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公开(公告)号：CN115295154B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211223902.2
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种肿瘤免疫治疗疗效预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学检测技术领域，包括：基于待测患者的各个肿瘤组织切片的肿瘤微环境图像，确定每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息；将每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息输入到肿瘤免疫治疗疗效预测模型，获得肿瘤免疫治疗疗效预测模型输出的待测患者的肿瘤免疫治疗疗效预测结果；肿瘤免疫治疗疗效预测模型是基于肿瘤组织切片中肿瘤微环境的图像特征信息样本及其对应的样本免疫治疗疗效标签训练得到的。本发明可以实现对肿瘤抗PD‑1/PD‑L1免疫治疗疗效的精准预测，从而可以在免疫治疗前提前筛选出获益患者。
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公开(公告)号：CN115170858A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210518146.X
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于增量学习的轻量化物体检测方法和装置，所述基于增量学习的轻量化物体检测方法，包括：获取待测图像和目标特征类别图像；将待测图像输入至检测模块，获取由检测模块输出的多个子特征图像；将多个子特征图像输入至分类模块，获取由分类模块输出子特征图像对应的特征表达，以及多个子特征图像中第一目标子特征图像对应的类别；基于多个子特征图像中第二目标子特征图像对应的特征表达和目标特征类别图像间的相似度，确定第二目标子特征图像对应的类别。本发明的基于增量学习的轻量化物体检测方法，在无需重复训练的前提下，即可完成对新类别的识别，显著提高模型的泛化能力和扩展性，适用于涉及不断变化的信息流的情景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998585A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210513831.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/778 , G06V20/70
Abstract: 本发明提供一种基于区域感知度量学习的开放世界语义分割方法和装置，所述方法包括：对目标图像进行异常区域分割，生成未知区域以及未知区域对应的区域感知特征；对未知区域进行切分，生成多个未知子区域以及未知子区域对应的区域感知特征；基于未知子区域对应的区域感知特征与第一目标类别对应的目标区域感知特征，确定未知子区域对应的类别；其中，第一目标类别为目标图像对应的多个特征类别中的未知类别。本发明的基于区域感知度量学习的开放世界语义分割方法，基于MCA模块对未知区域进行进一步分割生成未知子区域以进行增量少样本学习，从而提高模型对分布外对象的识别性能，以提高分割结果的精度与准确性，从而提高最终的分割效果。
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公开(公告)号：CN118628695A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410759978.X
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种医学图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学图像分割技术领域，该方法包括：将待分割的三维医学图像切片为多个二维切片图像；确定用户从多个二维切片图像中选定的目标切片图像，并确定目标切片图像中用户标注的分割目标的第一分割切片图像；基于目标切片图像、第一分割切片图像和除目标切片图像以外的其他各个二维切片图像，预测其他各个二维切片图像中分割目标的第二分割切片图像；基于第一分割切片图像和各个第二分割切片图像，生成分割目标的三维分割图像。本发明可以实现精准的三维医学图像分割，能够精准预测任意分割目标，生成边缘连续且光滑的高质量三维模型，实现通用分割，能够满足很多实际临床场景的需要。
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公开(公告)号：CN115294129B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211219861.X
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种肿瘤免疫治疗预后评估方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学检测技术领域，包括：将待测患者的每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息输入到免疫细胞评分模型，获得免疫细胞评分模型输出的待测患者的各类细胞亚型免疫细胞的评分；将待测患者的各类细胞亚型免疫细胞的评分输入到预设回归模型，获取预设回归模型输出的待测患者的肿瘤免疫治疗预后评估结果；免疫细胞评分模型的网络参数是基于肿瘤免疫治疗疗效预测模型的网络参数确定的，肿瘤免疫治疗疗效预测模型是基于肿瘤组织切片中肿瘤微环境的图像特征信息样本及其对应的样本免疫治疗疗效标签训练得到的。本发明可以实现对患者的肿瘤免疫治疗预后的有效评估。
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公开(公告)号：CN115295154A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211223902.2
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种肿瘤免疫治疗疗效预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于医学检测技术领域，包括：基于待测患者的各个肿瘤组织切片的肿瘤微环境图像，确定每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息；将每个肿瘤组织切片中各个肿瘤微环境的图像特征信息输入到肿瘤免疫治疗疗效预测模型，获得肿瘤免疫治疗疗效预测模型输出的待测患者的肿瘤免疫治疗疗效预测结果；肿瘤免疫治疗疗效预测模型是基于肿瘤组织切片中肿瘤微环境的图像特征信息样本及其对应的样本免疫治疗疗效标签训练得到的。本发明可以实现对肿瘤抗PD‑1/PD‑L1免疫治疗疗效的精准预测，从而可以在免疫治疗前提前筛选出获益患者。
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公开(公告)号：CN112614092A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011457805.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种脊柱检测方法和装置，该方法包括：将目标脊柱的影像数据输入到脊柱检测模型的特征提取模块，获取特征；将特征输入到脊柱检测模型的颈部网络模块，获取多尺度融合特征；将多尺度融合特征输入到脊柱检测模型的粗定位模块，获取影像数据中目标脊柱的初始位置；根据多尺度融合特征、目标脊柱的初始位置和脊柱检测模型的细回归模块，获取目标脊柱的优化位置。本发明使用的脊柱检测模型中只有编码模块，没有解码模块，从而使得该脊柱检测模型的参数量和检测时间均更少，提高了检测效率；另外，将脊柱检测分为粗定位和细回归两个阶段，即使在数据量比较少的情况下，脊柱检测模型也能有较高的训练精度，从而提高了脊柱检测精度。
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