公开(公告)号：CN116898393A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202211411736.9

申请日：2022-11-11

申请人： 浙江省肿瘤医院 ,  杭州迪英加科技有限公司

发明人： 程向东 ,  杨林 ,  袁莉 ,  叶伦 ,  徐志远

IPC分类号： A61B5/00

摘要： 本发明公开了一种舌象仪器及舌象仪器的使用方法，涉及医疗诊断仪器技术领域，包括用于获取图像的摄像头。本发明的目的在于提供一种结构简单、操作方便且便于携带的舌象仪器及舌象仪器的使用方法，用于高质量、无刺激的对患者口腔内和面部进行图像采集，通过导光装置保证取样时光照强度和光照均匀性，有利于取样时拍摄的清晰度，通过通风装置提高患者体验，有效防止交叉感染。

公开(公告)号：CN116936074A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310762874.X

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16B40/20 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0499

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，特别是涉及一种基于舌苔微生物的肿瘤预测系统的应用，包括：应用所述系统和/或方法对测试试样进行肿瘤预测；其中，所述系统包括：微生物信息获取模块，其被配置为获取测试试样的舌苔微生物信息；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于肿瘤阳性的概率：依据自动学习获得的舌苔微生物信息上的可判别性的特征预测测试试样属于阳性的概率。根据舌苔微生物中不同种、属丰度自动化预测不同测试试样属于肿瘤阳性的概率，以此来作为一种经济的、非侵入性的、高效的、准确的肿瘤早期筛查策略。

公开(公告)号：CN117292814A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202310762873.5

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16B40/20 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，特别是涉及一种基于舌苔微生物的肿瘤预测方法，所述方法包括：获得测试试样的舌苔微生物信息；将测试试样的舌苔微生物信息输入包括微生物信息获取模块及数据处理模块的系统获得所述测试试样的肿瘤阳性概率；其中，微生物信息获取模块，其被配置为获取测试试样的舌苔微生物信息；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于肿瘤阳性的概率。根据舌苔微生物中不同种、属丰度自动化预测不同测试试样属于肿瘤阳性的概率，以此来作为一种经济的、非侵入性的、高效的、准确的肿瘤早期筛查策略。

公开(公告)号：CN115083600A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210868365.0

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16B40/20 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，特别是涉及一种基于舌苔微生物的肿瘤预测系统、方法及其应用，所述系统包括：微生物信息获取模块，其被配置为获取测试试样的舌苔微生物信息；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于肿瘤阳性的概率：依据自动学习获得的舌苔微生物信息上的可判别性的特征预测测试试样属于阳性的概率。根据舌苔微生物中不同种、属丰度自动化预测不同测试试样属于肿瘤阳性的概率，以此来作为一种经济的、非侵入性的、高效的、准确的肿瘤早期筛查策略。

公开(公告)号：CN117173084A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310150147.8

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，具体涉及根据舌象图像预测肿瘤的系统、方法及其应用，所述系统包括：舌象采集模块，其被配置为获取测试试样的舌象图像；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于阳性的概率：依据自动学习获得的舌象图像上的可判别性的特征预测测试试样属于阳性的概率。所述系统还包括输出模块。旨在应用AI深度学习，基于舌象图像对肿瘤进行诊断预测，肿瘤预测系统操作简单，成本低廉，无痛无创，通过大量测试病例证实预测系统是一种针对于肿瘤的前瞻性的、经济性的、无创性的、有效性的筛查系统。

公开(公告)号：CN116977284A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310762871.6

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，具体涉及基于交互式深度学习模型的肿瘤预测系统、方法及其应用，所述系统包括：舌象采集模块，其被配置为获取测试试样的舌象图像；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于阳性的概率：依据自动学习获得的舌象图像上的可判别性的特征预测测试试样属于阳性的概率。所述系统还包括输出模块。旨在应用AI深度学习，基于舌象图像对肿瘤进行诊断预测，肿瘤预测系统操作简单，成本低廉，无痛无创，通过大量测试病例证实预测系统是一种针对于肿瘤的前瞻性的、经济性的、无创性的、有效性的筛查系统。

公开(公告)号：CN116912177A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310762870.1

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，具体涉及基于TransFG模型的肿瘤预测系统、方法及其应用，所述系统包括：舌象采集模块，其被配置为获取测试试样的舌象图像；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于阳性的概率：依据自动学习获得的舌象图像上的可判别性的特征预测测试试样属于阳性的概率；所述可判别性的特征来自于单一的阳性舌象图像或阴性舌象图像。所述系统还包括输出模块。旨在应用AI深度学习，基于舌象图像对肿瘤进行诊断预测，肿瘤预测系统操作简单，成本低廉，无痛无创，通过大量测试病例证实预测系统是一种针对于肿瘤的前瞻性的、经济性的、无创性的、有效性的筛查系统。

公开(公告)号：CN116883330A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310762869.9

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，具体涉及基于DeeplabV3+模型的肿瘤预测系统、方法及其应用，所述系统包括：舌象采集模块，其被配置为获取测试试样的舌象图像；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于阳性的概率：依据自动学习获得的舌象图像上的可判别性的特征预测测试试样属于阳性的概率；所述可判别性的特征来自于舌象图像每一个像素点。所述系统还包括输出模块。旨在应用AI深度学习，基于舌象图像对肿瘤进行诊断预测，肿瘤预测系统操作简单，成本低廉，无痛无创，通过大量测试病例证实预测系统是一种针对于肿瘤的前瞻性的、经济性的、无创性的、有效性的筛查系统。

公开(公告)号：CN115689974A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202110862259.7

申请日：2021-07-29

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  徐志远 ,  杨林 ,  张士川

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06V10/764 ,  G16H50/20

摘要： 本发明涉及一种通过舌面图像判断胃癌阳性概率的方法，包括以下步骤：获得足够的标注数据，具体为：利用现有的标注工具勾勒出舌面区域，然后为每一个像素点赋予标签，本发明依据手机拍摄的舌像图像，基于深度学习技术，自动化判断胃癌阳性的概率，以筛选出胃癌高发人群，克服了胃癌早期诊断所依据的数据收集成本高、难以实现大范围普查等问题，本发明只应用图像中舌面区域的外接矩形部分来训练和测试，在训练集中进行数据增强，丰富了训练集的样本空间，提高测试结果的准确性。

公开(公告)号：CN115082437A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210860206.6

申请日：2022-07-22

申请人： 浙江省肿瘤医院

发明人： 程向东 ,  袁莉 ,  杨林 ,  张士川 ,  徐志远

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H50/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及肿瘤学诊断、预测、评估技术领域，具体涉及一种基于舌象图像和肿瘤标志物的肿瘤预测系统、方法及应用，所述系统包括：舌象图像获取模块，其被配置为获取测试试样的舌象图像；血液肿瘤标志物获取模块，其被配制为获取测试试样的血液肿瘤标志物指标；数据处理模块，其被配置为通过下述操作来获得测试试样属于阳性的概率：依据自动学习获得的舌象图像与血液肿瘤标志物指标数据模态上可判别性的特征预测测试试样属于阳性的概率。应用AI深度学习模型，根据舌象图像和临床血液肿瘤标志物指标共同决策自动化预测不同测试试样属于肿瘤阳性的概率，是一种针对于肿瘤的前瞻性的、经济性的、无创性的、有效性的筛查和诊断预测系统。