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[发明专利]兼顾空间信息相关性的乳腺病理图像癌变性质判读方法及装置-CN202111519585.4有效
发明人：郑魁;丁维龙;朱筱婕;赵樱莉;朱峰龙 -专利权人：上海派影医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种兼顾空间信息相关性的乳腺病理图像癌变性质判读方法，包括：提取乳腺病理图像的组织区域，将组织区域切割成像素值尺寸相同的小图；采用色彩迁移的染色标准化方法对所切割的小图进行处理，获得染色标准化后的小图；将染色标准化后的小图输入至卷积神经网络模型，获取每一个小图的中心点坐标及其对应的癌变概率；基于乳腺病理图像的空间信息，修正小图的癌变概率，获得修正后的小图中心点坐标及其癌变概率；基于修正后的小图中心点坐标及其癌变概率，生成乳腺病理图像对应的预测热力图；将预测热力图输入至随机森林模型中，获得乳腺病理图像是否癌变的二分类结果。应用本发明实施例，为医生提供辅助诊断工具，提升了诊断效率。
兼顾空间信息相关性乳腺病理图像癌变性质判读方法装置

[发明专利]基于重点关注区域提取的乳腺癌病理图像识别方法-CN202111479700.X有效
发明人：郑魁;丁维龙;朱峰龙;赵樱莉;刘津龙 -专利权人：上海派影医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于重点关注区域提取的乳腺癌病理图像识别方法，其特征在于，包括：对全切片病理图像进行划分为多个相同尺寸的划分区域；并基于划分区域上获得包含重要信息的区域，将所述包含重要信息的区域输入到分类网络，以通过分类网络计算出每一个图像块的患癌概率值；针对所述全切片病理图像的图像块，根据患癌概率值进行排序，并在基于网格筛选机制去除异常值，获取第一数量个图像块的特征，将所获取的特征输入到LSTM网络模型中，计算所述全切片病理图像的分类结果。有效提高图像识别的准确率和运行效率，为投入实际临床辅助诊断提供可能。
基于重点关注区域提取乳腺癌病理图像识别方法

[发明专利]一种乳腺组织病理图像良恶性判别方法及装置-CN202111599328.6在审
发明人：郑魁;丁维龙;刘津龙;朱峰龙;朱筱婕 -专利权人：上海派影医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺组织病理图像良恶性判别方法，包括：将待处理的乳腺组织病理全切片图像进行分块，获得多个分块图像；对所述多个分块图像中的每一个分块图像分别执行：对分块图像进行平滑处理，获得平滑处理后的图像；对所述平滑处理后的每一个分块图像进行阈值分割，获得去除背景之后的分块图像；对所述去除背景后的分块图像进行边缘分割，获得边缘分割后的图像；以获得多个边缘分割后的图像，其中，每一个分块图像分别对应边缘分割后的图像；将所述多个边缘分割后的图像输入到训练好的VGG19网络得到融合分块的二分类结果，对全切片图像进行判别，得到全切片的二分类结果。应用本发明实施例，辅助病理科医生进行临床诊断。
一种乳腺组织病理图像恶性判别方法装置

[发明专利]基于多特征融合递进式判别的乳腺病理全切片分类方法-CN202111456073.8在审
发明人：郑魁;丁维龙;赵樱莉;朱峰龙;朱筱婕 -专利权人：上海派影医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明披露一种基于多特征融合递进式判别的乳腺病理全切片分类方法。考虑到病理图像块与周围图像块之间存在空间相关性，利用多种特征融合方法聚合其和周围图像块的特征得到全局描述符。从全局描述符中，选择具有代表性的特征和热力图的特征进行连接，得到具有代表性和解释性的全切片特征。同时采用多特征融合递进式判别的方法对全切片图像进行最终的识别。所述方法可以避免离群点的产生，消除对最终全切片性质判断的消极影响。上述两种类型的特征的连接，可以提高全切片特征描述符的整体表示能力，使训练出的识别模型具有较高的准确性，同时递进式判别方法减少在分类过程中假阴性的产生，使其更加适应于临床诊断，提高医生的诊断质量和效率。
基于特征融合递进别的乳腺病理切片分类方法