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[发明专利]病理切片图像质控方法、装置、设备及存储介质-CN202210139087.5在审
发明人：徐欣星 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，应用于智慧医疗领域中，以便推动智慧城市的建设，公开了一种病理切片图像质控方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取病理切片图像以及病理切片报告；获取与切片图像类别对应的预设切片图像质控模型，并将病理切片图像输入至预设切片图像质控模型中，得到第一图像质控结果；获取预设切片图像识别模型，并将病理切片图像输入至预设切片图像识别模型，得到与病理切片图像对应的切片图像分类特征；根据切片图像分类信息以及切片图像分类特征，确定第二图像质控结果；根据第一图像质控结果以及第二图像质控结果，确定与病理切片图像对应的切片图像质控结果。本发明提高了病理切片图像质控的效率以及准确率。
病理切片图像方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于目标检测的病理图像细胞计数方法、设备及介质-CN202010356821.4在审
发明人：杜强;赵卫双;匡铭;彭穗;肖晗 -专利权人：北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的病理图像细胞计数方法、计算机设备及介质，该方法包括获取待识别的病理图像样本；将病理图像输入预先训练完成的病理图像细胞计数模型，从而获得病理细胞的个数；其中，病理图像细胞计数模型由两个训练完成的Faster‑RCNN模型同时连接模型融合模块构成；模型融合模块对所述两个Faster‑RCNN模型输出的病理细胞的计数结果进行求平均得到最终的病理细胞的个数。本发明通过引用两个不同的bockbone训练的Faster‑RCNN模型对病理图像进行病理细胞的个数检测，并将检测结果进行融合，准确、快速、高效实现病理细胞计数。
一种基于目标检测病理图像细胞计数方法设备介质

[发明专利]适用于肝癌及消化道癌的病理诊断报告生成系统及方法-CN201710322536.9有效
发明人：孙青;刘红涛;张国霞;杨敏;曹其伟 -专利权人：山东省千佛山医院
申请日： 2017-05-09 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了适用于肝癌及消化道癌的病理诊断报告生成系统及方法；包括：病理报告分析平台，输入的病人基本信息，根据病理号从病理图像服务器中读取该病理号相关联的病理图像，然后以网址的形式存储病理号和关联的病理图像；根据网址将图像进行下载；同时，还从病理图像服务器中获取病理诊断报告的巨检信息；病理报告分析平台还接收诊断医师输入的病理诊断分析结果，将分析结果存储到数据库服务器中，病理报告分析平台还根据病理类型，从文件模板服务器中读取对应的病理Word模板信息；从数据库服务器中读取病理诊断分析结果，将诊断医师输入的病理诊断分析结果与病理Word模板中的指标书签进行匹配，能够辅助诊断医师快速生成诊断报告。
适用于肝癌消化道病理诊断报告生成系统方法

[发明专利]适用于肺癌的病理诊断报告快速生成系统及方法-CN201710321710.8有效
发明人：孙青;李翠荣;张艳;曹其伟;张国霞;杨敏;刘红涛 -专利权人：山东省千佛山医院
申请日： 2017-05-09 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了适用于肺癌的病理诊断报告快速生成系统及方法；包括：病理报告分析平台，输入的病人基本信息，根据病理号从病理图像服务器中读取该病理号相关联的病理图像，然后以网址的形式存储病理号和关联的病理图像；根据网址将图像进行下载；同时，还从病理图像服务器中获取病理诊断报告的巨检信息；病理报告分析平台还接收诊断医师输入的病理诊断分析结果，将分析结果存储到数据库服务器中，病理报告分析平台还根据病理类型，从文件模板服务器中读取对应的病理Word模板信息；从数据库服务器中读取病理诊断分析结果，将诊断医师输入的病理诊断分析结果与病理Word模板中的指标书签进行匹配，能够辅助诊断医师快速生成诊断报告。
适用于肺癌病理诊断报告快速生成系统方法

[发明专利]乳腺癌及女性生殖系统的病理诊断报告生成系统及方法-CN201710322538.8有效
发明人：徐民;杨敏;曹其伟;刘红涛;张国霞;孙青 -专利权人：山东省千佛山医院
申请日： 2017-05-09 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了乳腺癌及女性生殖系统的病理诊断报告生成系统及方法；包括病理报告分析平台，输入的病人基本信息，根据病理号从病理图像服务器中读取该病理号相关联的病理图像，然后以网址的形式存储病理号和关联的病理图像；根据网址将图像进行下载；同时，还从病理图像服务器中获取病理诊断报告的巨检信息；病理报告分析平台还接收诊断医师输入的病理诊断分析结果，将分析结果存储到数据库服务器中，病理报告分析平台还根据病理类型，从文件模板服务器中读取对应的病理Word模板信息；从数据库服务器中读取病理诊断分析结果，将诊断医师输入的病理诊断分析结果与病理Word模板中的指标书签进行匹配，能够辅助诊断医师快速生成诊断报告。
乳腺癌女性生殖系统病理诊断报告生成系统方法

