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[发明专利]一种基于人工智能的原发性胆汁性肝硬化病理识别系统-CN202311025411.1在审
发明人：钟定荣;王书浩 -专利权人：中日友好医院（中日友好临床医学研究所）;北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H70/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的原发性胆汁性肝硬化病理识别系统。数据库模块：用于获取肝脏穿刺病理切片，进行切片数字化，并构建PBC数字切片数据库；人工标注模块：用于将PBC数字切片数据库中的肝脏穿刺病理切片按照预设比例进行训练集和验证集划分，并对验证集的肝脏穿刺病理切片进行人工标注；训练验证模块：用于将训练集通过卷积神经网络进行深度学习，并通过验证集对训练后的卷积神经网络进行验证，生成PBC病理识别模型；识别模块：用于接收患者的肝脏穿刺病理切片，并通过PBC病理识别模型对原发性胆汁性肝硬化病理信息识别。
一种基于人工智能原发性胆汁肝硬化病理识别系统

[发明专利]基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法-CN202310269412.4有效
发明人：王书浩;杨建生 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明提供基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取玻片图像，确定玻片图像中的病理图像；步骤2：自动识别玻片图像中的电子标签；步骤3：获取病理图像分析模型；步骤4：基于病理图像分析模型，确定病理图像分析信息；步骤5：匹配病理图像分析信息和对应电子标签，获得匹配项，并将匹配项自动上传至预设的病理图像库；步骤6：获取病理图像分析信息的异常信息和异常提醒等级，基于异常提醒等级，提醒相应患者。本发明的基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法及系统，自动确定匹配项并自动上传，降低了人力成本，减少了人工出错，及时、依序提醒患者就诊，更加适宜。
基于标签自动识别技术病理图像自动上传匹配方法

[发明专利]一种基于计算机视觉的多重免疫荧光图像分析系统-CN202310712484.1在审
发明人：李江涛;邹霜梅;王书浩 -专利权人：中国医学科学院肿瘤医院;北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于计算机视觉的多重免疫荧光图像分析系统包括：采集模块，用于采集荧光图像，处理模块，用于将所述荧光图像输入到预设HSV空间中进行颜色转换，得到HSV荧光图像，分析模块，用于在所述HSV荧光图像上提取细胞轮廓，得到若干个细胞子图像，执行模块，用于分别解析每一所述细胞子图像，得到每一细胞子图像对应的细胞特征，根据所述细胞特征生成细胞检测结果，通过利用HSV空间可以直观的反映荧光图像的明暗和色调的优点来分析荧光图像，从而确定荧光图像上每一细胞对应的细胞特征，从而建立了细胞检测结果，利用计算机视觉代替了肉眼观察，提高了检测结果的可信度，也加快了检测的效率。
一种基于计算机视觉多重免疫荧光图像分析系统

[发明专利]基于人工智能的慢性血栓栓塞性肺动脉高压风险分级系统-CN202310687055.3在审
发明人：钟定荣;王蓓;王书浩 -专利权人：中日友好医院（中日友好临床医学研究所）;北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的慢性血栓栓塞性肺动脉高压风险分级系统，包括：数据采集单元、数据处理单元、风险评估单元；数据采集单元用于通过对应设备采集CTEPH信息数据，对采集的CTEPH信息数据进行预处理操作，其中，CTEPH信息数据包括患者的临床数据和影像学图像；数据处理单元用于对CTEPH信息数据进行特征提取处理，选择与CTEPH风险相关的特征，排除冗余和无关的特征，获取CTEPH风险特征数据；风险评估单元用于基于人工智能风险评估模型，对CTEPH风险特征数据进行风险度评估操作，获取对应的风险等级评估数据，根据风险等级评估数据为患者制定个性化治疗方案，为主治医生提供辅助决策。基于患者的风险等级，为每位患者提供个性化的治疗方案。
基于人工智能慢性血栓栓塞肺动脉高压风险分级系统

[发明专利]一种泛器官淋巴结转移癌检测系统及计算机设备-CN202310617582.7在审
发明人：王书浩;田艳杰 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种泛器官淋巴结转移癌检测系统与计算机设备，包括模型构建模块、图像注释与归集模块、第一样本数据集、模型训练模块、获取模块，分析模块和显示模块；模型构建模块用于建立泛器官淋巴结转移癌检测的初始学习模型；图像注释与归集模块，对所述第一样本数据集中的样本图像包含的恶性区域和淋巴结区域进行注释，通过模型训练模块对初始学习模型进行训练和优化得到深度学习模型；获取模块获取患者的第一病理切片；分析模块调取深度学习模型对患者的第一病理切片进行分析，得到患者的癌细胞数量及其位置信息；显示模块对输出患者的癌细胞数量及其位置信息。本发明在满足检测准确性的前提下提高检测效率，并节约了人力成本。
一种器官淋巴结转移检测系统计算机设备

