然后进行特征融合获得多尺度特征图，并输入残差网络获得深层特征图，利用卷积层对深层特征图进行权值分配，最后将加权后的像素值高于指定阈值的特征区域确定为目标框，该目标框内的区域为感兴趣区域，其中多个空洞卷积层的空洞系数各不相同，通过将不同空洞系数的空洞卷积层提取到的特征进行多尺度融合，能够同时提取高低视野下的特征进行融合，得到更完整的语义信息，使得检测的感兴趣区域更具有针对性，可以提高免疫荧光图像中肾小球位置的定位检测准确度。

公开(公告)号：CN112308119A

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN202011101137.8

申请日：2020-10-15

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 陈丽萌 ,  文煜冰 ,  夏鹏 ,  任菲 ,  吕智龙 ,  李雪梅 ,  秦岩

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/38 ,  G06K9/46 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开一种肾小球肾炎的免疫荧光分类方法以及装置。所述肾小球肾炎的免疫荧光分类方法包括：获取待分类肾小球肾炎的免疫荧光病理图像作为原始图像；分割所述原始图像，从而获取多个局部区域图像；根据原始图像获取原始图像浅层特征图；根据每个局部区域图像分别获取对应的局部区域图像浅层特征图；将原始图像浅层特征图与各个所述局部区域图像浅层特征图合并，从而形成合并特征图；根据合并特征图获取分类器输入特征图；将所述分类器输入特征图输入至训练好的分类器，从而经过分类器计算以获取分类结果。本申请的肾小球肾炎的免疫荧光分类方法得到了多个沉积物最集中的局部区域，为卷积神经网络提供了候选的区分性区域。

公开(公告)号：CN115393641A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210995868.4

申请日：2022-08-18

Applicant: 北京知见生命科技有限公司 ,  重庆知见生命科技有限公司 ,  中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 张雪媛 ,  任菲 ,  陈丽萌 ,  杜保林 ,  夏鹏 ,  文煜冰 ,  秦岩 ,  王传鹏 ,  赵雪松

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种免疫荧光图像分类方法及装置、设备、存储介质，通过应用层级式的自注意力机制，对注意力特征图多次重复执行下采样和特征提取操作，随着每一次下采样，不断缩小特征图的宽和高，增加特征图的通道数，同时网络的感受野不断扩大，从关注图像的局部区域逐渐过渡到关注图像的全局区域，最后采用最后一次下采样和特征提取后的特征图，作为分类输入的目标分类图像，进行类别判断获得分类结果，因此能够获取免疫荧光图像的多尺度特征信息，从而能够适应肾小球免疫荧光图像的多分辨率问题，进而提高分类准确率。