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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113850834B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111030762.2
申请日：2021-09-03
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
IPC分类号： G06T7/194 , G06T7/11 , G06T3/4038 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 本申请涉及一种肿瘤区域微血管分割方法、装置。所述方法包括：获取包含肿瘤区域和微血管的图像块；将图像块输入肿瘤区域微血管分割模型，得到肿瘤区域和微血管的预测概率图；其中，所述预测概率图包括微血管区域、肿瘤区域和背景区域；其中，所述肿瘤区域微血管分割模型包括两个预设尺度的卷积层、多个密集连接块和一个sigmoid激活模块。采用本方法能够提高肿瘤区域微血管分割的准确性。
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公开(公告)号：CN114240836B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111340924.2
申请日：2021-11-12
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
发明人： 杨钦泰 , 李涵生 , 罗新 , 邵春奎 , 陈健宁 , 刘子锋 , 吴晓琦 , 杨林 , 黄雪琨 , 张雅娜 , 郑瑞 , 吴庆武 , 吴硕 , 邱惠军 , 王心悦 , 林明珍 , 屠佳杰
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06V20/69 , G16H30/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种鼻息肉病理切片分析方法、系统和可读存储介质，通过图像采集器实时采集实体切片的显微镜下的病理图像信息，并发送给处理器。处理器接对所述鼻息肉病理图像上所有细胞进行有效区域检测，去除当前视野中上皮区域、血管区域、腺体区域后再统计当前视野下的浆细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和淋巴细胞数量；并统计上述四类炎症细胞总和作为当前视野下总体炎症细胞数目；然后计算浆细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和淋巴细胞的百分比，通过当前玻片中随机10个高倍镜视野及热点视野下上述四类炎症细胞的数目及比例，最终判断当前切片患者鼻息肉炎症类别，最后将统计结果进行存储。本发明有助于鼻窦炎患者个体化诊疗及预后改善。
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公开(公告)号：CN114280014B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111440463.6
申请日：2021-11-30
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本发明涉及AI判读单独计费技术领域，尤其涉及一种用于AI判读单独计费试剂,针对当前现有AI软件产品的自身服务特点是无法进行单次判读计费，医疗机构需要对软件进行整体采购导致软件价格相对较高的问题，现提出如下方案，其中的AI判读单独计费试剂包括以下重量份的原料：磷酸盐缓冲液80‑90份、吐温80 20‑30份，本发明的目的是通过创新了AI软件一种新的使用方法，使用后可以在防伪认证层面使AI判读做到单次判读计费，提高了AI软件在医疗机构中使用的灵活程度，且大大降低软件本身的价格，同时使用特定软件算法使一张切片对应一个泰森多边形，无法混用，提高判读的准确度。
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公开(公告)号：CN113065551B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110294862.X
申请日：2021-03-19
申请人： 杭州迪英加科技有限公司 , 阿斯利康投资(中国)有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/11
摘要： 本公开提供了一种利用深度神经网络模型执行图像分割的方法、装置、设备及介质。所述深度神经网络模型包括编码器和解码器，所述方法包括：获取包含感兴趣区域的输入图像；利用编码器的多个编码层分别提取所述输入图像的不同的多种尺度的语义特征；利用解码器的多个解码层对所述多种尺度的语义特征分别进行解码来获得与每种尺度的语义特征对应的预测结果；将与每种尺度的语义特征对应的预测结果进行整合来获得关于所述输入图像中的各个像素是否属于所述感兴趣区域的最终预测结果；输出根据所述最终预测结果从输入图像中分割出所述感兴趣区域的输出图像。本公开提供的图像分割的方法，可提高图像中分割出的感兴趣区域整体的连续性，从而提高了分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110838094B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911075420.5
申请日：2019-11-06
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种病理切片染色风格转换方法，包括：接收待处理的经过染色的病理切片的数字切片全场图；获取所述数字切片全场图上的感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行质量评价，并修复质量评价不合格的区域，获得质量评价合格的感兴趣区域；接收期望的染色效果图像；根据所述期望的染色效果图像选择对应的循环对抗生成网络，将所述感兴趣区域转换成与期望的染色效果图像相似的图像效果。本申请首先对数字化后的染色病理切片进行图像修复，将染色劣质、图像质量评价不合格的免病理切片图像修复至标准数字切片全场图，进而进行智能转换，将病理切片转换为期望的染色效果图像。
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公开(公告)号：CN110765855B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910863393.1
申请日：2019-09-12
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种病理图像处理系统，包括：显微镜、显微镜摄像头、采集开关、处理器以及显示器。显微镜用于观察细胞涂片；显微镜摄像头与所述显微镜镜头连接，用于采集显微镜下细胞涂片的病理图像。处理器与所述显微镜摄像头通讯连接，接收来自显微镜摄像头的病理图像，对所述病理图像进行预处理，对处理后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所在位置、细胞类型及对应的置信度，输出经过标注的病理图像；显示器与所述处理器连接，接收并显示所述经过标注的病理图像。采集开关安装在所述显微镜摄像头上，控制显微镜摄像头的运行。
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公开(公告)号：CN111275717B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202010053243.7
申请日：2020-01-17
申请人： 杭州迪英加科技有限公司
摘要： 本发明涉及不同染色切片的对比展示方法，包括：获取n+1张连续切片，对其分别采用不同染色方法进行染色，并获得n+1张染色切片的数字切片全场图；将所述n+1张数字切片全场图的缩略图展示在所述第一显示区域；从n+1张数字切片全场图的缩略图中选择1张作为模型切片，其他缩略图作为目标切片；将模型切片展示在所述第二显示区域；选择目标切片中的k张作为参考切片，将参考切片展示在所述显示装置的第三显示区域，其中k≤n；独立或同步对所述第二显示区域和第三显示区域的图像进缩放、标注操作。本申请可以帮助医生对多张切片进行对比观察，实现多切片内容的同步操作，方便标示出同一图像内容在不同染色切片中的图像差别，有助于医生观察判断。
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公开(公告)号：CN114511559B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210402598.1
申请日：2022-04-18
申请人： 杭州迪英加科技有限公司 , 中山大学附属第三医院
发明人： 杨钦泰 , 李涵生 , 罗新 , 邵春奎 , 陈健宁 , 刘子锋 , 吴晓琦 , 杨林 , 黄雪琨 , 张雅娜 , 郑瑞 , 吴庆武 , 吴硕 , 周文豪 , 梁桂贤 , 邱惠军 , 王心悦 , 林明珍 , 屠佳杰
摘要： 本发明公开的一种染色鼻息肉病理切片质量多维评价方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：获取鼻息肉数字全场切片图像并进行像素预处理和滤波去噪；对预处理后的图像进行组织切面完整度打分；对预处理后的图像进行切片厚薄均匀程度打分；对预处理后的图像进行刀痕、裂隙打分；对预处理后的图像进行气泡打分；对预处理后的图像进行透明度打分；对预处理后的图像进行细胞核与细胞浆染色对比清晰度打分；对预处理后的图像进行污染物打分；对预处理后的图像进行皱褶、折叠评分；将得到的各项分数加权求和得到切片图像的质量总分。本发明能够更精细、更全面的量化病理切片的质量。
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