公开(公告)号：CN116863209A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310756730.3

申请日：2023-06-26

Applicant: 南昌大学

Inventor： 汤晓丽 ,  谢锐翔 ,  高建莹 ,  邓立彬 ,  娄伟明 ,  鲁依辰 ,  黄佳懿

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明提出一种基于病理图像的肝细胞癌组织学亚型智能量化系统，步骤包括：获取肝细胞癌病理图像并进行预处理；勾画病理图像中不同组织学类型的感兴趣区(ROI，region of interest)，切割ROI获得色块(tile)，构建不同组织学类型的tile数据集；将数据集分为训练集、验证集和测试集，利用深度学习网络对数据集进行训练，获得组织学类型判别模型；自动进行肝细胞癌病理图像分析并统计各组织学亚型所占比例，生成最终的分析报告和分布轮廓。本发明能够充分利用病理图像的信息，通过自动化的分类训练和统计，得到的分类报告可以作为辅助医生的工具，提高诊断的效率和准确度。

公开(公告)号：CN114159071A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111580521.5

申请日：2021-12-22

Applicant: 南昌大学

Inventor： 邓立彬 ,  范广勤 ,  冯昶 ,  王钰婷 ,  娄伟明 ,  张伊楚 ,  谢锐翔 ,  黄卫

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明提供了一种基于心电图像的帕金森预测智能化方法及系统。该方法主要步骤：第一步，获取心电图图像以及其相关资料数据；第二步，对获取图像进行筛选、预处理；第三步，将预处理后的图像分为训练集、测试集以及验证集，并输入构建的卷积神经网络进行训练、验证；第四步，对训练的卷积神经网络的参数进行优化，对优化后的卷积神经网络进行预测，检测卷积神经网络的准确度；最后，利用经过检测的卷积神经网络模型对帕金森进行预测。本发明采用人工智能判读心电图，可快速而准确地提取超出人类医生眼力极限的心电图隐藏信息并进行分类，迅速无创地筛查帕金森病，提高帕金森诊断的效率和准确率，降低医疗成本，易于向基层推广。