公开(公告)号：CN114862797B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202210494434.6

申请日：2022-05-07

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  刘振宇 ,  刘相宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06V10/25 ,  G06V10/56 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G16B20/50 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备，旨在解决现有的数字病理图像处理方法忽略了与患者预后相关的关键分子标志物提供的额外信息导致了分析准确度不足的问题。包括：进而提取感兴趣区域图像并划分颜色标准化矩形切块；通过深度残差卷积神经网络获取切块深层特征信息；将来源相同患者的切块深层特征信息进行合并；通过相关性分析方法提取各分子标志物等级的顶部特征，构建基于机器学习的标志物等级预测模型；通过所述基于机器学习的标志物等级预测模型预测患者的标志物等级，辅助决策。本发明通过将预测得到的分子标志物等级作为预后决策因子，提高了自动化诊断的准确性。

公开(公告)号：CN115222992A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210939958.1

申请日：2022-08-05

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  刘振宇 ,  刘相宇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及了一种基于术前术中影像的乳腺癌淋巴结良恶性分类系统及方法，旨在解决现有技术存在乳腺癌淋巴结错误清扫的问题。本发明包括：术前多模态影像预处理及编码模块，提取患者术前多模态影像的淋巴结相关的高维预定义特征；术中荧光图像序列预处理及编码模块和术中荧光强度时变序列预处理及编码模块，分别提取术中淋巴结在荧光影像中的全局特征和局部特征；术中前哨/非前哨淋巴结良恶性分类模块，进行高维预定义特征、全局特征和局部特征的融合，并进行建模及模型训练，通过训练好的模型进行乳腺癌淋巴结良恶性分类。本发明分析结果的准确性和精度高，从而能够提供更好的辅助诊疗方案。

公开(公告)号：CN114862797A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210494434.6

申请日：2022-05-07

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  刘振宇 ,  刘相宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06V10/25 ,  G06V10/56 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16B20/50 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备，旨在解决现有的数字病理图像处理方法忽略了与患者预后相关的关键分子标志物提供的额外信息导致了分析准确度不足的问题。包括：进而提取感兴趣区域图像并划分颜色标准化矩形切块；通过深度残差卷积神经网络获取切块深层特征信息；将来源相同患者的切块深层特征信息进行合并；通过相关性分析方法提取各分子标志物等级的顶部特征，构建基于机器学习的标志物等级预测模型；通过所述基于机器学习的标志物等级预测模型预测患者的标志物等级，辅助决策。本发明通过将预测得到的分子标志物等级作为预后决策因子，提高了自动化诊断的准确性。