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公开(公告)号：CN109410194B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201811222572.9
申请日：2018-10-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明的基于深度学习的食管癌病理图像处理方法，包括：a).病理切片扫描；b).圈注上皮区类型，将上皮区的正常区域、低级别和高级别癌前病变区域圈注出来；c).图像预处理，获取上皮小图像；d).卷积神经网络将每个上皮小图像沿其纵向均分为n个图像块，对每个图像块进行特征提取；e).长短期记忆网络LSTM，获取上皮小图像的特征向量；f).分类器分类；g).模型建立和调优，h).准确率计算。本发明的食管癌病理图像处理方法，经CNN、LSTM网络和分类器的处理后，获取每个上皮小图像为正常、低级别和高级别癌前病变类型的概率，为病理科食管癌全切片的科学利用提供了一种行之有效的数字图像处理方法，有益效果显著，适于应用推广。
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公开(公告)号：CN114093505A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111361578.6
申请日：2021-11-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种基于云边端架构的病理检测系统及方法，包括云平台层、通信网络层、边缘层；云平台层包括云计算服务器中心、数据库、云端文件存储系统以及一个MQTT服务器；网络通信层包括多种网络通信方式；边缘层就是集成在医疗机构内的各个设备组件，包括边缘设备、本地文件存储系统以及病理切片扫描仪；本发明提供了基于Kubeedge管理平台的云边端架构的病理检测方法，实现边缘设备物模型创建、病理图像模型训练、镜像下发、病理图像检测推理、边缘数据上传等，可有效节省医院病理科的人力、时间成本，提高病理诊断的质量和效率。
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公开(公告)号：CN105577703A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201610158330.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省公安厅
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明的大数据警务云系统的用户权限管理方法，映射关系建立阶段包括：a).云应用的标记；b).建立用户信息数据元表；c).建立权限数据元表；d).建立映射关系；权限管理实施阶段包括：1).填写个人注册信息；2).生成个人权限列表；3).生成权限时间；4).保存信息；5).发送权限请求；6).接收权限请求；7).返回权限指令；8).加载应用程序或功能模块。本发明的用户权限管理方法，有效地实现了云系统上警务云应用较多（如数十或上百个）时的自动权限管理，减少基层民警用户使用云应用的权限审批流程，更好的建立不同业务、不同单位部分之间的分级授权制度，清晰化权限边界，有益效果显著，适于应用推广。
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公开(公告)号：CN113642518B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111014501.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/69 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明的基于迁移学习的her2病理图像细胞膜着色完整性判别方法，首先经图像筛选、染色分离和膜着色区域划分，由专家人工划分出包裹完整和包裹不完整膜染色的图像数据集，作为Inception‑V3模型训练的输入数据集；在特征提取步骤中，首先训练出Inception‑V3模型，再通过迁移学习对Inception‑V3模型进一步训练，得到神经网络的新分类模型。本发明的her2病理图像细胞膜着色完整性判别方法，通过迁移学习，可以在短时间内使用少量训练数据训练出效果较好的神经网络模型，针对不同个体可达到92%以上的正确率，为医生进行乳腺癌her2阳性状态判断提供了有效帮助。
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公开(公告)号：CN113658209B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110924457.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于形态学的切片组织裱贴位置优良判别方法，包括：a).获取切片组织缩略图；b).标签位置识别和统一方向；c).去除标签信息；d).去除非病理组织的点和线；e).计算病理组织中心点偏离距离；f).计算病理组织与长轴的夹角；g).判断病理切片组织裱贴优良。本发明的切片组织裱贴位置优良判别方法，整个切片组织裱贴位置优良判别利用图像识别和处理自动完成，处理效率高，解决了现有人工评估所带来的耗时耗力问题，而且整个判别过程不会加入个人的主观想法，更加客观和准确，降低了医生在切片组织裱贴位置优良判别过程中的工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112965797A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110244427.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的Kubernetes环境下面向复杂任务的组合优先级调度方法具体通过以下步骤来实现：a).计算每组任务的实际并行度；b).获取任务关键程度；c).获取用户优先级；d).获取用户的动态优先级；e).计算任务紧急程度；f).并行度和紧急程度的归一化处理；g).求优先级数值；h).pod排序和调度。本发明的组合优先级调度方法，由于在设置优先级时考虑到了任务并行性，可以避免其他任务提前占用节点资源导致并行任务无法获得资源而造成的任务执行失败问题。其次，在设置优先级时考虑到了任务紧急程度，可以保证紧急任务在节点资源不足时对非紧急任务所占用的资源进行抢占，从而成功执行紧急任务。
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公开(公告)号：CN118351467A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410594858.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种基于强特征提取和批处理维度的航空图像小目标检测方法，通过在ResNet50网络模型中的C1和C2层依次连接可变形多尺度通道注意力网络中的第1层、第2层和注意力机制层，将图像数据输入第一检测模型，不同层的输出数据通过第一卷积过程得到特征图。将注意力机制层的输出分别通过第一卷积过程和第二卷积过程，得到不同特征图。将不同层的特征图构成多尺度特征图等操作。本发明还公开了一种系统，该方法和系统能够将可变形卷积的自适应采样与关注机制的重点放在针对小目标的重要特征上，添加偏移量来调整空间样本，更好地适应小目标，混合增强了图像中小目标的特征提取能力，使其更加高效和精确。
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公开(公告)号：CN114093505B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202111361578.6
申请日：2021-11-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种基于云边端架构的病理检测系统及方法，包括云平台层、通信网络层、边缘层；云平台层包括云计算服务器中心、数据库、云端文件存储系统以及一个MQTT服务器；网络通信层包括多种网络通信方式；边缘层就是集成在医疗机构内的各个设备组件，包括边缘设备、本地文件存储系统以及病理切片扫描仪；本发明提供了基于Kubeedge管理平台的云边端架构的病理检测方法，实现边缘设备物模型创建、病理图像模型训练、镜像下发、病理图像检测推理、边缘数据上传等，可有效节省医院病理科的人力、时间成本，提高病理诊断的质量和效率。
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公开(公告)号：CN113642518A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111014501.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于迁移学习的her2病理图像细胞膜着色完整性判别方法，首先经图像筛选、染色分离和膜着色区域划分，由专家人工划分出包裹完整和包裹不完整膜染色的图像数据集，作为Inception‑V3模型训练的输入数据集；在特征提取步骤中，首先训练出Inception‑V3模型，再通过迁移学习对Inception‑V3模型进一步训练，得到神经网络的新分类模型。本发明的her2病理图像细胞膜着色完整性判别方法，通过迁移学习，可以在短时间内使用少量训练数据训练出效果较好的神经网络模型，针对不同个体可达到92%以上的正确率，为医生进行乳腺癌her2阳性状态判断提供了有效帮助。
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公开(公告)号：CN109712142A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910025249.0
申请日：2019-01-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于染色分离的乳腺癌Ki67/ER/PR核染色细胞计数方法，首先对乳腺癌病理切片图像进行染色分离，获取基于H染色剂的图像IH和基于DAB显色剂的图像IDAB，然后经滤波消除细胞间质的影响，获得图像IH，filterd和IDAB，filterd；然后根据IH，filterd统计阴性细胞，根据IDAB，filterd及其亮度图VDAB统计强阳、中阳、弱阳细胞，最终获取阴性细胞、阳性（分强阳、中阳和弱阳）细胞的数量和所占细胞总数的概率。本发明设计基于染色分离的乳腺癌核染色细胞计数方法，能够快速有效地实现细胞计数，协助医生工作，降低医生工作量的同时保证计算准确度。
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