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公开(公告)号：CN118710541A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410764350.9
申请日：2024-06-14
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
IPC分类号： G06T5/73 , G06T5/60 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的全场图病理图像质量优化方法，其特征在于，包括：图像预处理单元，扩展有限数据至不同倍率场景，提升模型的适用性；图像生成单元，使用轻量级UNet架构网络，用于在实际使用时将低分辨率或模糊图像恢复到高清图像；图像判别单元，在模型训练中监督图像生成单元，促进对语义信息的深度挖掘和学习；预训练视觉模型，提取高清图像的高级语义特征，促进生成单元对图像结构信息的深度学习。本发明的算法系统能够在保持高运行效率的同时，实现病理图像的超分辨率和去模糊，改善了超分去模糊算法的高效性和实时性，满足了临床实践和研究的需求，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN115272362A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210710971.X
申请日：2022-06-22
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种数字病理全场图像有效区域分割方法、装置。所述方法包括：获取数字病理全场图像的缩略图像，并得到缩放比例；去除缩略图上的文字、阴影和异物等噪声；将缩略图转化为灰度图；使用直方图均衡化算法增强灰度图像的对比度；对对比度增强后的灰度图像进行高斯模糊后，使用阈值法将图像转化为二值图像；对生成的二值图像进行后处理优化；根据梯度确定有效区域的外围轮廓坐标，并根据第一步所获得的缩放比例，将坐标映射到全场图上。
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公开(公告)号：CN114443708A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111621410.4
申请日：2021-12-28
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
IPC分类号： G06F16/2455
摘要： 本申请实施例提一种病理切片判读结果展示方法、系统及可读存储介质，获取目标病理切片图像，并对目标病理切片图像进行分割，得到多个图像区域；确定各图像区域分别关联到的切片判读结果，并将切片判读结果，以及切片判读结果与对应图像区域之间的关联关系，写入到预设的关系型数据库中；确定所需展示的目标图像区域，并以目标图像区域为搜索条件，从关系型数据库中读取、以及显示与目标图像区域相关联的目标切片判读结果。实施该方法能够提高病理切片判读结果的展示效果。
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公开(公告)号：CN112991263A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110165413.5
申请日：2021-02-06
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/45 , G06T7/73 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/30 , G06K9/32 , G06K9/46 , G06K9/62 , G01N15/10
摘要： 本申请公开了一种用于提升PD‑L1免疫组化病理切片TPS计算准确度的方法，通过基于手工特征的无监督区域分割方法有效分割出PD‑L1免疫组化病理切片中的目标区域（有效组织区域），在区域约束的基础上，采用有效挖掘细胞细粒度特征及上下文信息的细胞关键点定位方法进行细胞定位和分类，采用阴性肿瘤细胞再分类方法对阴性肿瘤细胞进行二次筛查，从而实现对PD‑L1切片进行精确自动辅助分析，采用本申请进行细胞定位和分类的结果更加有效，能够准确统计出数字病理图像中的阴性肿瘤细胞数，对于提升PD‑L1免疫组化病理切片的TPS指标的精度和准确性更加有效。
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公开(公告)号：CN110763677A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910863398.4
申请日：2019-09-12
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本发明涉及甲状腺冰冻切片诊断方法，适用于甲状腺冰冻切片诊断系统，所述诊断方法包括：S10，显微镜摄像头采集甲状腺冰冻切片位于显微镜下的病理图像并发送至处理器；S20，处理器对所述病理图像进行预处理，使得病理图像的HSV颜色空间与设定阈值相一致；S30，处理器对经过预处理的病理图像进行检测，确定肿瘤区域的范围，输出标注有肿瘤区域范围的病理图像，或判断病理图像中肿瘤的阴阳性，输出标注有肿瘤阴阳性的病理图像；S40，显示器接收并显示来自处理器的经过标注的病理图像。所述病理图像本申请所提供的检测方法不仅免去高额扫描仪的经费，还缩短了甲状腺术中诊断的时间，缩短了手术时间，为实现快速精准治疗带来了便利。
