-
公开(公告)号：CN110245657B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910411362.2
申请日：2019-05-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种病理图像相似性检测方法及检测装置，检测方法包括：获取病理图像，对病理图像上至少一个感兴趣区域进行标注，并将各标注的感兴趣区域归类整理；将所有标注的感兴趣区域划分为两部分，一部分作为训练图像，另一部分用来建立病理图像库；将训练图像的前景切分为多个图块，为图块分配与所属感兴趣区域同样的类别，采用深度卷积神经网络模型提取具有类别标签的图块中的特征并分类，从而训练深度卷积神经网络模型；将测试图像输入到训练好的深度卷积神经网络模型中，深度卷积神经网络模型输出该测试图像所属的类别，并根据该测试图像所属类别，在病理图像库中搜索相应类别的病理图像。本方法可快速提高病理医生的阅片能力以及阅片结果的可信度。
-
公开(公告)号：CN115082718A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210488276.3
申请日：2022-05-06
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供的一种基于组织病理图像的胶质瘤分级方法、装置、设备及介质，通过将获取到的待检测的WSI图像输入到预先训练得到的胶质瘤分级模型中，得到该待检测的WSI图像对应的胶质瘤恶性级别，然后保存该胶质瘤恶性级别，以实现智能诊断，辅助医生进行诊断，增强了胶质瘤诊断结果的客观性，使得诊断准确性提高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972849A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210505393.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供的一种胶质瘤的类型识别方法、模型训练方法、装置、设备，涉及图像处理技术，包括：获取胶质瘤的组织病理图像；将组织病理图像输入预设识别模型，提取胶质瘤中各目标图块的各特征向量，基于第一通道对各特征向量进行处理，得到与每种类型对应的第一分类信息以及目标向量，基于第二通道对目标向量进行处理，得到与每种类型对应的第二分类信息；对第一分类信息和第二分类信息进行处理，得到目标分类结果。本方案中，可以通过第一通道得到每种类型对应的第一分类信息以及目标向量；通过第二通道对目标向量进行处理，得到每种类型对应的第二分类信息；根据第一、第二分类信息，得到分类结果。可在一定程度上提高分型的准确率。
-
公开(公告)号：CN110245657A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910411362.2
申请日：2019-05-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种病理图像相似性检测方法及检测装置，检测方法包括：获取病理图像，对病理图像上至少一个感兴趣区域进行标注，并将各标注的感兴趣区域归类整理；将所有标注的感兴趣区域划分为两部分，一部分作为训练图像，另一部分用来建立病理图像库；将训练图像的前景切分为多个图块，为图块分配与所属感兴趣区域同样的类别；采用深度卷积神经网络模型提取具有类别标签的图块中的特征并分类，从而训练深度卷积神经网络模型；将测试图像输入到训练好的深度卷积神经网络模型中，深度卷积神经网络模型输出该测试图像所属的类别，并根据该测试图像所属类别，在病理图像库中搜索相应类别的病理图像。本方法可快速提高病理医生的阅片能力以及阅片结果的可信度。
-
公开(公告)号：CN114972849B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210505393.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00
Abstract: 本公开提供的一种胶质瘤的类型识别方法、模型训练方法、装置、设备，涉及图像处理技术，包括：获取胶质瘤的组织病理图像；将组织病理图像输入预设识别模型，提取胶质瘤中各目标图块的各特征向量，基于第一通道对各特征向量进行处理，得到与每种类型对应的第一分类信息以及目标向量，基于第二通道对目标向量进行处理，得到与每种类型对应的第二分类信息；对第一分类信息和第二分类信息进行处理，得到目标分类结果。本方案中，可以通过第一通道得到每种类型对应的第一分类信息以及目标向量；通过第二通道对目标向量进行处理，得到每种类型对应的第二分类信息；根据第一、第二分类信息，得到分类结果。可在一定程度上提高分型的准确率。
-
公开(公告)号：CN115082718B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210488276.3
申请日：2022-05-06
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供的一种基于组织病理图像的胶质瘤分级方法、装置、设备及介质，通过将获取到的待检测的WSI图像输入到预先训练得到的胶质瘤分级模型中，得到该待检测的WSI图像对应的胶质瘤恶性级别，然后保存该胶质瘤恶性级别，以实现智能诊断，辅助医生进行诊断，增强了胶质瘤诊断结果的客观性，使得诊断准确性提高。
-
公开(公告)号：CN114627050A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210109129.0
申请日：2022-01-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00 , G06F16/583 , G06K9/62 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供一种基于肝部病理全切片的病例分析方法及系统，属于计算机视觉技术领域，通过对大型的肝部病理全切片图进行预处理和数据清洗过程，从有较多无关冗余信息的、超高分辨率的病理全切片图中提取出对于描述特定组织特征、辅助医生作出诊断比较关键的区域；同时，将利用这些包含特定组织的区域作为分析的基础，对某些待分析的病理图像，在预先建立的病例图像数据库中进行寻找包含特定相似区域的病例图像，将筛选到的病例图像进行排序并可视化输出；提高分析结果的准确性，满足医生的检索需求的技术效果。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.016 seconds)
