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公开(公告)号：CN119131184A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411621279.5
申请日：2024-11-14
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种高度可控的染色体图像生成方法及系统，该方法包括染色体生成模块中的结构化掩码构成器获取染色体骨架线；从染色体结构化数据库或者染色体结构化模块中获取染色体结构化数据，所述染色体结构化数据包括带纹顺序列表与着丝粒位置；在骨架线上按照带纹顺序列表中的位置绘制带纹位置；按照着丝粒位置绘制染色体着丝粒，得到染色体结构化掩码图；该高度可控的染色体图像生成系统包括：染色体图像数据库，染色体生成模块，染色体图像结构化模块，染色体结构数据库；该方法可以有效生成染色体图像，且生成可控性高。
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公开(公告)号：CN117237241B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311517103.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种染色体增强参数调整方法及装置。本发明通过获取用户染色体图像增强效果数据库中指定的想要达到的染色体已增强图像，以及用户指定的需要增强的染色体图像；根据染色体已增强图像和需要增强的染色体图像进行强化学习的迭代训练过程，所述过程按照sarsa方法进行，并根据reward函数更新状态表格Q；其中，在每次迭代过程中，获取当前的状态st，将其转换为增强参数cot和amt，随之将该增强参数进行增强的染色体图像展示给用户；迭代运行100次后，终止迭代，保存状态表格Q；本发明可以快速自动找到全局最优参数。还可以在问题变化时实现参数的动态调整，保持模型的最佳性能。
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公开(公告)号：CN117132646B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311399491.7
申请日：2023-10-26
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的分裂相自动对焦系统，主要应用于低倍镜染色体分裂相扫描对焦拍摄，包括：图像采集模块，用于采集低倍镜和高倍镜下的显微图像；图像处理计算模块，用于将采集来的显微图像，输入到训练好的深度学习模型预测出最佳对焦参数；机械移动模块，用于将样品移动到预测的最佳对焦参数位置；图像存储模块，用于拍摄保存最清晰对焦图像；即对焦完成后进行图像采集与存储的流程；用户模块，用于提供图像浏览和相关操作界面。本发明推动了显微图像的自动化获得，使显微镜的应用更加便利高效，效果更佳，具有重要的技术进步意义。(56)对比文件US 2020074653 A1,2020.03.05US 2021319537 A1,2021.10.14US 2022046180 A1,2022.02.10US 2022284611 A1,2022.09.08US 2022375042 A1,2022.11.24WO 02063367 A1,2002.08.15WO 2021136050 A1,2021.07.08金哲彦;徐之海;冯华君;李奇.基于对焦清晰度的双分辨相机变焦算法研究.红外与激光工程.2020,(第05期),125-133.Charles Herrmann 等“.Learning toAutofocus”《.arxiv.org》.2020,第1-23页第1-6节.Tathagato Rai Dastidar 等.Automatedfocus distance estimation for digitalmicroscopy using deep convolutionalneural networks《.IEEE》.2020,第1-8页.金哲彦;徐之海;冯华君;李奇.基于对焦清晰度的双分辨相机变焦算法研究.红外与激光工程.2020,(第05期),第125-133页.