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公开(公告)号：CN110736748A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910863375.3
申请日：2019-09-12
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本发明涉及免疫组化核浆染色切片诊断方法，包括：S10，显微镜摄像头采集免疫组化核浆染色切片位于显微镜下的病理图像并发送至处理器；S20，处理器对所述病理图像进行预处理，使得病理图像的HSV颜色空间与设定阈值相一致；S30，处理器对经过预处理的病理图像进行细胞检测和细胞分类，在所述病理图像上标注出细胞位置、细胞类型及相应的免疫组化指数，输出经过标注的病理图像；S40，显示器接收并显示来自处理器的经过标注的病理图像。本申请还提供了一种免疫组化核浆染色切片诊断系统。采用本发明，可实现分析的，无需存储大量GB级别的数字病理切片，节省了处理器的存储开销。
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公开(公告)号：CN118643128A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410520185.2
申请日：2024-04-28
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G16H70/60
摘要： 本发明涉及大语言模型及RAG技术领域，且公开了一种基于大语言模型及RAG技术的病理文献搜索及对话系统，包括病理文献收录及处理模块，用于收录、整理和处理病理文献数据；实时交互与对话模块，用于接收用户的输入并通过大语言模型处理，提取用户意图及语义嵌入；多模态向量表示模块，用于将病理文献转化为语义向量表示；多路召回模块，用于检索与用户查询最相关的病理文献；内容排序模块，包括基于重要度的重排序模型，该模型利用统一的度量维度将多方召回的病理文献进行重新排序，生成最优的排序结果；本发明提高了搜索结果的准确性以及对话生成的质量和实用性，提高了医学文献检索和生成效率，为病理学研究和实践带来更广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN118365937A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410488003.8
申请日：2024-04-23
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/771
摘要： 本发明公开了一种实时镜下宫颈液基细胞图像辅助诊断技术，首先，在三通显微镜上安装一个摄像头，将镜下的图像实时采集并显示在客户端电脑上。客户端电脑将图像逐帧传输到服务器中进行人工智能辅助判读，服务器将疑似病变细胞的坐标和类型返回给客户端电脑，客户端软件通过矩形框实时提示疑似病变细胞的位置和类别，并记录存在疑似病变细胞的镜下截图以方便医生随时进行复核以及后续的报告采图。服务器会实时记录本张切片上每一帧图像上各类细胞个数和特征，在检测的总细胞个数或同是阳性细胞个数达到诊断标服务器准，将对这些细胞特征进行智能排序和综合分析，最终生成全场图的诊断结果，并直观地提示给医生，从而为医生的诊断决策提供参考。
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公开(公告)号：CN112232407B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202011101133.X
申请日：2020-10-15
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/09
摘要： 本发明涉及一种带有标签噪声的病理图像样本的神经网络模型训练方法、装置，该方法包括：将带有初始标签的病理图像样本输入到初始神经网络模型中，得到每个样本的初始预测概率；根据每个样本的初始标签和初始预测概率计算出初始交叉熵损失函数和初始梯度模长；使用梯度模长计算出每个样本对应梯度密度，使用梯度密度和高斯概率分布对初始交叉熵损失函数进行加权计算，调整易分样本和极度难分样本对模型训练的影响；使用梯度模长对样本的初始标签进行优化；使用梯度下降法和加权后的修正交叉熵损失函数对模型进行训练，更新模型的参数；在下一次迭代使用优化后的标签作为样本的标签求损失值，重复迭代训练数次，直到模型收敛为止，可提高模型训练效果。
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公开(公告)号：CN112330625B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011206747.4
申请日：2020-11-03
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种免疫组化核染色切片细胞定位多域共适应训练方法，用于在仅有的单域标注数据集下，对细胞关键点检测模型进行充分的训练。采用源域图像和目标域图像对细胞定位模型进行训练，将源域图像和目标域图像交替输入编码器进行特征提取，对源域图像进行特征提取后得到第一特征，对目标域图像进行特征提取后得到第二特征；将第一特征和第二特征输入判别器进行特征判别；当判别器的损失函数达到设定条件时，提取到的第一特征和第二特征为域不变特征；将第一特征和第二特征交替输入解码器进行解码、激活操作得到对应的置信度图；在训练过程中，编码器和解码器通过不断迭代进行参数更新；当训练迭代次数达到指定次数时，训练结束。
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