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公开(公告)号：CN118941916A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410914633.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于HE染色病理图像预测三级淋巴结构的方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取HE染色病理图像并进行预处理和图像标注，构建图像数据集；基于图像数据集，采用两阶段训练策略训练TLS‑DSNet模型，TLS‑DSNet模型包括一个U型结构的CNN分支与一个12层的Transformer分支，以HE染色病理图像作为模型输入，利用两条分支分别得到分支结果后进行融合，对三级淋巴结构进行预测；将待预测的HE染色病理图像进行预处理后输入训练完成的TLS‑DSNet模型，输出三级淋巴结构预测结果。与现有技术相比，本发明具有三级淋巴结构检测效果好、模型训练效率高等优点。
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公开(公告)号：CN118319250A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410568831.2
申请日：2024-05-09
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于静息态下近红外脑功能成像的认知功能评估方法及系统，包括：通过近红外脑功能成像系统获取受试者在静息态下双侧前额叶、双侧颞叶、双侧顶叶和双侧枕叶脑组织的光强数据；将受试者光强数据经过标准化预处理后，转换为脑生理信息数据，计算各脑区间的功能连接强度；按上述方法对有认知功能障碍记录或经临床评估有认知功能障碍风险且不能较好配合完成传统发育评估量表测试的受试者进行测试；比较以上受试者与认知功能正常者的各脑区间功能连接强度有无显著差异。
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公开(公告)号：CN113223621A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110532117.4
申请日：2021-05-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种用于生物医学的全链条数据分析系统，包括与个人中心模块分别连接的用户管理系统、仓储管理系统和在线分析系统，仓储管理系统包括代码仓储模块、软件仓储模块和数据仓储模块，在线分析系统设有工作流应用发布子系统，调用代码仓储模块和软件仓储模块中的代码和软件，对数据仓储模块中储存的数据或接收到的在线上传的数据进行分析，并输出分析结果。与现有技术相比，本发明具有分析环节的纵向覆盖度广、分析对象的横向覆盖度广、开发复杂度低、良好的可扩展性以及可在线运行等优点。
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公开(公告)号：CN113158113A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110539383.X
申请日：2021-05-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/957 , G06F16/906 , G06Q10/06 , G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及一种生物信息分析工作流多用户云端访问方法、管理系统，方法包括以下步骤：开发用户根据本地的生物信息分析工作流所需计算参数，建立生物信息分析工作流的参数配置控件，并将二者上传至云端工作流库；云端访问用户自云端工作流库选择生物信息分析工作流，基于参数配置控件输入所需计算参数的取值，输入生物医学数据；Web服务器将生物医学数据和所需计算参数的取值传递给计算服务器，计算服务器为生物信息分析工作流分配计算资源，得到分析结果并回传给Web服务器。与现有技术相比，用户无需自行配置Web服务器、编写网络界面，能够高效率的将单用户使用的本地生物信息分析工作流转化为多用户使用的云端生物信息分析工作流，操作简单。
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公开(公告)号：CN113157291A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110559098.4
申请日：2021-05-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云存储的生物分析软件管理方法及系统，其中方法包括：步骤S1：显示平台存储的软件信息，其中，软件信息包括软件ID、软件名称和版本号；步骤S2：判断是否收到确认信号，若为是，则执行步骤S4，反之，则执行步骤S3；步骤S3：接收上传的软件，分配软件ID并创建软件信息，返回步骤S2；步骤S4：根据输入信号基于平台存储的软件搭建工作流程；步骤S5：接收工作流程执行信号，并判断是否需要在线运行，若为是，则在线运行并返回运行结果，反之，则提供工作流程所调用的软件的下载。与现有技术相比，本发明具有提高工作流程运行的便捷性和可靠性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118097664A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410253103.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种细胞密集型生物医学影像相似性判断方法、装置、设备及介质，其中方法包括以下步骤：获取生物医学影像数据集；对生物医学影像中密集的单个目标进行检测，其中，所述目标为细胞或细胞核；根据检测到的单个目标，利用基于对比学习的深度卷积神经网络模型，获取目标的影像特征；基于目标的影像特征的聚类结果，计算密集目标的群体特征；基于群体特征进行图像相似性判断。与现有技术相比，本发明具有相似性判断准确、鲁棒性好、具有很强的可解释性等优点。
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公开(公告)号：CN117457226A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311404486.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种用于生物医学数据挖掘的自主智能计算方法、系统及介质，其中方法包括：获取用户以自然语言描述输入的拟研究问题和待分析数据；调用任务规划指令模板，引导生物医学大模型进行语义理解和工具匹配，输出一个或者多个明确的级联子任务规划列表；调用已有存量算子或利用生物医学大模型生成新算子，完成分析任务；将各子任务分析结果转变和整合为自然语言答复，并计算知识信息量得分，当知识信息量得分大于预设阈值时输出结果，并根据结果对生物医学大模型定期进行全参微调，否则，判断知识断点，构建新任务，重新进行知识挖掘。与现有技术相比，本发明具有任务自主规划和执行能力，能够实现生物医学数据的自主持续挖掘。
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公开(公告)号：CN113158113B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110539383.X
申请日：2021-05-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/957 , G06F16/906 , G06Q10/0631 , G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及一种生物信息分析工作流多用户云端访问方法、管理系统，方法包括以下步骤：开发用户根据本地的生物信息分析工作流所需计算参数，建立生物信息分析工作流的参数配置控件，并将二者上传至云端工作流库；云端访问用户自云端工作流库选择生物信息分析工作流，基于参数配置控件输入所需计算参数的取值，输入生物医学数据；Web服务器将生物医学数据和所需计算参数的取值传递给计算服务器，计算服务器为生物信息分析工作流分配计算资源，得到分析结果并回传给Web服务器。与现有技术相比，用户无需自行配置Web服务器、编写网络界面，能够高效率的将单用户使用的本地生物信息分析工作流转化为多用户使用的云端生物信息分析工作流，操作简单。
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公开(公告)号：CN114240829A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111307079.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/33 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的超声影像诊断方法，包括：步骤S1：采集患者的超声影像；步骤S2：自超声影像中提取器官影像和病灶影像；步骤S3：根据病灶影像生成形态评分，并根据器官影像和病灶影像生成位置评分；步骤S4：根据形态评分和位置评分生成综合评分；综合评分用于表征病灶的转移几率。本发明的有益效果在于：基于形态评分和位置评分综合预测疾病，以提高预测的准确度，可以有效地对各类病灶或器官的相关病变进行合理预测；基于图像处理方法实现了对大规模统计数据的统一转化，使得大规模采集到的数据能够在同一尺度下进行融合。基于图像特征从定量、客观、可解释地角度进行了有效的分析，具有进一步的分析价值，成果转化容易。
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公开(公告)号：CN114240829B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202111307079.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/33 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的超声影像诊断方法，包括：步骤S1：采集患者的超声影像；步骤S2：自超声影像中提取器官影像和病灶影像；步骤S3：根据病灶影像生成形态评分，并根据器官影像和病灶影像生成位置评分；步骤S4：根据形态评分和位置评分生成综合评分；综合评分用于表征病灶的转移几率。本发明的有益效果在于：基于形态评分和位置评分综合预测疾病，以提高预测的准确度，可以有效地对各类病灶或器官的相关病变进行合理预测；基于图像处理方法实现了对大规模统计数据的统一转化，使得大规模采集到的数据能够在同一尺度下进行融合。基于图像特征从定量、客观、可解释地角度进行了有效的分析，具有进一步的分析价值，成果转化容易。
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