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公开(公告)号：CN112584047A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011445927.8
申请日：2020-12-11
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司
IPC分类号： H04N5/232
摘要： 本发明涉及成像技术领域，具体涉及一种面阵相机连续扫描成像的控制方法。针对现有技术中线阵相机和面阵相机的成像方法均不能够满足生物医药领域对成像速度的需求，本发明提供的面阵相机连续扫描的控制方法主要包括如下步骤：(1)确定面阵相机开始采图的位置阵列(Xi，Yi，Zi)，(2)控制系统发出控制信号使位移装置驱动面阵相机或被扫描目标根据Xi和Yi的值，在X轴和Y轴方向上保持恒速运动，并完成对被扫描目标的扫描；采图具体包括如下步骤：(a)调焦装置完成焦距调节；(b)面阵相机完成采图成像。本发明能够提供面阵相机的扫描成像速度，特别适用于生物医药领域中，需要对生物样品进行放大的显微成像过程。
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公开(公告)号：CN111307799A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811517681.3
申请日：2018-12-12
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司 , 北京优纳科技有限公司
摘要： 本发明提供一种病理切片扫描复合视觉光路系统，其中，包括：双层龙门支撑座包括上层龙门和下层龙门，用于提供支撑；微观视觉镜筒部件，设置在所述的双层龙门支撑座的上层龙门上，用于采集病理切片的图像信息；复合平行光路装置，设置在所述的双层龙门支撑座的下层龙门上，用于为病理切片的图像采集提供平行照射的光源；病理切片，设置在微光视觉镜筒部件和复合平行光路装置之间。上述技术方案提供的病理切片扫描复合视觉光路系统，能够将入射进光路系统的分散光转化为平行光，通过平行光源照射在病理切片的组织上，使进入微观视觉镜筒的光通量更高，采集的病理切片的图像信息更丰富，图像更清晰，病理切片的组织形态更真实，为临床医学诊断提供更加有效真实的判断依据。
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公开(公告)号：CN110697406A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810749837.4
申请日：2018-07-10
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司 , 北京优纳科技有限公司
摘要： 本发明提供一种切片依次提升上下料装置，包括：固定底板；切片依次提升上料装置，固定于所述底板的上表面，所述的切片依次提升上料装置包括：切片推送上料装置和切片提篮依次提升装置；切片提篮升降装置，设置于切片依次提升上料装置右侧，固定在所述底板的上表面；切片载板，设置在所述的切片提篮升降装置右侧；切片推送下料装置，设置在所述的切片载板右侧；切片提篮，可拆卸地放置在切片提篮升降装置上，所述切片提篮在竖直方向上等间距分布多组翅片，各所述多组翅片用于装载切片。与现有技术相比，上述技术方案提供的切片依次提升上下料装置，可以实现一次装片多次上下料的动作，减少了人工上下料的时间，提高了扫描效率。
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公开(公告)号：CN111369615B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010106930.0
申请日：2020-02-21
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司
摘要： 本发明公开一种基于多任务卷积神经网络的细胞核中心点检测方法，包括以下步骤：对细胞核的中心点进行打点标注，训练时的两类掩模可直接根据打点的坐标生成，其中单类高斯核为中心点与标注的中心点重合的高斯分布二维数组，两类等值核为中心点与标注数据重合的等值圆形结构元二维数组；采用全卷积网络结构，先使用两类等值结构掩模训练两类分割模型，使用分割模型的参数初始化多任务模型，再联合两个任务分支的损失微调整个模型；预测时输入RGB图像，模型输出两类分割图和单类概率图，结合两者确定最终细胞核的位置和类别。本发明解决了病理图像细胞核检测时直接回归高斯核或者等值结构元分割的时候存在的假阴性、假阳性、收敛速度慢问题。
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公开(公告)号：CN111369615A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010106930.0
申请日：2020-02-21
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司
摘要： 本发明公开一种基于多任务卷积神经网络的细胞核中心点检测方法，包括以下步骤：对细胞核的中心点进行打点标注，训练时的两类掩模可直接根据打点的坐标生成，其中单类高斯核为中心点与标注的中心点重合的高斯分布二维数组，两类等值核为中心点与标注数据重合的等值圆形结构元二维数组；采用全卷积网络结构，先使用两类等值结构掩模训练两类分割模型，使用分割模型的参数初始化多任务模型，再联合两个任务分支的损失微调整个模型；预测时输入RGB图像，模型输出两类分割图和单类概率图，结合两者确定最终细胞核的位置和类别。本发明解决了病理图像细胞核检测时直接回归高斯核或者等值结构元分割的时候存在的假阴性、假阳性、收敛速度慢问题。
