公开(公告)号：CN119478503A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411504514.0

申请日：2024-10-26

Applicant: 复旦大学附属金山医院(上海市金山区眼病防治所、上海市金山区核化伤害应急救治中心)

Inventor： 王晓东 ,  高强 ,  刘西洋 ,  施杰毅 ,  丁光宇 ,  李津达

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06N20/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种无需人工标注的组织病理图像分析方法，病理图像分析方法包括以下步骤：步骤1:图像预处理与切图：步骤2:多尺度特征提取：步骤3:微图块无监督聚类分析：随机选择图块，从每个图块取左上角128x128区域，通过基于方差的特征选择、UMAP算法降维、Leiden社区检测算法聚类最终得到每个微图块表示的节点的聚类类别；步骤4:监督学习模型训练与推理预测：数据集划分：训练集图块和测试集图块；监督学习模型训练：使用XGBoost算法来训练分类模型；步骤5:结果分析与可视化。本发明能够高效处理高分辨率病理图像、实现多尺度特征提取基础上，进行无监督和监督学习相结合的分类，并提供精准的细胞级别区域分类预测，量化，以及可视化结果。

公开(公告)号：CN119480022A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411504515.5

申请日：2024-10-26

Applicant: 复旦大学附属金山医院(上海市金山区眼病防治所、上海市金山区核化伤害应急救治中心)

Inventor： 王晓东 ,  高强 ,  刘西洋 ,  丁光宇 ,  施杰毅 ,  李津达

IPC: G16H30/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/74 ,  G06V10/77 ,  G06F16/53

Abstract: 本发明涉及一种基于最优传输的病理图像区域级相似度检索方法，所述的病理图像区域级相似度检索方法包括以下步骤:步骤1:数据预处理：WSI切片与图块提取，数据集划分；步骤2:多尺度特征提取：使用预训练模型提取特征；步骤3:特征处理：使用基于方差的特征选择，和UMAP、PCA方法降维处理；步骤4:相似度计算：使用欧氏距离和最优传输距离计算相似度；步骤5:检索与评估：计算查询图像与侯选数据库中的图像的相似度，使用Top‑K检索结果排序评估准确率，并比较不同特征处理方式和相似度度量方法的检索性能。本发明通过在微tile级别进行精细特征提取、基于最优传输理论进行相似度度量结合特征选择和UMAP降维方法，有效提高病理图像区域级相似度检索的精度和可靠性。