公开(公告)号：CN119625303A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411672136.7

申请日：2024-11-21

Applicant: 北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院) ,  北京航空航天大学

Inventor： 蒋镭 ,  杨莉 ,  季书帆 ,  辛晓红 ,  管延彧 ,  郑健

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的肾脏组分分割方法和系统，属于医学图像分割技术领域，解决了现有技术中肾脏组分分割精确度低的问题。方法包括：获取肾脏病理图像及对应的组分标注信息，对肾脏病理图像进行切割，从切割后的图像中筛选目标图像，基于目标图像及对应的组分标注信息构建样本集；构建多通道编码融合图像分割模型，基于所述样本集对所述多通道编码融合图像分割模型进行训练得到肾脏组分分割模型；将待分割肾脏病理图像进行切割，从切割后的图像中筛选目标图像输入所述肾脏组分分割模型得到目标图像对应的分割结果；基于所述分割结果得到待分割肾脏病理图像的组分分割图。实现了高精度的肾脏组分分割。

公开(公告)号：CN117935253A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410089319.X

申请日：2024-01-23

Applicant: 北京邮电大学 ,  北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院)

Inventor： 肖立 ,  师素芳 ,  张星阔 ,  蒋镭 ,  董振正 ,  徐琳琳

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种肾病理量化指标测量方法，具体包括下述步骤：(1)全视野数字切片(WSIs)肾小球标注；(2)应用深度学习模型对肾小球进行分割和分类；(3)使用数学方法对肾小球的形态学指标进行测量，同时还公开了一种肾病理量化测量指标与临床表型的相关性。本发明属于计算机视觉处理技术领域，具体提供了一种肾病理量化指标测量方法及测量指标与临床表型的相关性，本方法基于深度学习MaskR‑CNN神经网络模型和ResNet50神经网络模型，在对肾小球形态学定量特征指标测量之前，采用人工智能对相关的组织病理结构进行精确和有效的分割分类，通过该方法有效提高了肾病理图像中对肾小球的分析效率。