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公开(公告)号：CN117115817A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311377332.7
申请日：2023-10-24
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开一种基于多模态融合的细胞形态学识别方法及装置。本发明通过获取待识别细胞的细胞图像，将细胞图像输入预先训练的语义分割网络，预测细胞区域信息，将细胞区域信息和细胞图像结合，输入到预先训练的卷积神经网络中，对细胞类型和状态进行提取特征，将提取的特征输入预先训练的文本解码器进行解码，输出对待识别细胞的形态描述，通过预先构建的细胞形态描述库对形态描述进行相似度匹配，得到待识别细胞的类别，能够对不同类型病理学细胞图像进行高效、准确的识别，具有较强的可解释性，可以通过加入对新目标的描述来实现识别类别数量的增加，减少对模型重新训练的次数。
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公开(公告)号：CN115619774B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211465346.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种染色体异常识别方法、系统及存储介质，异常染色体图像的自动识别，本发明涉及分子诊断学技术领域；包括：通过白血病种类异常染色体中期图像，对分割识别模型进行训练，按类别大规模生成异常染色体，得到自动识别异常染色体模型；再选用具有白血病种类特异性的染色体输入到自动识别异常染色体模型进行识别，输出对应异常类型的分类结果；本发明选用了三类具有白血病种类特异性的染色体异常类别，这三类异常通常分别与慢性粒细胞白血病(CML)、急性髓细胞白血病(AML)、急性早幼粒细胞性白血病（APL）具有高度关联性，能较为准确地识别此三类异常染色体，对诊断带来极大价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115330603B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211264196.6
申请日：2022-10-17
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习卷积神经网络的人类染色体图像摆正方法。本发明通过对单条染色体图像标注染色体短臂左端点、染色体短臂右端点、染色体长臂左端点、染色体长臂右端点以及着丝粒中心点五个关键点，对染色体图像预处理，对五个关键点分别生成高斯热力图，训练U‑Net网络，得到染色体关键点位置预测模型，将新的待测试单条染色体图像进行处理后输入染色体关键点位置预测模型进行推理后计算相应的五个关键点的坐标信息，利用坐标信息计算摆正角度后旋转图像，最后利用前期分类结果，对同源染色体进行着丝粒对齐操作，解决了传统复杂染色体区域分割方法对着丝粒定位效果有待提升，难以做到复杂情况下的适应性的问题。
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公开(公告)号：CN115018831A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210932697.0
申请日：2022-08-04
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种重叠染色体分离方法、系统、电子终端及可读存储介质，该方法包括：获取待分离的重叠染色体簇图像对应的重叠区域掩码、非重叠区域掩码；基于非重叠区域掩码将非重叠区域分割为若干个连通域；基于连通域与重叠区域的形态规则分离出单条染色体；其中，形态规则表示每个重叠区域的边界向外扩展后，依据扩展后的每个重叠区域与其相交的连通域之间的位置关系、形态关系而设定的重叠区域与连通域的分组关系，其中，同一组内的区域合并得到分离的单条染色体。本发明建立了一套简单有效的形态规则来鉴别单条染色体的各个部分，进而将单条染色体的各个部分分到同一组，最后合并得到分离的单条染色体，具有良好的解释性，且分离准确度高。
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公开(公告)号：CN112037185A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010849448.6
申请日：2020-08-21
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种染色体分裂相图像筛选方法、装置及终端设备，其中，上述染色体分裂相图像筛选方法包括获取N个候选染色体分裂相图像，所述N为大于1的整数；分别获取每一所述候选染色体分裂相图像的有效连通区域信息，所述有效连通区域信息包括有效连通区域的数量、有效连通区域的平均长度、有效连通区域的长宽比以及有效连通区域的分散度中的至少一项；依据所述有效连通区域信息，分别获取每一所述候选染色体分裂相图像对应的评分值；依据所述评分值，从所述N个候选染色体分裂相图像中筛选出至少一个目标染色体分裂相图像。本发明实施例能降低筛选得到的图像中发生染色体交叉现象严重的概率，筛选出质量较高的目标染色体，从而减轻医务工作人员的负担。
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公开(公告)号：CN112037174A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010777218.3
申请日：2020-08-05
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本申请适用于机器人学习技术领域，提供了染色体异常检测方法，包括：获取目标病例的N个第一图集，每一第一图集均包含多张分割图，每一分割图包含一条染色体的图像；将每一第一图集中的每一分割图分别输入到预先训练得到的H个目标判别模型中，得到每一分割图对应的H种核型的判别值；分别根据每一第一图集所包括的全部分割图对应的全部判别值，得到每一第一图集对应的核型配对结果，核型配对结果包括由同一核型的常染色体两两组合形成的第一元素和/或由性染色体两两组合形成的第二元素；根据N个第一图集中的每一核型对应的元素的数量，以及每一核型对应的数量阈值，生成目标病例的检测结果。本申请有利于提高染色体异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110195094A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910465417.8
申请日：2019-05-30
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种远程染色体核型检测方法和系统，包括如下步骤：步骤一、获取取样点的血样，并制作n个玻片，然后拍摄对应的核型照片；n≥t，t为预设的玻片数量；步骤二、将所述核型照片发送至远程分析中心，远程分析中心筛选出合格的核型照片，并通过服务器对所述核型照片自动进行染色体核型分析生成核型照片的核型，并将核型照片的核型与预设的病例信息的核型对比，生成核型分析报告；步骤三、将所述核型分析报告传送至设定的接收点。本发明的远程染色体核型检测方法极大的节约了用户的交通成本，减少了检测机构的培训成本，且最大程度的优化了检测资源的配置。
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