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公开(公告)号：CN119007196B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411455563.X
申请日：2024-10-18
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识别方法及系统。该方法包括获取染色体数据；根据染色体数据训练扩散概率模型；将染色体图像的染色体掩膜二值图和染色体灰度归一化直方图以及染色体类别嵌入至特征向量中，使用交叉注意力机制将特征向量作用于扩散概率模型，生成染色体扩充数据；根据染色体扩充数据训练染色体识别网络；根据染色体识别网络对需要识别的染色体数据进行识别；本发明基于扩散概率模型的扩增数据方法，既保留了染色体的真实性，又成功转换了染色体的图像特性，有效扩大了数据的多样性。通过该系统，染色体在不同数据源上的识别效果得到了显著的提升，为医疗诊断领域提供了更为精确和可靠的辅助工具。
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公开(公告)号：CN113989502B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111240215.7
申请日：2021-10-25
Applicant: 湖南自兴智慧医疗科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06N3/0464 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种基于图卷积神经网络的染色体分割识别方法、装置及电子设备。所述方法包括：提供染色体中期图的各染色体子图及一基于Unet神经网络的染色体分割识别模型；将各染色体子图输入编码器及交并比计算单元，编码器根据各染色体子图进行编码处理，得到特征向量，交并比计算单元将各染色体子图设定为染色体中期图内的矩形框，计算得到各个矩形框相互间的交并比；邻接矩阵输入单元根据交并比生成邻接矩阵；图卷积单元根据邻接矩阵对特征向量进行图卷积；解码器及分类器对图卷积后的特征向量分别进行解码处理和分类处理，得到各染色体的轮廓掩膜及编号，能够提取染色体间的相互关系，使染色体分割识别模型更好地分割识别染色体重叠区域。
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公开(公告)号：CN112037174B
公开(公告)日：2024-03-01
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
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 确性。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(56)对比文件张成成;宋婕萍;徐淑琴;李卉;徐闰红;王小艳;张立;游齐靖;张凯;林浩添.基于深度卷积神经网络对中期染色体分类的应用研究.中国临床新医学.2020,(第02期),第19-22页.
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公开(公告)号：CN116977338A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311235013.2
申请日：2023-09-25
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视觉语义联合的染色体病例级异常提示系统，采用核型图预处理模块将核型图进行染色体分割并拼接一个位置编码，再通过核型图像编码向量模块将染色体核型图编码成一个图像特征向量；然后将N种异常核型输入至文本编码器得到文本特征向量，构建成一个异常文本向量底库；最后将图像特征向量与异常文本向量底库的特征相似度计算，输出相似度最高并且判断是否达到设定的阈值，如果达到阈值则输出指定核型，否则不输出核型；本发明文本编码器指导图像编码器学习关注重要特征，直接端到端检测数量异常和结构异常，简单有效。
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公开(公告)号：CN115359073A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211264227.8
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对抗生成网络的染色体拓扑结构分割方法及装置。该方法通过获取染色体中期图，标注出每条染色体的轮廓，根据轮廓获取每条染色体对应的掩码，从而得到最后的标签掩码，将染色体中期图输入生成器，输出三个通道的掩码，将每条染色体外接矩形区域输入判别器，以根据得到的去噪、重叠以及非重叠区域的掩码以及同位置对应的标签掩码，判断生成器生成结果是否正确，判别器与生成器对抗训练，得到训练出来的生成器，将染色体中期图输入训练出来的生成器，分割出染色体对应的拓扑结构，将拓扑结构每个连通域内的非重叠区域进行配对，得到完整的染色体，本发明可加强网络对于细节上的学习，使得网络能够提高正确细节区域的分割能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115331223A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211054384.6