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公开(公告)号：CN110702678A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810750029.X
申请日：2018-07-10
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司 , 北京优纳科技有限公司
IPC分类号： G01N21/84
摘要： 本发明提供一种三轴切片自动扫描平台，包括：自动扫描平台底板；三轴运动模组，固定于自动扫描平台底板的上表面；所述的三轴运动模组包含X轴运动模组，Y轴运动模组，Z轴运动模组；所述的X轴运动模组固定于自动扫描平台底板的上表面，所述的Y轴运动模组垂直交叉固定在X轴运动模组上，所述的Z轴运动模组固定在Y轴运动模组上；切片自动夹紧平台，固定在Z轴运动模组上表面；面光源块平台，固定在所述的自动扫描平台底板上，设置有L型块用于打开所述的切片自动夹紧平台的切片侧面夹紧板；上述技术方案提供的三轴切片自动扫描平台，结构简单，使用方便，切片的自动放置和手动放置均适用，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN111210451B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911204388.6
申请日：2019-11-29
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司
IPC分类号： G06T7/13
摘要： 本发明公开一种在全数字切片图像中提取幽门螺杆菌形态的方法，将待分析的WSI输入，经过数据处理将其切分为一系列1024*1024大小的RGB图像。这一系列RGB图像里面的HP分布区域需要标注出来；采用半自动标注方法，首先构建了一个用于分割HP分布区域的语义分割网络，训练完成后生成模型，通过模型预测输入RGB图像中的HP分布区域，输出图像的mask将HP区域标注出来后需要人工修正标注；HP分布区域标注完成后，进行灰度处理，得到HP和背景有明显梯度的图像，对得到的灰度图进行canny边缘检测，提取出HP形态。本发明网络规模小，速度快，用于分割HP分布区域的性能优，保持了语义分割网络端到端的优点，可直接标注出模型预测的HP分布区域，准确度好。
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公开(公告)号：CN112584047B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202011445927.8
申请日：2020-12-11
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司
IPC分类号： H04N5/232
摘要： 本发明涉及成像技术领域，具体涉及一种面阵相机连续扫描成像的控制方法。针对现有技术中线阵相机和面阵相机的成像方法均不能够满足生物医药领域对成像速度的需求，本发明提供的面阵相机连续扫描的控制方法主要包括如下步骤：(1)确定面阵相机开始采图的位置阵列(Xi，Yi，Zi)，(2)控制系统发出控制信号使位移装置驱动面阵相机或被扫描目标根据Xi和Yi的值，在X轴和Y轴方向上保持恒速运动，并完成对被扫描目标的扫描；采图具体包括如下步骤：(a)调焦装置完成焦距调节；(b)面阵相机完成采图成像。本发明能够提供面阵相机的扫描成像速度，特别适用于生物医药领域中，需要对生物样品进行放大的显微成像过程。
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公开(公告)号：CN112233151A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011098558.X
申请日：2020-10-14
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司
摘要： 本发明公开一种自动确定浸润性乳腺癌区域系统，包括：数据准备模块，用于对来源于同一个乳腺肿瘤组织的输入数据以此进行染色制片流程以及数字化成像，输出HE染色的WSI图像、P63染色的WSI图像以及IHC染色的WSI图像；智能分析模块，用于对数据准备模块所输出的WSI图像进行处理，最终在已完成IHC染色的WSI图像上确定IDC区域；所述智能分析模块包括：癌巢区域确定模块、DCIS区域确定模块、单模多源图像配准模块、多源数据融合模块。本发明先在HE染色的WSI图像上自动确定癌巢区域并且在P63染色WSI图像上确定DCIS区域，然后将三张WSI配准及合并前两张WSI的输出结果，最后自动在IHC染色WSI图像上确定IDC区域，以此来解决传统镜下阅片的不可重复性问题。
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公开(公告)号：CN111210451A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911204388.6
申请日：2019-11-29
申请人： 苏州优纳医疗器械有限公司
IPC分类号： G06T7/13
摘要： 本发明公开一种在全数字切片图像中提取幽门螺杆菌形态的方法，将待分析的WSI输入，经过数据处理将其切分为一系列1024*1024大小的RGB图像。这一系列RGB图像里面的HP分布区域需要标注出来；采用半自动标注方法，首先构建了一个用于分割HP分布区域的语义分割网络，训练完成后生成模型，通过模型预测输入RGB图像中的HP分布区域，输出图像的mask将HP区域标注出来后需要人工修正标注；HP分布区域标注完成后，进行灰度处理，得到HP和背景有明显梯度的图像，对得到的灰度图进行canny边缘检测，提取出HP形态。本发明网络规模小，速度快，用于分割HP分布区域的性能优，保持了语义分割网络端到端的优点，可直接标注出模型预测的HP分布区域，准确度好。
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