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[发明专利]基于液基薄层细胞检测技术的宫颈癌细胞智能检测方法-CN202110227238.8有效
发明人：汪沛;刘丽;蒋冽;肖晶晶;吴毅;李雯雯 -专利权人：中国人民解放军陆军军医大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：为解决现有技术TCT检查的显微检测方法存在的对检测人员的专业技术水平要求高、劳动强度大和耗时耗力等问题，本发明提出一种基于液基薄层细胞检测技术TCT的宫颈癌细胞智能检测方法。包括，对液基薄层细胞检测技术TCT检查的细胞涂片进行显微摄影，获取带有染色细胞的数字图像；采用全卷积网络层对病理图像进行细胞检测，得到单个病理细胞的位置信息；采用通用网络将单个病理细胞图像分为SCC、ASC‑H、ASC‑US和(HSIL+LSIL)四类；采用专家网络对HSIL和LSIL的单个病理细胞图像进行二分类判断，从而实现宫颈癌细胞的五分类。本发明的有益技术效果是采用先检测细胞核，再检测整个细胞的策略，大大降低了对于数据集的要求，同时，实现了宫颈癌细胞的五分类。
基于薄层细胞检测技术宫颈癌细胞智能方法

[发明专利]一种白细胞分类试剂盒及其分类方法-CN201210154428.2无效
发明人：邵建辉 -专利权人：嘉善加斯戴克医疗器械有限公司
申请日： 2012-05-18 - 公布日： 2013-12-04 - 主分类号： G01N33/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种白细胞分类计数试剂盒及其分类方法，该试剂盒由水溶性量子点-菁染料探针和红细胞和血小板溶血剂组成。其中量子点-菁染料探针由多肽类物质作为量子点的稳定剂和与发射光谱在近红外区的Cy5菁染料共价连接分子构成，具有量子产率高且灵敏度高的特点；红细胞和血小板溶血剂能够迅速的溶解血液中的红细胞，由阳离子表面活性剂本发明的白细胞分类试剂可以对血液样本白细胞中的淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞和嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞进行准确的亚类识别，并能进一步识别出未成熟细胞和/或异常细胞。
一种白细胞分类试剂盒及其方法

[发明专利]一种甲状腺肿瘤病理组织切片图像分类方法及其装置-CN201810495014.3在审
发明人：向俊;卢宏涛;王立;官青;王蕴珺;李端树;王坚;刘绮颖 -专利权人：复旦大学附属肿瘤医院;上海交通大学
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种甲状腺肿瘤病理组织切片图像分类方法及其装置，所述方法包括：获取已分类的甲状腺肿瘤病理组织切片原始图像集；在每张原始图像中自动截取若干张含有细胞的区域图像作为子图像集；将子图像集全部或部分作为训练集；构建初步卷积神经网络模型；用训练集训练初步卷积神经网络模型，获得成熟卷积神经网络模型；用成熟卷积神经网络模型对待分类的甲状腺肿瘤病理组织切片图像进行分类。采用高斯拉普拉斯算子特征去匹配病理组织切片中的细胞核从而找到细胞的位置，在细胞较多的区域实施自动化图像截取，从而实现全自动的细胞图像分类和癌症诊断，可以大量减少医生在审理病理组织切片时候的工作量，提高诊断准确率
病理组织切片卷积神经网络甲状腺肿瘤分类图像分类原始图像训练集子图像细胞细胞核癌症诊断区域实施区域图像图像截取细胞图像算子截取准确率高斯构建成熟工作量匹配自动化图像诊断医生

[发明专利]一种基于深度残差网络的细胞分类方法及系统-CN201810300560.7有效
发明人：雷海军;李晗聪;韩涛;雷柏英;罗秋明;杨张 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度残差网络的细胞分类方法及系统，所述方法包括：获取细胞图像的数据集，所述数据集包括第一数据集与第二数据集；采用深度残差网络对所述第一数据集进行训练，并将经训练后的网络迁移至所述第二数据集进行训练，得到目标网络；将待分类的细胞图像输入至所述目标网络中，得到特征图，并对所述特征图进行分析，输出细胞图像的分类结果。本发明利用残差网络对数据集进行训练，并结合迁移学习的方法，创建了可自动分类的网络结构，有效解决了生物医学图像数据集偏小的问题，避免了过拟合情况的发生，不但减少了工作量，提高了工作效率，而且有效提高了细胞自动分类的正确率
一种基于深度网络细胞分类方法系统

