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公开(公告)号：CN118471463A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410316988.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及一种基于病理HE染色的子宫内膜癌分子分型的预测方法。获取病理组织样本切片、染色后的数字病理学图像；从获取的数字病理学图像中提取病理组织的形态特征，并裁剪为不重叠的图像块；将获得的图像块进行筛选，采用深度学习的肿瘤检测模型将筛选后保留的图像块进行分类；将图像块输入神经网络中，通过软投票的方式获得肿瘤的四种分型的概率，即得到样本中子宫内膜癌分子分型的预测结果。与现有技术相比，本发明利用图像分析技术，能够高效准确地在更短的时间内完成子宫内膜癌分子分型的预测，并全面提取了组织切片的形态特征，提高了对异质性样本的鲁棒性以及在临床实践中的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114037709B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111308131.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种磨玻璃肺结节分割方法及装置,属于医学图像处理技术领域。所述方法包括：对肺部CT图像进行预处理；运用注意力级联残差U‑Net构建磨玻璃肺结节分割模型，对肺结节区域实施初分割，得到初分割结果；使用条件随机场优化所述初分割结果，获得最终分割结果；输出所述最终分割结果。本发明的方法自动化程度高，提高了分割效率和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117603777A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311323563.X
申请日：2023-10-13
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及一种用于腹腔冲洗液中脱落细胞收集装置，包括吸引球和离心管，吸引球用于控制吸引液体的量，离心管用于容纳从腹腔冲洗液中收集的液体样本。吸引球的顶端设有圆形凸台，其上设有第一连接口；吸引球的尾端设有第二连接口，为同心圆柱管结构，并与离心管螺接。离心管上端设有外接口，其与离心管为一体式结构，用于排泄废液。与现有技术相比，本发明提高了样本收集质量、减少样本中的组织损伤、操作更简便且可以精准地控制液体量，提高分析效率，并减少后续细胞学分析中的处理和修复步骤。
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公开(公告)号：CN117594235A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311548338.6
申请日：2023-11-20
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及基于TransPyramid模型的晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态预测方法，通过对HGSOC肿瘤病灶分割，将MRI图像分为肿瘤区域和其他区域并分别提取特征区域，再将所有的亚区域特征一起输入Transformer模型中进行特征融合，对融合后的多序列MRI影像特征通过全连接层进行计算，得到HRD状态预测结果，实现对晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态的预测。与现有技术相比，本发明使用了多序列MRI影像的TransPyramid特征，为HGSOC患者HRD状态预测任务提供比CT影像特征更为丰富且灵敏的特征，并构建了多尺度亚区域图像金字塔用于提取影像的多尺度信息，提高特征信息量，进而提高预测模型的预测效能。
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公开(公告)号：CN111862079B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202010755346.8
申请日：2020-07-31
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06V10/764 , G16H50/20 , G16H50/50
Abstract: 本发明公开一种基于影像组学的高级别浆液性卵巢癌复发风险预测系统，包括T1加权增强影像组学处理、T2加权影像组学处理和信息融合。其中，影像组学处理主要包括：三维肿瘤分割、图像标准化、影像组学特征提取、特征归一化、特征筛选、SMOTE重采样、分类器训练；信息融合主要对T1和T2影像组学处理输出的复发风险预测概率进行融合，进一步提高风险预测的准确率。
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公开(公告)号：CN114037709A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111308131.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及一种磨玻璃肺结节分割方法及装置,属于医学图像处理技术领域。所述方法包括：对肺部CT图像进行预处理；运用注意力级联残差U‑Net构建磨玻璃肺结节分割模型，对肺结节区域实施初分割，得到初分割结果；使用条件随机场优化所述初分割结果，获得最终分割结果；输出所述最终分割结果。本发明的方法自动化程度高，提高了分割效率和精度。
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公开(公告)号：CN111862079A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010755346.8
申请日：2020-07-31
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明公开一种基于影像组学的高级别浆液性卵巢癌复发风险预测系统，包括T1加权增强影像组学处理、T2加权影像组学处理和信息融合。其中，影像组学处理主要包括：三维肿瘤分割、图像标准化、影像组学特征提取、特征归一化、特征筛选、SMOTE重采样、分类器训练；信息融合主要对T1和T2影像组学处理输出的复发风险预测概率进行融合，进一步提高风险预测的准确率。
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