[发明专利]基于深度学习的肠癌病理分型系统-CN202310832971.1在审
发明人：王书浩;刘岩斌 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供基于深度学习的肠癌病理分型系统，包括：数据获取模块，用于基于历史结直肠癌手术切片数据集，获取已注释的训练数据集；模型训练模块，用于采用基于卷积神经网络的深度语义分割模型对训练数据集进行训练，输出结直肠癌病理分型训练结果；模型测试模块，用于采用基于卷积神经网络的深度语义分割模型对采集的测试数据集进行测试，获得结直肠癌病理分型测试结果。本发明通过基于卷积神经网络的深度语义分割模型进行病理数据分析，可作为病例审核或初步筛查，辅助病理学医生进行临床使用，提高了肠癌病理分型分析的质量。
基于深度学习肠癌病理系统

[发明专利]基于HE染色病理切片的细胞分割与识别系统及方法-CN202310819839.7在审
发明人：王书浩 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明提供基于HE染色病理切片的细胞分割与识别系统及方法，其中，系统包括：评估模块，用于对预先训练的预选模型进行可用性评估，获取评估结果；重新训练模块，用于若评估结果为可用，将对应预选模型作为细胞分割及分类模型，否则，重新训练细胞分割及分类模型；设置模块，用于设置目标特征提取器；特征确定模块，用于基于目标特征提取器，根据获取的目标任务，确定HE染色病理切片图像中的目标特征；分割识别模块，用于基于细胞分割及分类模型，根据目标任务对应的目标特征，获得分割结果和分类结果。本发明的基于HE染色病理切片的细胞分割与识别系统及方法，重新训练不可用的预选模型，提升了模型的质量和训练效率，细胞分割和识别也更精准。
基于 he 染色病理切片细胞分割识别系统方法

[发明专利]基于深度学习的胃粘膜炎症分型辅助诊断系统-CN202310125850.3有效
发明人：王书浩 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供了基于深度学习的胃粘膜炎症分型辅助诊断系统，包括：数据获取模块用于从预设胃粘膜活检标本库中调取不同类型胃粘膜炎症对应的胃粘膜活检标本，并对胃粘膜活检标本进行扫描得到数字切片；训练模块用于基于预设标注规则以及标注标签对数字切片进行标注，并基于标注结果将数字切片拆分为第一数字切片集和第二数字切片集且对第一数字切片集进行训练，构建胃炎分类模型；优化模块用于将第二数字切片集输入胃炎分类模型进行分析得到不同胃粘膜炎症类型的预测热力图，并将预测热力图与标准病理诊断进行比对确定胃炎分类模型的定型效果且当定型效果不满足预期要求时对胃炎分类模型进行优化。为高效准确的确定胃粘膜炎症类型提供了便利与保障。
基于深度学习粘膜炎症辅助诊断系统

[发明专利]将细胞空间分布与胃癌预后进行相关性分析的系统及方法-CN202310604183.7在审
发明人：王书浩;刘岩斌 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供将细胞空间分布与胃癌预后进行相关性分析的系统及方法，其中，系统包括：获取模块，用于获取多个胃癌患者的细胞空间分布图；确定模块，用于根据细胞空间分布图，确定待筛选变量；分析模块，用于对待筛选变量进行胃癌预后的相关性分析，确定目标变量；构建模块，用于根据目标变量和预设的神经网络模型，构建预后模型；验证模块，用于验证预后模型，根据验证结果，确定目标模型；评价模块，用于根据目标模型和目标预后患者的干预信息，确定临床评价结果。本发明的将细胞空间分布与胃癌预后进行相关性分析的系统及方法，确定胃癌预后相关的目标变量进行预后模型的搭建，更加合理；引入干预信息确定临床评价结果，提升了诊断的适宜性。
细胞空间分布胃癌预后进行相关性分析系统方法

[发明专利]一种结外淋巴瘤病理数据库的建设方法-CN202310659385.1在审
发明人：钟定荣;王书浩 -专利权人：中日友好医院（中日友好临床医学研究所）;北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明提供了一种结外淋巴瘤病理数据库的建设方法，包括：步骤1：基于淋巴与造血系统肿瘤分类标准，确定拟入库的淋巴瘤亚型查询列表；步骤2：根据淋巴瘤亚型查询列表，针对每个淋巴瘤亚型获取至少预设数量的目标病例生成淋巴瘤亚型数据包，其中目标病例中包含多种临床信息；步骤3：对所述淋巴瘤亚型数据包进行存储，建立结外淋巴瘤病理数据库。本发明建立了结外淋巴瘤病理数字切片库，医学生可搜索数字病理知识图谱，调取病理教学文字内容相关的数字病理图片，图片附详细临床信息并能自动弹出正常图像与经详细标注过病变图像的区别，学生可标注重点并保存笔记，方便学生的病理学习，提升病理学习效率。
一种淋巴瘤病理数据库建设方法

