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公开(公告)号：CN117670895B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410137259.4
申请日：2024-02-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于切片重染色技术的免疫组化病理图像细胞分割方法，包括：使用外部数据集对细胞分割模型进行预训练并微调分割大模型；搜集IHC图像进行免疫反应物洗脱和HE重染色，进行图像配准技术并切块得到IHC‑HE图像块对数据集；对HE图像块进行细胞分割同时利用微调好的分割大模型对分割结果进行后处理获取其的精准分割结果；对IHC图像块进行细胞分割并使用HE图像块的精准分割结果更新其的细胞分割伪标签；利用细胞分割伪标签对IHC图像块进行监督训练得到IHC图像块的分割结果，进行免疫反应判别获得IHC图像块的最终分割结果。本发明解决了标注成本高和分割精度差等问题，实现对各种IHC图像的精准分割。
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公开(公告)号：CN116560499A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310432610.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/04842 , G06F3/04845 , G06F3/0487 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2411 , G06F18/2451 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态混合脑机接口的视频剪辑系统，包括：信号刺激模块，用于刺激人脑产生P300和SSVEP信号；数据采集模块，用于采集脑电信号和眼电信号；数据处理模块，用于对接收到的数据进行放大和预处理；注意力控制模块，用于检测使用者的注意力；文字编辑模块，使用3×3九键输入法和SSVEP信号确认点击完成文字输入，所有按键按照不同频率闪烁，编辑需要添加的文字并指定显示时长，设置文字的大小和位置；文件添加模块，在其文件添加界面上，选择并添加图片或音乐，设置图片显示时长、大小和位置或设置音乐播放时长。本发明可以供使用者在不使用双手的情况下完成视频剪辑，文字、图片、音乐添加等功能，特别适用于截瘫病人等残障人士。
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公开(公告)号：CN118918586A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411411850.0
申请日：2024-10-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/69 , G16H30/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌HER2的免疫组化图像自动评分方法，首先对图像块集分别使用细胞核实例分割模型和肿瘤组织语义分割模型进行推理输出细胞核分割图和肿瘤区域分割图；然后提取肿瘤区域分割图中的肿瘤区域轮廓并计算凸包比与曲率特征；再通过高斯混合模型及朴素贝叶斯分类器分类得到浸润癌区域和原位癌区域；接着对细胞核分割图进行细胞膜分割得到细胞膜区域并对细胞染色程度进行分类，得到浸润癌区域内不同染色等级的肿瘤细胞；最后进行计数和比例统计并根据临床指南准则完成乳腺癌免疫组化图像的HER2评分。本发明减少人为误差，确保结果的一致性和可靠性，大幅缩短诊断时间，对临床决策提供即时的支持。
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公开(公告)号：CN111191684B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911278422.4
申请日：2019-12-12
Applicant: 中山大学孙逸仙纪念医院 , 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/082 , A61B1/227
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜，包括镜体、检测笔，所述镜体具有显示屏，所述镜体内置有图像分类诊断器，所述图像分类诊断器与所述检测笔通过数据传输线相连接，所述检测笔用于检测获得患者的耳内镜图像，并且将检测得到的耳内镜图像传输给所述的图像分类诊断器，所述图像分类诊断器包括构建模块、训练模块、验证模块和诊断模块，该可视耳内镜能够实现患者内耳镜的可视化检测以及智能诊断。
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公开(公告)号：CN114972341B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210895166.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯辅助学习的WSI图像分类方法、系统及介质，方法为：获取WSI图像并进行阈值分割，得到病理图像块集；基于贝叶斯决策理论构建WSI分类模型，所述WSI分类模型包括图像块特征提取器、图像块分类器和特征融合及分类模块；初始化WSI分类模型，在病理图像块集上使用EM法迭代训练WSI分类模型，得到训练好的WSI分类模型；将待诊断WSI图像输入训练好的WSI分类模型，输出待诊断WSI图像的类别标签。本发明基于贝叶斯决策理论构建WSI分类模型，通过引入图像块分类器进行辅助学习任务，充分提取WSI图像中的信息，同时使用EM法在迭代训练过程中进行动态学习，提高WSI分类性能及模型鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111191684A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911278422.4
