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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113591919A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110731127.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06K9/62 , G06K9/32 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/194 , G16H30/20 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及预后智能算法技术领域，具体涉及一种基于人工智能(AI)对早期肝细胞癌术后复发预后的分析方法及系统；通过完整的数字化苏木精‑伊红染色(HE)染色组织病理切片来预测早期肝细胞癌术后复发风险及预后，具体步骤为：获取待分析标本的全视野数字切片(WS I)图像；对所述WS I图像进行提取前景感兴趣区域(ROI)；本发明通过深度学习识别数字化病理图像不同区域。直接根据HE染色切片对早期肝细胞癌术后复发风险及预后进行有效分析，在识别出多种不同细胞区域的同时，其准确度也非常高，对于患者复发具有极大的指导意义。
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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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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：CN113591919B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110731127.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/194 , G16H30/20 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及预后智能算法技术领域，具体涉及一种基于人工智能(AI)对早期肝细胞癌术后复发预后的分析方法及系统；通过完整的数字化苏木精‑伊红染色(HE)染色组织病理切片来预测早期肝细胞癌术后复发风险及预后，具体步骤为：获取待分析标本的全视野数字切片(WS I)图像；对所述WS I图像进行提取前景感兴趣区域(ROI)；本发明通过深度学习识别数字化病理图像不同区域。直接根据HE染色切片对早期肝细胞癌术后复发风险及预后进行有效分析，在识别出多种不同细胞区域的同时，其准确度也非常高，对于患者复发具有极大的指导意义。
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公开(公告)号：CN114121295A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111430662.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06F16/9535 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱驱动的肝癌诊疗方案推荐系统的构建方法，该方法得到的知识图谱驱动的肝癌诊疗方案推荐系统包括患者信息录入模块、患者信息存储模块、基于诊疗规范的肝癌分期及诊疗推荐模块、患者匹配模块、统计分析模块、诊疗推荐模块、知识图谱构建模块、以及图谱分析模块。本发明从诊疗规范和真实世界诊疗案例出发，通过患者匹配，统计分析，知识图谱自动构建和知识推理等众多模块，针对肝癌病症提供个性化诊疗方案推荐，给医生提供精准高效的诊疗建议，辅助医生进行诊疗优化，提升医生的工作效率。
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