[发明专利]基于语义分割网络的宫颈病理诊断装置-CN202310579215.2在审
发明人：王书浩;田艳杰 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供了基于语义分割网络的宫颈病理诊断装置，包括：宫颈病理标准数据库模块，建立数字化宫颈病变组织病理诊断标准数据库；创建病理细胞图像自动化标注工具；获取上采样审查数字化宫颈组织切片；阶段训练大数据积累模块，通过双单元卷积神经网络进行数据训练，将数据积累到设定大数据规模，获取宫颈组织切片规模化大数据；自动学习神经网络搜索模块，通过自动化机器学习，进行多类型神经网络搜索，自动构建具有预测准确率优势的神经网络结构，获取自构优势深度神经网络结构模型；宫颈筛查标准自动诊断模块，利用统计建模方法，建立宫颈病变组织切片筛查量化标准，对宫颈扫描数字切片中的可疑病变进行智能自动检测诊断。
基于语义分割网络宫颈病理诊断装置

[发明专利]基于病理深度学习的子宫内膜癌保育治疗后诊断评估方法-CN202310646657.4在审
发明人：张晓波;王书浩 -专利权人：北京大学人民医院;北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于病理深度学习的子宫内膜癌保育治疗后诊断评估方法，包括：基于病理深度学习模型对当前采集的病理切片信息数据进行识别，获取第一识别结果，基于第一识别结果对患者进行保育治疗；当保育治疗后的患者进行复查时，基于病理深度学习模型对再次采集的病理切片信息数据进行识别，获取第二识别结果；将第二识别结果与第一识别结果进行比对，获取诊断报告，基于诊断报告获取当前患者子宫内膜癌评估数据，主治医生根据评估数据进行治疗。通过病理深度学习模型实现对保育治疗后的诊断，帮助病理医生辅诊，为保育治疗患者作出尽可能详细、精准的治疗方案。
基于病理深度学习子宫内膜保育治疗诊断评估方法

[发明专利]一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统-CN202310524438.9在审
发明人：王书浩;田艳杰 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统包括：采集模块：获取患者的病理切片图像，处理模块：病理切片图像分割为若干个子图像，分别解析每一子图像，得到对应的深度信息和语义信息，将深度信息相同的子图像进行聚类，得到若干个图像类，对比模块：将同一图像类中的子图像对应的语义信息分别与不同的预设信息样本进行对比，得到每一子图像对应的病理特征，执行模块：将病理特征标记在病理切片图像上，生成分析报告，传输到指定终端进行显示，通过语义分割对患者的病理切片图像进行分割，然后利用弱监督学习技术对分割后的图像进行对比，可以得到患者的肺部病理特征，从而生成分析报告，供医护人员参考。
一种基于语义分割监督学习肺癌预后分析系统

[发明专利]前列腺Gleason评分系统-CN202310486800.8在审
发明人：王书浩;刘岩斌 -专利权人： 北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种前列腺Gleason评分系统，包括：数据采集处理模块，用于对待检测前列腺活检切片进行预处理后采集前列腺样本数据；数据导入模块，用于将前列腺样本数据导入预先训练好的前列腺Gleason分类模型中，输出分类结果；评分输出模块，用于根据预设评分规则和分类结果确定评分；本发明提供一种前列腺Gleason评分系统，用于对前列腺切片样本进行智能Gleason评分，解决了在实践过程中，病理医生的判断具有高度主观性和较差可重复性的问题。
前列腺 gleason 评分系统

[发明专利]基于乳腺病理组织学的HER-2智能预测系统-CN202310551929.2在审
发明人：钟定荣;王书浩 -专利权人：中日友好医院（中日友好临床医学研究所）;北京透彻未来科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明提供了基于乳腺病理组织学的HER‑2智能预测系统，包括：扫描模块收集目标标本对目标标本进行数字切片扫描获得数字病理切片，并确定数字病理切片的HER‑2基因状态；分层模块用于基于数字病理的HER‑2基因状态对数字病理切片进行随机分层，获得第一层切片集与第二层切片集；模型训练校验模块用于对第一层切片集进行学习建目标预测模型，同时，基于第二层切片集对目标预测模型进行双阈值校验，获得校验结果；预测模块用于当校验结果合格时基于目标预测模型对待测数字病理切片进行预测，输出待测数字病理切片的目标HER‑2基因状态。有利于降低待医师诊断切片的数量，提高诊断效率、减轻病理医师工作负荷并降低医疗成本。
基于乳腺病理组织学 her 智能预测系统

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