[发明专利]一种单细胞测序的数据分类方法-CN201811501781.7有效
发明人：谢尚潜;刘宇枭;林加论;邢剑锋 -专利权人：海南大学
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明属于生物信息学分析技术领域，公开了一种单细胞测序的数据分类方法；包括有第一条序列(Read1.fastq)的信息识别模块；第二条序列(Read2.fastq)的信息识别模块；条形码列表信息加载(barcodeList本发明主要对单细胞测序技术SPLiT‑seq的数据进行分类，在分类过程中充分考虑条码barcode的信息，这是第一个对单细胞SPLiT‑seq技术的数据分类的方法。在barcode和特征序列中加入了容错比对机制，并使用碱基转换函数，将字符转换成数字进行运算，使单细胞测序数据的分类更加快速和高效。
一种单细胞数据分类方法

[发明专利]溶血剂、白细胞分类试剂体系及分类方法-CN200710073144.X有效
发明人：匡玉吉;徐兵 -专利权人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
申请日： 2007-01-29 - 公布日： 2008-08-06 - 主分类号： G01N33/48 文献下载
摘要：本发明涉及一种血液细胞分析装置用的溶血剂。此溶血剂可将血液中的红细胞裂解，裂解红细胞后的血液可用于血红蛋白浓度的测定。此外，本发明还涉及一种白细胞分类试剂体系，包括前述溶血剂和一种抑制剂。溶血剂裂解红细胞后，加入抑制剂可以阻止溶血剂对白细胞形态和结构的破坏。此外，本发明还涉及采用前述试剂体系对白细胞进行分类的方法。
溶血白细胞分类试剂体系方法

[发明专利]血液分析仪用溶血剂-CN98122344.3无效
发明人：王正连 -专利权人：王正连
申请日： 1998-11-12 - 公布日： 2000-05-24 - 主分类号： G01N33/50 文献下载
摘要：本发明是一种应用于血液分析仪测定血液中白细胞总数及白细胞2分类以及血红蛋白浓度的试剂,可将血液中的白细胞分类为淋巴细胞和其他白细胞2个亚类。
血液分析溶血

[发明专利]一种基于荧光显微图像的微藻细胞识别方法-CN201910019104.X在审
发明人：彭勤牧 -专利权人：深圳市趣方科技有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于荧光显微图像的微藻细胞识别方法，包括：SS1：提取微藻细胞多种特征，基于多种微藻细胞特征训练多种识别方法；SS2：用训练好的多种识别方法对微藻细胞进行识别；SS3：对各种微藻细胞识别方法所识别的结果进行组合决策本发明采用多种方法对微藻细胞不同的特征方法进行描述，在本质上提高了微藻细胞识别的准确度；使用综合的分类方法，结合不同的微藻细胞特征进行单独训练和分类，并且最终对识别结果通过合理的步骤进行处理，相对于单一分类方法的识别率得到了较明显的提升
微藻细胞荧光显微图像单一分类特征训练组合决策准确度识别率置信度分类

[发明专利]图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备-CN202111235867.1在审
发明人：张闻华;张军;韩骁 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。方法包括：获取第一样本数据集；获取第二样本数据集；基于第一样本数据集，采用自监督的方式对图像分类模型进行预训练，得到第一图像分类模型；基于第二样本数据集，对第一图像分类模型进行训练，得到目标图像分类模型上述技术方案，通过在预训练时引入图像类型标签和染色固定标签，使得第一图像分类模型能够学习到样本染色图像本身的特征，该第一图像分类模型能够对细胞进行较为精确的分类，再基于样本细胞图像和细胞标签对该第一图像分类模型进行训练，能够进一步的提高模型的分类精度，使得训练得到的目标图像分类模型具有较高的分类精度。
图像分类模型训练方法装置设备

[发明专利]采用人工智能基于多模态信息对疾病分类的方法及系统-CN202211642502.5在审
发明人：杨志明 -专利权人：深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种采用人工智能基于多模态信息对疾病分类的方法及系统，在采用人工智能技术得到某一患者的疾病分类结果时，不仅采用训练得到的目标检测模型基于患者的病理细胞图像提取细胞图像特征；而且还采用训练得到的信息抽取模型基于该患者的病历文本信息提取病历特征；将所述细胞图像特征及所述病历特征采用训练得到的特征融合模型进行特征融合后，采用训练得到的分类模型对所述融合后的特征进行分类，得到疾病分类结果。这样，本申请实施例就可以采用人工智能技术，基于多模态信息进行疾病分类，得到准确的疾病分类结果，提高对疾病分类的准确性。
采用人工智能基于多模态信息疾病分类方法系统

