公开(公告)号：CN115272179A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210706047.4

申请日：2022-06-21

申请人： 杭州迪英加科技有限公司 ,  阿斯利康(无锡)贸易有限公司

发明人： 杨林 ,  李涵生 ,  胡玲玉 ,  林明珍 ,  吴婷婷 ,  李晶 ,  崔磊 ,  亢宇鑫 ,  高敏 ,  张妍妍 ,  杨海英

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种HER‑2免疫组化病理切片分析方法、系统和可读存储介质。通过构建并训练基于卷积神经网络的HER‑2免疫组化病理切片分析模型；然后将待分析的HER‑2免疫组化病理切片图像输入HER‑2免疫组化病理切片分析模型进行分析，并输出分析结果。HER‑2免疫组化病理切片分析模型通过将卷积核转换到代数旋转群实现了卷积的旋转的不变性，从而使得卷积核可在旋转上学习特征。与现有的卷积相比，使用代数群卷积减少了相同特征不同角度的参数量，使得卷积模型有更多的容量学习更多的HER2细胞特征，从而使得算法模型对于HER2的分析更精准。本发明可以代替现有的任意基于CNN的算法模型，并带来显著的效果提升。

公开(公告)号：CN115273076A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210707529.1

申请日：2022-06-21

申请人： 杭州迪英加科技有限公司 ,  阿斯利康(无锡)贸易有限公司

发明人： 杨林 ,  李涵生 ,  胡玲玉 ,  林明珍 ,  吴婷婷 ,  李晶 ,  崔磊 ,  亢宇鑫 ,  高敏 ,  张妍妍 ,  杨海英

IPC分类号： G06V20/69

摘要： 本发明公开的一种免疫组化病理切片的分析方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：获取数字病理图并分析得到纹理分类特征；基于所述纹理分类特征分割所述数字病理图以得到目标区域；基于所述目标区域获取细胞数据，进而确定所述HER‑2病理切片有关的分析结果。本发明通过基于手工特征的无监督区域分割方法有效分割出HER‑2免疫组化病理切片中的目标区域，即有效组织区域，在区域约束的基础上，采用对比学习特征约束同类细胞一致性编码、并拉开异类细胞特征的差异，得到更准确的细胞解码预测结果；采用神经网络对低确信度细胞结果进行二次校正，从而实现对HER‑2切片进行精确自动分析。