申请日：2022-08-31
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相似图像匹配的弱监督染色体核型分类方法及装置。该方法通过提取待分类同源染色体的特征信息，计算特征信息与标注库中的标注染色体的特征之间的特征距离值，判断特征距离值是否大于特征距离阈值，如果特征距离值大于或等于特征距离阈值，调用通用分类网络得到待预测染色体的核型结果，如果特征距离值小于特征距离阈值，将特征距离值对应的标注染色体作为辅助信息，得到待预测染色体的核型结果，解决了由于核型分析工作者在制片上的习惯，以及图像采集设备的传感器不同，中期染色体图片存在较大的差别，导致模型精度明显下降，进而导致核型分析工作者需要在核型图上进行大量的调整，严重降低了工作效率的问题。
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公开(公告)号：CN115082474A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202211003888.5
申请日：2022-08-22
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同源同类染色体信息的染色体分割方法及装置。本发明涉及染色体区域分割技术领域，解决当染色体过于聚集，多条染色体相互交叉粘连时，可能会使得部分染色体无法完整地分割出来，导致后续的核型分类错误的问题。本发明通过获取同源中期染色体图像，对同源中期染色体图像中的染色体进行初始分割，根据初始分割得到的染色体核型数量判断是否存在错误分割区域，如果存在错误分割区域，将错误分割区域与核型数量为1的染色体进行匹配，从错误分割区域中提取前景区域，将前景区域与核型数量为1的染色体一起输入到分割网络进行二次分割，能够解决部分多个染色体之间存在的复杂粘连，提升了染色体核型自动分析的正确性。
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公开(公告)号：CN113989502A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111240215.7
申请日：2021-10-25
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图卷积神经网络的染色体分割识别方法、装置及电子设备。所述方法包括：提供染色体中期图的各染色体子图及一基于Unet神经网络的染色体分割识别模型；将各染色体子图输入编码器及交并比计算单元，编码器根据各染色体子图进行编码处理，得到特征向量，交并比计算单元将各染色体子图设定为染色体中期图内的矩形框，计算得到各个矩形框相互间的交并比；邻接矩阵输入单元根据交并比生成邻接矩阵；图卷积单元根据邻接矩阵对特征向量进行图卷积；解码器及分类器对图卷积后的特征向量分别进行解码处理和分类处理，得到各染色体的轮廓掩膜及编号，能够提取染色体间的相互关系，使染色体分割识别模型更好地分割识别染色体重叠区域。
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公开(公告)号：CN113723370A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111279406.4
申请日：2021-11-01
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斜框的染色体检测方法及装置。所述方法包括如下步骤：采集染色体中期图数据集，在染色体中期图对每条染色体标注出其轮廓；根据每条染色体的轮廓生成其对应的斜框，所述斜框的信息表示为x1，y1，w1，h1，t1及c1，其中，x1和y1表示斜框的中心点的横纵坐标，w1和h1表示斜框的宽和高，t1表示斜框长边逆时针转到水平方向的夹角，c1表示对应该斜框对应的染色体的类别；根据斜框的信息表示生成染色体中期图的标签；用带有标签的染色体中期图训练预设的斜框检测模型；将待检测的染色体中期图输入到斜框检测模型中；斜框检测模型输出染色体中期图中各个染色体对应斜框的信息表示，能够有效提升染色体检测能力。
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公开(公告)号：CN112711983A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011424092.8
申请日：2020-12-08
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核型分析系统、方法、电子设备及可读存储介质，该系统包括：图像处理模块，用于对输入的染色体中期图像进行处理，获得所述染色体中期图像的多个图像特征数据；数据处理模块，用于存储所述染色体中期图像的多个图像特征数据；业务接口模块，用于根据所述多个图像特征数据对所述染色体中期图像进行处理，获得所述染色体中期图像的图像特征，并将所述图像特征进行展示。该核型分析系统在将染色体中期图像输入到图像处理模块后，能够通过业务接口模块直接将染色体中期图像的图像特征输出到用户端，无需用户大量参与整个图像处理的操作，节约了用户花费在图像处理上的时间。
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