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公开(公告)号：CN108564026B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201810318298.9
申请日：2018-04-10
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类的网络构建方法及系统，该系统利用强化学习方法寻找最适合甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类的现有卷积神经网络，所述强化学习方法的具体流程为：首先，用循环神经网络生成一个卷积神经网络；接着，用甲状腺肿瘤细胞学涂片图像训练集训练该卷积神经网络；然后，用甲状腺肿瘤细胞学涂片图像验证集验证经训练后的该卷积神经网络的准确率，设定一个准确率阈值，判断其准确率是否高于阈值；最后将准确率最高的卷积神经网络作为初步卷积神经网络进行再训练，从而达到构建高准确率卷积神经网络用于辅助医生对甲状腺肿瘤进行诊断，提高了诊断准确率的目的。
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公开(公告)号：CN112314841A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011166608.3
申请日：2020-10-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种含有抗冻肽复配抗冻剂的速冻南瓜泥及其制备方法。第一方面提供了其制备方法：挑选无发霉变质、无机械损伤、表皮金黄的南瓜为原料；将所述南瓜破碎至无颗粒泥状、并经真空熟化和剪切均质后加入抗冻肽、亲水胶体及抗冻多糖，继续搅拌均匀后杀菌冷却得到南瓜泥混合物；将所述南瓜泥混合物真空密封包装并进行速冻；放置于‑16～‑19℃环境中存储。第二方面提供了一种如上述制备方法制备得到的速冻南瓜泥。本发明提供的制备方法可以降低南瓜泥中多种营养素在高温加工下的品质变化，有利于南瓜泥中各营养成分的保留，减少南瓜泥内冰晶的形成，减少微生物作用，使得制备得到的南瓜泥易于保存且口感细腻无颗粒感。
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公开(公告)号：CN108364293A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810318236.8
申请日：2018-04-10
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种在线训练甲状腺肿瘤超声图像识别方法及其装置，所述方法包括：获取一组甲状腺肿瘤超声图像，从中选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后切割，进行良恶性标注，将切割下来的图像存入图像库，并与所述图像库中部分原有的图像组成训练集；用训练集训初级甲状腺肿瘤超声图像识别模型形成进阶甲状腺肿瘤超声图像识别模型；获取待识别的甲状腺肿瘤超声图像，选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后切割，用所述进阶甲状腺肿瘤超声图像识别模型进行良恶性识别。该方法能够实现对病例图像的再利用，对甲状腺肿瘤图像特征的学习、记忆与积累；随着病例增加，能够逐渐提升模型的泛化能力与预测准确率，对临床诊断经验积累具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN108520518A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810318306.X
申请日：2018-04-10
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种甲状腺肿瘤超声图像识别方法及其装置，所述方法包括：选取甲状腺肿瘤超声图像中的肿瘤区域并扩增一定边缘范围后切割，进行良恶性标注，将切割下来的图像组成训练集；用训练集训练选定的卷积神经网络形成甲状腺肿瘤超声图像识别模型；获取待识别的甲状腺肿瘤超声图像，选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后，用所述甲状腺肿瘤超声图像识别模型进行良恶性识别。本发明所述方法及其装置用于辅助医生对甲状腺肿瘤的良恶性进行诊断，在甲状腺超声图像肿瘤良恶性检测试验中取得了超过90％的准确率，这对临床实际诊断具有重大的参考意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112956662B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110315587.5
申请日：2021-03-24
Applicant: 上海交通大学 , 上海市质量监督检验技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种低油脂南瓜脆片的制备方法，采用预制切片、护色烫漂、涂膜处理、冷冻硬化、真空油炸、脱油处理等工序进行南瓜脆片的制备，本发明的制备方法中对南瓜切片的护色液的配方进行筛选、优化以及真空油炸前选用成膜性好的涂膜液进行涂膜处理。本发明的制备方法可以显著降低南瓜脆片的真空油炸时间，其解决了现有真空炸制南瓜脆片油脂含量偏高的技术问题。采用本发明的方法制备的南瓜脆片形态完整、色泽金黄、口感酥脆、有油炸风味和南瓜香气，极大程度地保留了南瓜原有的营养成分，生产设备简单，成本低，易于实现工业化生产。
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公开(公告)号：CN112956662A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110315587.5
申请日：2021-03-24
Applicant: 上海交通大学 , 上海市质量监督检验技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种低油脂南瓜脆片的制备方法，采用预制切片、护色烫漂、涂膜处理、冷冻硬化、真空油炸、脱油处理等工序进行南瓜脆片的制备，本发明的制备方法中对南瓜切片的护色液的配方进行筛选、优化以及真空油炸前选用成膜性好的涂膜液进行涂膜处理。本发明的制备方法可以显著降低南瓜脆片的真空油炸时间，其解决了现有真空炸制南瓜脆片油脂含量偏高的技术问题。采用本发明的方法制备的南瓜脆片形态完整、色泽金黄、口感酥脆、有油炸风味和南瓜香气，极大程度地保留了南瓜原有的营养成分，生产设备简单，成本低，易于实现工业化生产。
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公开(公告)号：CN108564123A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810318242.3
申请日：2018-04-10
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类方法及其装置，所述方法包括：获取若干一定尺寸的经良恶性标注的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像；用获取的图像组成训练集，并对训练集进行数据扩增；生成初步卷积神经网络；用扩增后的训练集训练初步卷积神经网络，优化其参数，使其可判断甲状腺肿瘤细胞学涂片图像中细胞的良恶性，从而形成成熟卷积神经网络；获取待分类的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像，用成熟卷积神经网络对该图像中的细胞进行良恶性判断：图像中所有细胞均判断为良性则输出良性结果，图像中有至少一个细胞为恶性则输出恶性结果。所述方法及装置用于辅助医生对甲状腺肿瘤进行诊断，提高诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN108564026A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810318298.9
申请日：2018-04-10
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类的网络构建方法及系统，该系统利用强化学习方法寻找最适合甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类的现有卷积神经网络，所述强化学习方法的具体流程为：首先，用循环神经网络生成一个卷积神经网络；接着，用甲状腺肿瘤细胞学涂片图像训练集训练该卷积神经网络；然后，用甲状腺肿瘤细胞学涂片图像验证集验证经训练后的该卷积神经网络的准确率，设定一个准确率阈值，判断其准确率是否高于阈值；最后将准确率最高的卷积神经网络作为初步卷积神经网络进行再训练，从而达到构建高准确率卷积神经网络用于辅助医生对甲状腺肿瘤进行诊断，提高了诊断准确率的目的。
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公开(公告)号：CN108564123B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201810318242.3
申请日：2018-04-10
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种甲状腺肿瘤细胞学涂片图像分类方法及其装置，所述方法包括：获取若干一定尺寸的经良恶性标注的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像；用获取的图像组成训练集，并对训练集进行数据扩增；生成初步卷积神经网络；用扩增后的训练集训练初步卷积神经网络，优化其参数，使其可判断甲状腺肿瘤细胞学涂片图像中细胞的良恶性，从而形成成熟卷积神经网络；获取待分类的甲状腺肿瘤细胞学涂片图像，用成熟卷积神经网络对该图像中的细胞进行良恶性判断：图像中所有细胞均判断为良性则输出良性结果，图像中有至少一个细胞为恶性则输出恶性结果。所述方法及装置用于辅助医生对甲状腺肿瘤进行诊断，提高诊断的准确率。
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