[发明专利]分析方法以及分析装置-CN202210235266.9在审
发明人：朝田祥一郎;木村考伸;田中政道;铃木健一郎 -专利权人：希森美康株式会社
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01N15/10 文献下载
摘要：本发明提供对具有多个细胞种类的特征的细胞进行分析的新的分析方法以及分析装置。在对包含细胞的检体进行分析的分析方法中，检测将光照射到从检体调制出的测定试样而从细胞产生的光(S12)，根据检测到的光，关于检体中包含的多个细胞的各个细胞，获取细胞的特征数据(S12)，通过使用人工智能算法来解析特征数据，从而将各个细胞分类为多个细胞种类(S13)，生成包含关于各个细胞分类为多个细胞种类的结果的结果数据(S3)。
分析方法以及装置

[发明专利]mRNA亚细胞定位模型训练方法、定位方法及可读存储介质-CN202111138369.5在审
发明人：邹权;李静;杜军平 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种mRNA亚细胞定位模型的训练方法包括以下步骤：获取mRNA亚细胞位置序列样本集；根据多种特征提取算法对mRNA亚细胞位置序列样本集进行特征提取，利用基分类器分别对特征识别，并对基分类器一层以上集成，再根据特征提取算法和集成分类器，得到目标mRNA亚细胞定位模型。本发明通过对多个分类器集成学习训练，不但可以提高训练的效率，使得模型在训练过程更容易得到全局最优解，从而得到训练完成后的目标模型会有更优秀的预测能力和泛化能力。
mrna 细胞定位模型训练方法可读存储介质

[发明专利]基于双注意力机制和多尺度特征融合的宫颈细胞分类方法-CN202110777093.9有效
发明人：唐昆铭;史骏;贺雨欣;祝新宇;王垚;孙宇;郑利平 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双注意力机制和多尺度特征融合的宫颈液基细胞分类方法，其步骤包括：1获取已标注好的N类宫颈细胞图像；2建立基于多头自注意力、通道注意力和多尺度特征融合的深度学习网络；3构建宫颈细胞图像分类器；4利用建立好的分类器实现预测图像类别。本发明通过自注意力机制增强了对图像内部特征相关性的捕捉，并结合通道注意力与多尺度特征融合克服了自注意力机制缺少通道和多尺度信息的缺陷，完成了对宫颈细胞的精准分类。
基于注意力机制尺度特征融合宫颈细胞分类方法

[发明专利]分析方法以及分析装置-CN202210235236.8在审
发明人：朝田祥一郎;木村考伸;田中政道;铃木健一郎 -专利权人：希森美康株式会社
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01N15/10 文献下载
摘要：提供能够对具有多个细胞种类的特征的细胞进行更详细的分析的新的分析方法以及分析装置。在对包含细胞的检体进行分析的分析方法中，检测将光照射到从检体调制出的测定试样而从细胞产生的光(S12)，根据检测到的光，关于检体中包含的多个细胞的各个细胞，获取细胞的特征数据(S12)，通过使用人工智能算法来解析特征数据，从而将各个细胞分类为多个细胞种类(S13)，显示基于分类后的结果的信息(S14)。
分析方法以及装置

[发明专利]一种流式数据细胞亚群快速自动识别方法-CN201410728956.3在审
发明人：王先文;陈锋;程智;杜耀华;李辰宇;暴洪涛;吴太虎 -专利权人：中国人民解放军军事医学科学院卫生装备研究所
申请日： 2014-12-03 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种流式细胞仪数据(简称流式数据)细胞亚群快速自动识别方法。本发明方法通过映射流式数据到矩阵并对矩阵的位置点进行分类实现细胞亚群自动识别，其具体过程为：首先根据流式数据二维分析方式，将数据投影到一个128*128的矩阵中，获得数据的初始化矩阵；然后采用循环求最大值的方法对矩阵的位置点进行分类，最后将位置点分类结果映射回原始数据得到最终细胞亚群分类结果。本发明能够对流式数据中的细胞亚群快速识别，提高数据分析效率，避免人为主观因素对分析结果产生的影响。该发明方法识别流式数据细胞亚群的结果准确，分析时间短，分析效率高，可应用到目前流式数据自动分析中。
一种数据细胞快速自动识别方法