[发明专利]病理图片的处理方法-CN201910950440.6有效
发明人：杨钦泰;韩蓝青;任勇;吴庆武;陈健宁;邓慧仪;孙悦奇;袁联雄;王玮豪;郑瑞;洪海裕;孔维封;黄雪琨;袁田;邱惠军;李权;黄桂芳;叶俊杰;王伦基 -专利权人：中山大学附属第三医院;清华珠三角研究院
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了病理图片的处理方法，包括图像采集：1)对病理玻片进行完整扫描获取到数字化病理图像；2)将数字化病理图像勾画出病变区域，并将勾画区域的位置生成xml格式的文件进行保存；3)生成一个与数字化病理图像的分辨率一致的大掩膜图像；图像处理：设置切图的图片分辨率，并对数字化病理图像和大掩膜图像切图，得到一一对应的小病理图和小掩膜图的位置；计算每个小掩膜图的像素平均值P，并设定阈值G，只保存P≥G所对应的小病理图；若P＜G，所对应的小病理图则丢弃本发明对数字化病理图像，能够基于深度学习技术使用GPU并行计算与统计，降低传统病理抽样统计的误差，提高病理诊断的效率与准确率。
病理图片处理方法

[发明专利]一种数字病理图像质量评价系统-CN202010703756.8在审
发明人：张敬谊;丁偕;杨佐鹏;申成日;丁海明;崔浩阳 -专利权人：万达信息股份有限公司
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种数字病理图像质量评价系统，其特征在于，包括：数字病理图像预处理模块；污迹检测模块；扫描质量评估模块；评分模块，计算最终有效区域，同时汇集数字病理图像预处理模块、污迹检测模块及扫描质量评估模块给出的各分项检测评分给出病理图质量整体评价本发明提出了一种数字病理图像质量评价系统，对常规采集的医学病理图像进行统一质量评价，有效去除数字病理图像中无用信息，使医生更专注于有效的病理组织结构，为基于医学病理图像的学术研究提供了可靠的数据保障。
一种数字病理图像质量评价系统

[发明专利]基于深度学习的病理图像质控方法、装置、设备及介质-CN202210710549.4在审
发明人：吴玉欣;吕彦全;李晓明;郭玉川;葛衍冉;陆铖;高鹏;王亮 -专利权人：山东骏腾医疗科技有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种基于深度学习的病理图像质控方法、装置、设备及介质。方法包括：病理图像的预设质控条件与所述病理图像对应的业务工作，确定预设深度学习模型的多个分类层；根据采集的无疾病的第一病理图像与有疾病的第二病理图像，构建数据集；数据集包括：训练集、验证集、测试集；将训练集所包含的第一病理图像与第二病理图像作为输入图像，输入预设深度学习模型，对预设深度学习模型进行迭代训练，并基于验证集对预设深度学习模型进行验证，获得待测试的质控模型；基于测试集对所述待测试的质控模型进行测试，获得符合要求的质控模型；将待检测病理图像输入符合要求质控模型，获得待检测病理图像的质控结果。
基于深度学习病理图像方法装置设备介质

[发明专利]医学影像识别检测方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010069864.4在审
发明人：侯晓帅;李风仪;南洋;谢春梅;王佳平 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种医学影像识别检测方法，包括：获取病理图像集，对所述病理图像集进行归一化、图像降噪以及图像增强处理，得到增强病理图像集；将所述增强病理图像集输入至预先构建的病理检测模型中，通过所述病理检测模型中的正向传播得到所述增强病理图像集的权重参数，对所述权重参数进行更新直至所述病理检测模型趋于收敛，完成训练；通过训练完成后的所述病理检测模型对待检测的病理图像进行检测，并将检测结果返回给用户
医学影像识别检测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种数字化病理分析系统及方法-CN201710609493.2在审
发明人：卢云;刘广伟;张卓立 -专利权人：青岛大学附属医院
申请日： 2017-07-25 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种数字化病理分析系统，摄像头通过运载装置搭载并输送至人体内的检测位置，用于拍摄病灶位置的病灶图像；上位机接收摄像头拍摄的病灶图像并进行保存，同时将病灶图像上传至云端服务器；云端服务器包含病理库，病理库中存储有该种病灶的病理图像和健康图像，如果同批次的多个图像中有50％及以上判断出为该病理，则将病理库中存储的该病理治理方法下发到上位机，患者通过治理方法对病情进行治理；如果病理库中所有病理图像都与上传的病灶图像不匹配，则由专家人工给出病理判断和治理方法。本发明将云计算技术与医疗相结合，通过云端服务器的病理库对分散在各地医院的图像采集设备采集的病灶图像进行分析判断，及时应对患者病情。
一种数字化病理分析系统方法

