公开(公告)号：CN116012839B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202310073803.9

申请日：2023-01-18

Applicant: 福州大学

Inventor： 王舒 ,  孙新全 ,  刘文犀 ,  许飞 ,  刘晓翔

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/778 ,  G06V10/774 ,  G06V10/22 ,  G06V10/72 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法，包括：获取乳腺癌多光子图像；根据乳腺癌多光子图像中的肿瘤相关胶原特征，在乳腺癌多光子图像中采集设定数量的图像块，对其进行数据清洗和数据预处理，构造训练数据集；构建组织成分识别模块并用其学习训练数据集中的特征信息；根据乳腺组织病理特点和临床肿瘤切除原则，构建组织成分可视化模块，显示组织成分识别结果；对给定的乳腺癌多光子图像进行从局部到整体的识别，以滑动窗口的方式重叠地将图像块输入到组织成分识别模块，输出组织成分类别；最后将所有的组织成分识别结果整合，形成最终的切缘识别结果。该方法有利于快速、自动地识别切除范围和乳腺癌切缘位置。

公开(公告)号：CN116012839A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310073803.9

申请日：2023-01-18

Applicant: 福州大学

Inventor： 王舒 ,  孙新全 ,  刘文犀 ,  许飞 ,  刘晓翔

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/778 ,  G06V10/774 ,  G06V10/22 ,  G06V10/72 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法，包括：获取乳腺癌多光子图像；根据乳腺癌多光子图像中的肿瘤相关胶原特征，在乳腺癌多光子图像中采集设定数量的图像块，对其进行数据清洗和数据预处理，构造训练数据集；构建组织成分识别模块并用其学习训练数据集中的特征信息；根据乳腺组织病理特点和临床肿瘤切除原则，构建组织成分可视化模块，显示组织成分识别结果；对给定的乳腺癌多光子图像进行从局部到整体的识别，以滑动窗口的方式重叠地将图像块输入到组织成分识别模块，输出组织成分类别；最后将所有的组织成分识别结果整合，形成最终的切缘识别结果。该方法有利于快速、自动地识别切除范围和乳腺癌切缘位置。

公开(公告)号：CN115760622A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211458018.7

申请日：2022-11-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 刘文犀 ,  刘晓翔 ,  王舒 ,  孙新全 ,  李越颖

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供了一种拼接显微图像的无监督自适应条纹校正方法，包括以下步骤：步骤S1：对带条纹的拼接显微图像进行数据预处理；步骤S2：构造非配对的正负样本作为训练数据；步骤S3：设计对生成结果进行评估的判别器；步骤S4：训练对抗式网络模型；步骤S5：对给定的待修复图像进行从局部到整体的校正，以滑动窗口的方式重叠地将图像块输入到条纹校正模块，输出校正块；最后将所有的校正块合并，形成最终的校正结果。该方法不需要调整光学仪器的设置，且不依赖估计的物理参数或原始拼接信息。该方法可适用于大多数成像实验中训练数据不足的情况。