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公开(公告)号：CN106780498A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611085781.4
申请日：2016-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30068 , G06T2207/30088
Abstract: 本发明公开了一种基于逐像素点深度卷积网络上皮和基质组织自动分割的方法，包括以下步骤：病理图像预处理操作；构造训练集与测试集；构建一个深度卷积神经网络模型(DCNN)；对测试集中的图像像素点进行预测，得到分类结果。并根据分类结果进行伪彩色；本发明以图像像素点为研究对象，和传统的基于块的上皮和基质自动分割算法进行对比，在相同的实验条件下，本发明的方法更准确，效果更好；本发明方法在分割结果的同时在原图上做出展示，便临床医生直接观看，并在此基础上做出后续诊断。
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公开(公告)号：CN106326931A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610726100.1
申请日：2016-08-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6256 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的乳腺钼靶图像自动分类方法，包括以下步骤：一，利用不同尺寸滑动窗口在乳腺钼靶图像中癌变区域和正常区域中选取正方形图像块，针对不同尺寸的图像块构建对应于每个尺寸的训练样本集和测试样本集；二，建立对应每个尺寸的卷积神经网络模型，利用各尺寸的训练样本集对模型进行训练；三，利用各尺寸的测试样本集测试对应卷积神经网络模型的准确率，选取准确率最高对应尺寸的卷积神经网络模型；四，利用选取的卷积神经网络模型提取全连接层特征；五，将提取的特征输入线性SVM分类器进行分类，得到图像块的分类类别。本发明提取卷积神经网络模型中全连接层特征作为图像块的分类特征，提高分类的速度和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105869169A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610222421.8
申请日：2016-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T2207/30096
Abstract: 本发明公开了一种肿瘤组织微排列图像的自动分割方法，提取病理图像中某数据位的图像，对该图像经过一系列图像处理后，利用Delaunay三角剖分法按顺序找到每张数据缩略图中各个肿瘤组织坐标，依次提取出单个肿瘤组织图像，并获取每个肿瘤组织的相关信息。本发明能够快速提取不同数据位的数据，比手动分割方案更加准确，便于准确快速开展后续癌症等级分析工作，减少了人工提取的工作量和计算机的计算量及存储量。
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公开(公告)号：CN105869169B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201610222421.8
申请日：2016-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种肿瘤组织微排列图像的自动分割方法，提取病理图像中某数据位的图像，对该图像经过一系列图像处理后，利用Delaunay三角剖分法按顺序找到每张数据缩略图中各个肿瘤组织坐标，依次提取出单个肿瘤组织图像，并获取每个肿瘤组织的相关信息。本发明能够快速提取不同数据位的数据，比手动分割方案更加准确，便于准确快速开展后续癌症等级分析工作，减少了人工提取的工作量和计算机的计算量及存储量。
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公开(公告)号：CN107358611A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710507862.7
申请日：2017-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明公开了一种全景扫描病理图像转移区域的自动分割方法，包括：对全景扫描病理图像进行预处理，提取有组织区域；获取训练样本集，标记转移部分和非转移部分；构建深度卷积网络模型并进行模型训练，采用训练完成的深度卷积网络模型识别全景扫描病理图像中的转移区域和非转移区域；用热值图表示全景扫描病理图像。本发明方法能够为医生提供定量化的诊断信息，减小依靠经验观测切片图像所带来的主观误差，能够缩短病情分析的等待过程，为病人提供宝贵的治疗时间。
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公开(公告)号：CN205548214U
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201620067882.8
申请日：2016-01-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A47G19/22 , F21V33/00 , H05B33/08 , H05B31/00 , F21Y115/10
Abstract: 本实用新型公开了一种夜间方便寻取的茶杯，包括杯盖和杯身，杯盖内嵌有一个电路系统，电路系统为光控灯机构，电路系统包括内置电源和LED灯，有光照时，LED灯处于熄灭状态；没有光照时，LED灯处于工作状态，杯盖上还设有一个用于控制电路系统工作或关闭的总开关。与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：该杯盖在普通的杯盖的基础加上电路系统，当有光照时，电路系统的LED灯处于熄灭状态；当没有光照时，LED灯处于工作状态，方便人们在夜间不开灯的情况下找到茶杯，方便实用。
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公开(公告)号：CN205947773U
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201620550139.8
申请日：2016-06-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本实用新型公开一种远程肿瘤病理图像诊断系统，其包括肿瘤诊断系统设备，以及通过互联网连接通信的全扫描病理图像生成设备、专家医生终端、病理图像标准化处理设备和图像资料存储设备；全扫描病理图像生成设备输出病理图像至病理图像标准化处理设备，病理图像标准化处理设备将标准化处理后的病理图像传输至图像资料存储设备；肿瘤诊断系统设备从图像资料存储设备获取标准化处理后的病理图像，也将肿瘤诊断结果数据传输至图像资料存储设备；图像资料存储设备中存储的数据还可分别供专家医生终端和肿瘤诊断系统设备获取。本实用新型系统工作效率高，操作便捷，可为病人节约诊断时间，从而有利于及时对诊断出的疾病进行干预，提高治疗成功和康复的几率。
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