[发明专利]基于深度学习模型的病理图像标注方法及系统-CN202010343399.9在审
发明人：王磊;徐文龙;韩国堃;李娜 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开公开了基于深度学习模型的病理图像标注方法及系统，包括：获取待标注的病理图像；设定滑动窗口的尺寸，将滑动窗口在待标注病理图像进行之字形移动；基于训练好的深度学习模型，计算移动前的滑动窗口内图像块的病理类别；滑动窗口移动后，计算移动后的滑动窗口内图像块的病理类别；依据移动前和移动后滑动窗口内图像块病理类别的一致性，输出移动前和移动后滑动窗口内图像块病理类别。
基于深度学习模型病理图像标注方法系统

[发明专利]用于检测数字病理图像中的病理异常的方法和系统以及用于注释组织载玻片的方法-CN201780039648.1在审
发明人：克里斯蒂安·尤伦 -专利权人：康泰克斯特视觉公司
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于注释组织载玻片图像的方法、一种用于检测数字病理图像中的病理异常的系统和由计算系统执行的方法。由计算系统执行的用于检测数字病理图像中的病理异常的方法包括向计算系统提供数字病理图像并使用布置在计算系统上的识别模块分析数字病理图像。识别模块使用机器学习模块使用加载在所述识别模块中的识别模型执行辨认包含异常图像模式的对象，并使用识别模型识别异常图像模式是否对应于病理异常。
病理图像计算系统病理模块使用异常图像载玻片检测机器学习模块分析模型识别加载图像

[发明专利]一种病理切片数字图像的全层次分析系统-CN202210348626.6在审
发明人：尤海航;侯兴中;侍璐琳 -专利权人：重庆点检生物科技有限公司
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及病理图像辅助分析技术领域，尤其是一种病理切片数字图像的全层次分析系统，包括数据采集模块、图像处理模块和图像分析模块；所述数据采集模块，用于采集HE染色病理切片图像；所述图像处理模块，用于根据采集到的HE染色病理切片图像，生成CK染色病理切片图像；所述图像分析模块，用于分析所述CK染色病理切片图像，生成肿瘤识别结果。
一种病理切片数字图像层次分析系统

[发明专利]基于深度学习的病理图像检索方法及系统-CN202210846892.1在审
发明人：张欣欣;王书浩;陈辰;蔡东兴;孙青 -专利权人：山东云旗信息科技有限公司;透彻影像（北京）科技有限公司;济南超级计算技术研究院
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的病理图像检索方法及系统，涉及病理图像检索技术领域，该方法包括：获取输入的目标病理图像和预先建立的知识检索库；其中，知识检索库包括多条病理知识，每条病理知识以病理图像的低层信息特征和高语义特征作为索引；提取目标病理图像的目标低层信息特征和目标高语义特征；根据目标低层信息特征和知识检索库中低层信息特征之间的第一相似度，以及目标高语义特征和知识检索库中高语义特征之间的第二相似度，确定总体相似度；返回知识检索库中与目标病理图像的总体相似度大于预设相似度阈值的病理知识通过该方式，可以丰富检索特征，提高病理图像的检索准确率，并且通过“以图搜图”，提高了病理图像的检索效率。
基于深度学习病理图像检索方法系统

[发明专利]一种基于神经网络集成学习的皮肤镜图像的分类方法-CN202010750674.9在审
发明人：郭菲;宋洁;李佳玮;唐继军 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于神经网络集成学习的皮肤镜图像的分类方法，包括如下步骤：1)图像数据处理单元，用于将原始皮肤图像进行预处理和分割生成病理图像数据；2)图像数据分类单元，用于对病理图像数据进行特征提取并生成病理图像分类数据；3)图像数据集成单元，用于对病理图像分类数据进行拟合处理产生病理图像强分类结果；本发明通过对皮肤镜图像的提取特征，实现对恶性黑色素瘤、良性痣和脂溢性角化病的病理图像强分类。
一种基于神经网络集成学习皮肤图像分类方法