公开(公告)号：CN114372531A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202210027883.X

申请日：2022-01-11

Applicant: 北京航空航天大学 ,  中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 张光磊 ,  冯云路 ,  张天翊 ,  赵雨 ,  范广达 ,  杨爱明 ,  冯又丹 ,  宋凡 ,  张鹏

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于自注意力特征融合的胰腺癌病理图像分类方法，首先，采用卷积神经网络模型提取输入图像的特征并对卷积神经网络模型最后阶段输出的特征图进行特征嵌入；其次，卷积神经网络模型不同阶段输出的特征图进行注意力解析获得注意力引导信息；然后，构建基于自注意力特征建模的Transformer模型和自注意力特征融合网络模型；最后，对自注意力特征融合网络模型训练多个轮次，使用验证集的病理图像衡量确定结果最佳的轮次对应的模型，由此构建胰腺细胞癌变分类诊断系统，通过该系统判断该胰腺细胞病理图像为胰腺癌细胞或正常细胞图像。本发明应用自注意力技术与注意力解析机制将卷积神经网络特征进行全局建模，以实现高精度的胰腺癌快速现场评估。

公开(公告)号：CN113538435B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111090041.0

申请日：2021-09-17

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 张光磊 ,  范广达 ,  冯又丹 ,  宋凡 ,  张鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的胰腺癌病理图像分类方法及系统，包括以下步骤：图像预处理；构建图像筛选网络模型；构建胰腺癌分类网络模型；级联图像筛选网络模型与胰腺癌分类网络模型，构建端到端胰腺癌快速现场评估系统；胰腺癌病理图像的判断分类。该方法应用迁移学习技术与注意力机制并级联两个不同的神经网络，可以获得与病理医生精度相当的分类系统，为临床医生提供实时、准确的胰腺癌快速现场评估工具。

公开(公告)号：CN113538435A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202111090041.0

申请日：2021-09-17

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 张光磊 ,  范广达 ,  冯又丹 ,  宋凡 ,  张鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的胰腺癌病理图像分类方法及系统，包括以下步骤：图像预处理；构建图像筛选网络模型；构建胰腺癌分类网络模型；级联图像筛选网络模型与胰腺癌分类网络模型，构建端到端胰腺癌快速现场评估系统；胰腺癌病理图像的判断分类。该方法应用迁移学习技术与注意力机制并级联两个不同的神经网络，可以获得与病理医生精度相当的分类系统，为临床医生提供实时、准确的胰腺癌快速现场评估工具。

公开(公告)号：CN115294300A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210943352.5

申请日：2022-08-08

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 张光磊 ,  张鹏 ,  宋凡 ,  麻琛彬 ,  刘泽宇

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种多分支注意力先验参数化有限投影快速荧光断层重建方法，包括：生成及采集荧光投影数据，构建基于多分支注意力先验的参数化有限投影重建模型，通过荧光投影数据对参数化有限投影重建模型进行网络训练，得到最优参数模型，并对其进行保存；借助最优参数模型进行三维断层重建。本发明提供的多分支注意力先验参数化有限投影快速荧光断层重建方法，能够解决现有的基于传统正则化方法在有限投影重建过程中涉及的复杂的迭代计算过程、耗时的求解效率、且依靠人工选取正则化参数而导致重建精度不高的问题和挑战。