公开(公告)号：CN115546605A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211131103.2

申请日：2022-09-16

Applicant: 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) ,  中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院

Inventor： 张潇潇 ,  卞修武 ,  姚小红 ,  时雨 ,  林勇 ,  陈聪 ,  闫红

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T7/187 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明提供了一种基于图像标注和分割模型的训练方法及装置，包括以下步骤：获取样本图像，对照连续切片的免疫组织化学染色配准图像标注得到对应的的掩膜图像；将样本图像、掩膜图像作为一组训练样本，将样本图像按照不同染色空间的模板进行适应性色彩变换，基于多组训练样本对分割模型进行训练。本发明提供的技术方案改善了病理图像感兴趣目标难以精确标注的问题，提升标注效率和有效性，提高了算法对不同染色条件和扫描仪器产生的图像的泛化性，使用主动学习模式和迁移学习技术，使模型在小型数据集训练上达到良好的分割性能。

公开(公告)号：CN115457069A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211128481.5

申请日：2022-09-16

Applicant: 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 ,  安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)

Inventor： 卞修武 ,  张潇潇 ,  时雨 ,  姚小红 ,  平轶芳 ,  林勇 ,  陈聪

IPC: G06T7/155 ,  G06T7/90 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明提供一种基于图像的特征提取和预后模型建立方法及装置，用于判断胶质瘤的预后情况。通过深度学习算法分割出病理切片H&E染色数字图像上的微血管，通过分水岭算法分割出微血管内部的细胞核，以病理组学方法计算出微血管的特征。通过机器学习方法挑选与患者预后相关的特征，构建所述特征与肿瘤患者实际生存情况的关系模型。本发明提供了患者关键图像区域选择和特征提取的自动化方案，通过机器学习方法遴选组合出对患者预后评估有益的特征集。