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公开(公告)号：CN107478625A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710659278.3
申请日：2017-08-04
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G01N21/64
CPC classification number: G01N21/6428
Abstract: 本发明提供了一种肺癌组织lncRNA的荧光原位杂交检测方法，包括：肺癌冰冻切片，组织固定、消化与通透，lncRNA探针杂交检测，DNA染色，封片，荧光检测成像。本发明可以准确、直观地检测肺癌组织lncRNA的表达情况，原位展示lncRNA在肺癌组织中的亚细胞定位。本发明的肺癌组织lncRNA的荧光原位杂交技术，操作简单，易于推广，具有重要的医学应用价值。
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公开(公告)号：CN111951221B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010670136.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 清影医疗科技(深圳)有限公司 , 复旦大学附属中山医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的肾小球细胞图像识别方法，基于人工智能与深度学习技术，获取待检测的病理图像；对病理图像进行预处理得到多个切片图像；将各个切片图像输入到预设神经网络模型中进行识别分割得到肾小球区域图；对肾小球区域图进行细胞计数；可快速精确地分割出病理图像中肾内部的肾小球的子图像，以及使用传统方法和深度学习融合模型对肾小球内部的细胞计数，解决了人工识别病理图像中肾小球工作量大效率低、高误诊率的问题；优化了病理图像中肾小球子图像分割和肾小球细胞计数算法，使用更多数据训练算法，提高了分割和计数的准确率，本发明涉及生物医学图像处理领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951221A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010670136.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 清影医疗科技(深圳)有限公司 , 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的肾小球细胞图像识别方法，基于人工智能与深度学习技术，获取待检测的病理图像；对病理图像进行预处理得到多个切片图像；将各个切片图像输入到预设神经网络模型中进行识别分割得到肾小球区域图；对肾小球区域图进行细胞计数；可快速精确地分割出病理图像中肾内部的肾小球的子图像，以及使用传统方法和深度学习融合模型对肾小球内部的细胞计数，解决了人工识别病理图像中肾小球工作量大效率低、高误诊率的问题；优化了病理图像中肾小球子图像分割和肾小球细胞计数算法，使用更多数据训练算法，提高了分割和计数的准确率，本发明涉及生物医学图像处理领域。
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公开(公告)号：CN110613425A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201810639587.9
申请日：2018-06-20
Applicant: 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
Abstract: 本发明涉及视觉认知技术领域，涉及一种用于客观定量人群双眼间抑制程度的设置系统及方法，本发明利用设置系统中的被试机屏幕显示出视觉刺激，相向运动的不同对比度比例的黑白正弦波条栅，诱发被试视动性眼球震颤，通过分视镜分别呈现于双眼，继而诱发双眼间竞争，由眼动仪客观记录不同对比度比例条件下的眼球运动情况并在主试机屏幕上实时显示，通过分析眼动记录数据，计算双眼竞争平衡点，本发明能客观定量地评估人群双眼间抑制程度，解决了现有技术无法应用于配合度差或无法做出主观判断的被试问题，改善了抑制程度的评估精度，解除了现有方法对于人群依从性的完全依赖。
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公开(公告)号：CN106350604A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201611041669.0
申请日：2016-11-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: C12Q1/6841 , C12Q2545/101 , C12Q2563/107 , C12Q2565/518
Abstract: 本发明提供了一种食管鳞癌组织中lncRNA的荧光原位杂交检测方法，其特征在于，包括：制备冰冻食管鳞癌组织切片，进行固定、消化与通透，采用lncRNA探针进行检测，进行DNA染色，封片，采用共聚焦显微镜检测成像或荧光显微镜检测成像。本发明的食管鳞癌组织内lncRNA的荧光原位杂交技术，成本低，操作简单，省时省力。本发明可以方便地检测食管鳞癌组织内lncRNA的表达水平，直观展示lncRNA在食管鳞癌组织中的亚细胞内定位情况。
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公开(公告)号：CN104794684A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201410021069.2
申请日：2014-01-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种用于病毒噬斑直径的自动分析方法。本方法包括:首先依据所得噬斑图像的四角区域亮度数据修正原始图像光照不均匀性，得到增强后图像；然后通过在增强后图像上手工少量标记点对噬斑和背景取样，对增强后图像进行图像色彩空间上的多线性回归预测；以回归结果将图像按像素分类为二值图像;对二值图像采取形态学闭运算平滑后，通过对连通区域的面积等属性计数和统计，实现噬斑图像自动分析。本方法操作简单，高效快速，测定精度类似于专家手工测量的结果，处理一张噬斑培养皿图像的时间不大于20秒。能有效提高实验操作人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN104794684B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201410021069.2
申请日：2014-01-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种用于病毒噬斑直径的自动分析方法。本方法包括:首先依据所得噬斑图像的四角区域亮度数据修正原始图像光照不均匀性，得到增强后图像；然后通过在增强后图像上手工少量标记点对噬斑和背景取样，对增强后图像进行图像色彩空间上的多线性回归预测；以回归结果将图像按像素分类为二值图像;对二值图像采取形态学闭运算平滑后，通过对连通区域的面积等属性计数和统计，实现噬斑图像自动分析。本方法操作简单，高效快速，测定精度类似于专家手工测量的结果，处理一张噬斑培养皿图像的时间不大于20秒。能有效提高实验操作人员的工作效率。
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