公开(公告)号：CN118401968A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202280083560.0

申请日：2022-12-12

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： J·金 ,  A·洛萨库尔 ,  聂垚 ,  王兴伟 ,  Z·赵

IPC: G06V10/82 ,  G06V20/69

Abstract: 访问描绘用两种或更多种染料染色的特定样品的特定切片的多重图像。使用生成器网络来生成描绘用表达生物标志物中的每一个染色的所述特定样品的所述特定切片的预测单重图像。所述生成器网络可能已通过使用一组训练多重图像和一组训练单重图像训练机器学习模型来训练。所述一组训练多重图像中的每一个描绘了用两种或更多种染料染色的样品的切片。所述一组训练单重图像中的每一个描绘了用单种染料染色的样品的切片。所述机器学习模型包括被配置为判别给定图像是由所述生成器网络生成的还是真实切片的单重图像的判别器网络。方法还包括输出所述预测单重图像。

公开(公告)号：CN117242481A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202280028201.5

申请日：2022-04-14

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： K·J·须德维尔德 ,  王兴伟 ,  J·F·马丁 ,  R·温努高帕尔 ,  聂垚 ,  唐蕾

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明提供了一种用于分析组织切片的图像的方法，所述方法可以包括获得多个图像位置，所述多个图像位置各自对应于多个生物结构中的不同者；获得在所述图像中第一生物标志物的多个位置；以及计算针对包括多个种子位置的所述图像的至少一部分的距离变换阵列。所述方法可以包括：对于所述多个种子位置中的每一者，并且基于来自所述第一距离变换阵列的信息，检测所述第一生物标志物在所述种子位置处是否表达，并且将是否检测到在所述种子位置处所述第一生物标志物的表达的指示存储到与所述种子位置相关联的数据结构。所述方法可以包括基于所存储的指示检测至少两种表型在所述组织切片的至少一部分中的共定位。

公开(公告)号：CN112868024A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN201980068267.5

申请日：2019-10-10

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： 聂垚 ,  S·优塞菲

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本公开涉及适于快速且准确地训练神经网络以对细胞和/或细胞核进行检测和/或分类的自动化系统和方法。本公开还涉及使用诸如包含神经网络的经训练的细胞检测和分类引擎来对未标记的图像内的细胞进行分类的自动化系统和方法。

公开(公告)号：CN119156650A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202380035246.X

申请日：2023-03-31

Applicant: 基因泰克公司 ,  文塔纳医疗系统公司 ,  豪夫迈·罗氏有限公司

Inventor： K·巴多夫斯基 ,  H·克彭 ,  K·科尔斯基 ,  聂垚

IPC: G06V20/69 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/11 ,  G06V10/44

Abstract: 本文描述的技术包括：例如，生成针对输入图像的特征图，生成所述特征图的多个同心裁剪，以及使用所述多个同心裁剪来生成输出向量，所述输出向量表示在所述输入图像的中心区中描绘的结构的特征。生成所述输出向量可包括：例如，聚合从所述多个同心裁剪生成的输出特征集，并且描述了几种聚合方法。还描述了对在所述输入图像的所述中心区中描绘的结构进行分类的应用。

公开(公告)号：CN117378015A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202280035189.0

申请日：2022-05-14

Applicant: 基因泰克公司 ,  豪夫迈·罗氏有限公司 ,  文塔纳医疗系统公司

Inventor： P·S·S·奥坎波 ,  B·斯蒂姆皮尔 ,  聂垚 ,  F·谢赫扎德 ,  李骁 ,  P·斯佐斯塔克 ,  P·波瓦尔 ,  F·阿加伊

IPC: G16H50/20

Abstract: 本公开提供了一种方法，所述方法包括：访问描绘从受试者采样的肿瘤细胞的数字病理学图像。可从所述数字病理学图像选择多个图块，其中所述图块中的每一者描绘肿瘤细胞。可针对所述图块中的每一者生成突变预测，其中所述突变预测表示对可操作突变出现在所述图块中的可能性的预测。基于多个突变预测，可生成与针对所述受试者的一个或多个治疗方案相关的预后预测。所述预后预测可基于将所述数字病理学图像的一个或多个突变背景确定为未知驱动因子或肿瘤抑制因子、致癌基因驱动因子突变、或基因融合。