申请日：2019-12-12
Applicant: 中山大学孙逸仙纪念医院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜，包括镜体、检测笔，所述镜体具有显示屏，所述镜体内置有图像分类诊断器，所述图像分类诊断器与所述检测笔通过数据传输线相连接，所述检测笔用于检测获得患者的耳内镜图像，并且将检测得到的耳内镜图像传输给所述的图像分类诊断器，所述图像分类诊断器包括构建模块、训练模块、验证模块和诊断模块，该可视耳内镜能够实现患者内耳镜的可视化检测以及智能诊断。
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公开(公告)号：CN118918586B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411411850.0
申请日：2024-10-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/69 , G16H30/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌HER2的免疫组化图像自动评分方法，首先对图像块集分别使用细胞核实例分割模型和肿瘤组织语义分割模型进行推理输出细胞核分割图和肿瘤区域分割图；然后提取肿瘤区域分割图中的肿瘤区域轮廓并计算凸包比与曲率特征；再通过高斯混合模型及朴素贝叶斯分类器分类得到浸润癌区域和原位癌区域；接着对细胞核分割图进行细胞膜分割得到细胞膜区域并对细胞染色程度进行分类，得到浸润癌区域内不同染色等级的肿瘤细胞；最后进行计数和比例统计并根据临床指南准则完成乳腺癌免疫组化图像的HER2评分。本发明减少人为误差，确保结果的一致性和可靠性，大幅缩短诊断时间，对临床决策提供即时的支持。
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公开(公告)号：CN117670895A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410137259.4
申请日：2024-02-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于切片重染色技术的免疫组化病理图像细胞分割方法，包括：使用外部数据集对细胞分割模型进行预训练并微调分割大模型；搜集IHC图像进行免疫反应物洗脱和HE重染色，进行图像配准技术并切块得到IHC‑HE图像块对数据集；对HE图像块进行细胞分割同时利用微调好的分割大模型对分割结果进行后处理获取其的精准分割结果；对IHC图像块进行细胞分割并使用HE图像块的精准分割结果更新其的细胞分割伪标签；利用细胞分割伪标签对IHC图像块进行监督训练得到IHC图像块的分割结果，进行免疫反应判别获得IHC图像块的最终分割结果。本发明解决了标注成本高和分割精度差等问题，实现对各种IHC图像的精准分割。
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公开(公告)号：CN117333485A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311619000.5
申请日：2023-11-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G16H30/20 , G06N3/0895 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督深度序数回归网络的WSI生存预测方法，方法为：构建观察数据集；构建并训练CADOR‑Cox网络，步骤为：对癌症患者WSI进行预处理切分成图像块；使用特征提取器进行特征提取得到图像块的特征向量；输入特征融合模块中进行特征融合获取癌症患者WSI的特征向量；将癌症患者WSI的特征向量分别输入Cox回归头和CADOR回归头中构建损失函数；以多任务学习方式进行迭代训练，优化损失函数并通过反向传播更新网络参数得到训练好的CADOR‑Cox网络；将待分析癌症患者的观察数据集输入网络中进行生存预测获取预测结果。本发明能够利用完整的标注信息进行生存分析预测，性能良好且预测结果准确。
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公开(公告)号：CN114972341A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210895166.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯辅助学习的WSI图像分类方法、系统及介质，方法为：获取WSI图像并进行阈值分割，得到病理图像块集；基于贝叶斯决策理论构建WSI分类模型，所述WSI分类模型包括图像块特征提取器、图像块分类器和特征融合及分类模块；初始化WSI分类模型，在病理图像块集上使用EM法迭代训练WSI分类模型，得到训练好的WSI分类模型；将待诊断WSI图像输入训练好的WSI分类模型，输出待诊断WSI图像的类别标签。本发明基于贝叶斯决策理论构建WSI分类模型，通过引入图像块分类器进行辅助学习任务，充分提取WSI图像中的信息，同时使用EM法在迭代训练过程中进行动态学习，提高WSI分类性能及模型鲁棒性。
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