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公开(公告)号：CN117152552B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202310935033.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及用于训练识别基因变异图像的模型的方法、设备和介质。该方法包括：获取包括标注有基因变异图像的训练图像样本集，并基于训练图片样本集，确定单次训练模型的图像样本批量；基于特征提取器，对图像样本批量依次执行特征提取，从而获取预定维度的特征矩阵向量；对所获取的特征矩阵向量进行线性变换，从而获得变换后的矩阵向量；将变换后的矩阵向量并行输入到第一注意力网络以及第二注意力网络以分别获得第一注意力网络输出和第二注意力网络输出，并将所述第一注意力网络输出和第二注意力网络输出相乘后执行线性层转换；基于线性分类器，依次输出关于训练图像样本集中的图像属于基因变异图像的概率，从而获取完成训练的模型。
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公开(公告)号：CN116486400A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310369073.7
申请日：2023-04-07
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述图像识别方法包括：获取待识别病理图像；对待识别病理图像进行预处理，得到分片图像；将分片图像输入预先训练好的预测模型，得到预测融合分数；根据各分片图像对应的预测融合分数，得到待识别病理图像对应的融合识别结果。采用本方法能够细化靶点基因融合判断的粒度，提高预测精度，使得最终获取到的融合识别结果更准确，并且在加快检测速度的同时，还能够降低检测成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119028562A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410821114.6
申请日：2024-06-24
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H70/60 , G06F16/332 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种肿瘤信息问答处理方法、肿瘤信息识别模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取终端发送的肿瘤信息问答请求，解析肿瘤信息问答请求中携带的肿瘤信息问询语句，提取肿瘤信息问询语句中包括的待处理肿瘤类型数据、待处理肿瘤阶段数据、待处理基因数据和待处理已治疗数据，将待处理肿瘤类型数据、待处理肿瘤阶段数据、待处理基因数据、待处理已治疗数据，输入至肿瘤信息识别模型，接收肿瘤信息识别模型输出的结果数据，向终端发送显示指令，显示指令中携带有结果数据。采用本方法能够提升肿瘤信息处理准确性。
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公开(公告)号：CN118135269A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311599020.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种构建肿瘤分类模型的方法和装置，方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个癌症患者的肿瘤组织病理图像、目标变异数据和目标临床数据；将各癌症患者的肿瘤组织病理图像分割成若干个图块，利用图块提取特征以获得各癌症患者的肿瘤组织图像特征；对各癌症患者的肿瘤组织图像特征、目标变异数据以及目标临床数据进行自注意力解析和特征融合以获得各癌症患者的融合特征；基于各癌症患者的融合特征训练机器学习模型得到肿瘤分类模型。本申请通过整合变异数据、临床数据和病理图像数据构建肿瘤分类模型，实现泛癌种肿瘤的分类，适用于原发灶不明或者多原发癌种，大大提升了预测的性能。
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公开(公告)号：CN117152552A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310935033.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及用于训练识别基因变异图像的模型的方法、设备和介质。该方法包括：获取包括标注有基因变异图像的训练图像样本集，并基于训练图片样本集，确定单次训练模型的图像样本批量；基于特征提取器，对图像样本批量依次执行特征提取，从而获取预定维度的特征矩阵向量；对所获取的特征矩阵向量进行线性变换，从而获得变换后的矩阵向量；将变换后的矩阵向量并行输入到第一注意力网络以及第二注意力网络以分别获得第一注意力网络输出和第二注意力网络输出，并将所述第一注意力网络输出和第二注意力网络输出相乘后执行线性层转换；基于线性分类器，依次输出关于训练图像样本集中的图像属于基因变异图像的概率，从而获取完成训练的模型。
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公开(公告)号：CN115359040B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211172570.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括：获取关于待测对象的组织样本的样本图像；提取样本图像中的多个目标区域，以便生成与目标区域相关联的多个图像区块，将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接，以便生成多个拼接图像；经由预测模型，提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征，以便生成多个图像特征数据；以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算，以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据，以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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公开(公告)号：CN115359040A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211172570.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括：获取关于待测对象的组织样本的样本图像；提取样本图像中的多个目标区域，以便生成与目标区域相关联的多个图像区块，将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接，以便生成多个拼接图像；经由预测模型，提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征，以便生成多个图像特征数据；以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算，以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据，以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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