公开(公告)号：CN116645326A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310434179.0

申请日：2023-04-18

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 陈丽 ,  李琴 ,  黄铭 ,  刘秀丽 ,  魏梓泉 ,  白佳欣 ,  程胜华

IPC: G06T7/00 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明提供了一种腺细胞检测方法、系统、电子设备及存储介质，其方法包括：获取训练完备的极性注意力机制网络检测模型，所述极性注意力机制网络检测模型包括目标检测模型和极性注意力模型；获取待检测宫颈局部细胞图像，基于所述极性注意力机制网络检测模型对所述宫颈局部细胞图像进行检测得到腺细胞检测结果。本发明通过基于腺细胞的结构提出一种极性注意力模型，通过所述极性注意力模型提高了模型检测的准确性，解决了因为腺细胞结构复杂，在实际的检测过程中导致特征提取的过程中难以达到医学辅助诊断所要求的准确率的问题。

公开(公告)号：CN118629037A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410750099.0

申请日：2024-06-12

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 陈丽 ,  叶华 ,  赵子文 ,  刘秀丽 ,  程胜华

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多实例学习的免疫细胞图像分割方法和系统，包含：(1)细胞计数回归网络模块：用于预测免疫组化染色细胞图像上的阳性细胞数量；(2)超像素实例分类器：通过在图像上滑窗获取实例，对分类器进行训练后预测整张图像上的实例分类概率进而获得超像素水平的粗略分割掩码；(3)像素级分割网络模块：以细化后的掩码作为监督伪标签，获取整张图像的分割掩码，并基于密度‑峰值聚类算法从掩码中生成细胞定位点。本发明以阳性免疫细胞为识别单位，以阳性细胞计数为监督标签，在免疫组化染色的细胞图像上利用卷积神经网络构建细胞计数网络、实例分类器和分割网络，是一种集细胞计数、分割、定位于一体的免疫量化分析方法。

公开(公告)号：CN116524251A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310434203.0

申请日：2023-04-18

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 陈丽 ,  吴小慧 ,  温晓岩 ,  刘秀丽 ,  魏梓泉 ,  白佳欣 ,  程胜华

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种宫颈全玻片图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取宫颈组织病理全玻片图像并进行预处理，得到目标图像，并输入到预设的图像识别模型中，得到宫颈病变细胞预测框和对应的特征向量，图像识别模型是基于超轻深度学习模型训练得到，将宫颈病变细胞预测框对应的图像识别模型中的两个分支特征向量进行拼接，得到对应的拥有语义和形状信息的双尺度维持特征向量，对多张目标图像对应的宫颈病变细胞预测框进行非极大抑制处理，得到多个宫颈病变细胞预测框，并选取置信度最大的特征向量形成一个特征序列，输入到分类模型，对特征序列按照语义和形状信息的双尺度混合特征进行向量分类。