公开(公告)号：CN116547727A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202180074126.1

申请日：2021-11-01

Applicant: 基因泰克公司 ,  豪夫迈·罗氏有限公司 ,  文塔纳医疗系统公司

Inventor： 聂垚 ,  李骁 ,  T·K·阮 ,  F·加雷 ,  E·克莱曼 ,  I·本-肖尔 ,  J·戈登布拉特 ,  O·E·哈达

IPC: G06V20/69

Abstract: 系统和方法涉及通过使用神经网络处理数字病理学图像来预测疾病进展。访问描绘用一种或多种染色剂染色的样本的数字病理学图像。所述样本可以已经从受试者进行收集。针对所述数字病理学图像定义块集。所述块集中的每个块描绘所述数字病理学图像的一部分。针对所述块集中的每个块并且使用注意力评分神经网络来生成注意力评分。所述注意力评分神经网络可以已经使用损失函数进行过训练，所述损失函数对跨训练数字病理学图像中的块的注意力评分可变性进行罚分，所述训练数字病理学图像被标记以指示没有后续疾病进展或低的后续疾病进展。使用结果预测神经网络和所述注意力评分来生成结果，所述结果表示关于所述受试者的疾病是否会进展或进展程度的预测。

公开(公告)号：CN116113993A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202180051943.5

申请日：2021-08-17

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： C·罗斯勒 ,  聂垚 ,  N·谢赫 ,  D·鲍尔

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本文提供了一种用于将组织学载玻片的视场(FOV)图像分类为各种种类的方法和系统，所述各种种类包括某些染色模式、伪影和/或其他目标特征。少样本学习(例如，原型网络)技术用于使用针对少数图像类别的少数训练样品来训练深度卷积神经网络，以用于对属于多数图像类别的染色图像进行分类。

公开(公告)号：CN115428039A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202180030231.5

申请日：2021-04-22

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： 王兴伟 ,  M·科贾斯特 ,  聂垚 ,  J·F·马丁 ,  张文军

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明描述了用于识别生物标志物的有效方法。所述方法可包括识别肿瘤区。所述方法可进一步包括识别多个区域。所述方法还可包括：针对每个区域限定针对所述区域的包围所述区域的边界区。所述方法可包括：针对所述多个区域的第一子集中的每个区域，确定所述区域将归属于肿瘤，其中所述边界区完全在所述肿瘤区内。所述方法可进一步包括：针对所述多个区域的第二子集中的每个区域，基于所述区域与所述肿瘤区的交集确定是否将所述区域归属于所述肿瘤。所述方法还可包括：访问表征生物学观察的度量并基于所述度量生成结果。所述结果可用作生物标志物。

公开(公告)号：CN111602172A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN201880050863.6

申请日：2018-08-02

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： 聂垚

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/90 ,  G06T7/00

Abstract: 本公开文本提供了用于通过自动选择颜色参考向量来分离图像中的颜色的系统和方法，所述系统和方法考虑了光散射的影响并且主要考虑了所述光散射在不同染色剂浓度下改变RGB通道信号在检测到的光中的比例的方式。

公开(公告)号：CN117940971A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202280061617.7

申请日：2022-09-13

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： J·F·马丁 ,  聂垚 ,  R·温戈帕尔 ,  王兴伟

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 组织切片的双重免疫组织化学(IHC)染色允许在单细胞水平上同时检测两种生物标志物及其共表达，并且不需要两种IHC染色剂和额外配准来识别共定位。包括病理学家在内的人类通常难以对双重IHC进行可靠评分。本文的方法和系统使用机器学习模型和概率图来检测和记录个体表型ER/PR。