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[发明专利]基于图像的骨髓成分分割方法及系统-CN202310565825.7在审
发明人：张树鹏;高英华;刘蕾;王迪一;张欣欣;车志龙;蔡东兴 -专利权人：山东第一医科大学第二附属医院;山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于图像的骨髓成分分割方法及系统，包括以下步骤：获取原始骨髓活检数字图像并预处理，基于预处理后的图像，得到造血细胞组织与骨小梁的Mask掩码图像；基于原始骨髓活检数字图像，依次经颜色通道转换、形态学开运算、孤立点消除和孔洞填充，得到骨小梁的Mask掩码图像；基于预处理后的图像，根据脂肪细胞形态学特征分割得到脂肪细胞组织的Mask掩码图像；根据得到的骨小梁Mask掩码图像、骨小梁与造血细胞组织Mask掩码图像、脂肪细胞组织Mask掩码图像，得到每张图像中骨小梁、造血细胞组织以及脂肪细胞组织占原始骨髓活检数字图像的面积比例。
基于图像骨髓成分分割方法系统

[发明专利]一种基于Mask R-CNN的胃癌辅助诊断系统-CN202211260050.4在审
发明人：周成军;管冰心;王晓映;郑玉平;刘建鑫;凌泽乐;蔡东兴;张欣欣 -专利权人：山东大学第二医院;山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Mask R‑CNN的胃癌辅助诊断系统，该系统包括图像获取模块、图像预处理模块、模型训练模块和病变检测模块，具体的，模型训练模块以标注的预处理后的数字病理图像作为训练样本集，训练采用Mask R‑CNN构建的胃癌病变检测模型，训练过程中，在损失函数中引入类别权重；病变检测模块以滑动窗口的形式分块读取待预测的数字病理图像，将其输入训练完成的胃癌病变检测模型中，得到该滑窗图像的病变检测结果，通过合并与拼接完成病变检测结果的还原。本发明通过搭建并训练Mask R‑CNN模型，实现对早期胃癌病理切片中目标的精准分割、预测和分类，提高胃癌种类诊断结果的准确性。
一种基于 mask cnn 胃癌辅助诊断系统

[实用新型]一种脚踏控制的病理取材相机-CN202221849709.5有效
发明人：赵振华;蔡东兴;张欣欣;张悦;李志超 -专利权人： 山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种脚踏控制的病理取材相机，包括拍照相机，所述拍照相机固定安装在360度可旋转支撑臂上，所述360度可旋转支撑臂安装在控制终端上，所述拍照相机与所述控制终端电连接；所述拍照相机还通过相机脚踏板连接线与相机脚踏控制开关电连接。本实用新型通过脚踏控制相机进行拍照，实现对病理取材过程的拍照记录，解放取材医生的双手，提高取材医生操作的便捷性和安全性。
一种脚踏控制病理取材相机

[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]一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理方法及系统-CN202210790038.8在审
发明人：凌泽乐;蔡东兴;张欣欣 -专利权人： 山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理方法及系统，属于图像处理技术领域，对原始图像进行热点区域识别，对识别出来的热点区域进行切片切块，得到图片块集合；将集合中的图片块，输入到训练好的改进的DenseNet网络中进行颜色识别，得到图片块的颜色类别及对应的概率数值；将集合中的图片块，输入到训练好的改进的VGG16网络小目标分类器模型中进行包络分类识别，得到图片块的包络分类结果；根据颜色识别结果和包络分类结果，对细胞膜着色的百分比及着色强度进行评分，得到最终评级结果；本发明通过深度学习模型，智能化识别热点区域，对热点区域进行低维度的颜色分类和包络分类，得到乳腺癌病理图片处理结果，提高了图片处理的效率，为以后的疾病提供了更为准确的数据。
一种基于深度学习乳腺癌病理图片处理方法系统

[发明专利]一种病理全流程质控系统及方法-CN202210610018.8在审
发明人：张悦;张欣欣;蔡东兴;赵振华;李志超 -专利权人： 山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G16H70/60 文献下载
摘要：本发明涉及流程质控技术领域，提供了一种病理全流程质控系统及方法，包括：送检工作站，用于获取若干个病理标本的标本类型、病例类型和送检数据；技术质控工作站，用于获取若干个病理标本的切片制作流程数据和数字切片；诊断工作站，用于基于数字切片，得到辅助诊断信息和辅助诊断结果，对辅助诊断信息和辅助诊断结果进行显示以获取诊断信息；质控管理工作站，用于对诊断信息进行显示以获取得到质控结果，并识别出每个数字切片的缺陷，统计出缺陷的数量，得到每个数字切片的状态，基于所有病理标本的标本类型和病例类型、送检数据、诊断数据、质控结果、切片制作流程数据和数字切片状态，计算质控指标，可以直观体现病理科工作量及技术水平。
一种病理流程系统方法

[发明专利]数字切片优良率的计算方法及系统-CN202111210474.5在审
发明人：陈辰;蔡东兴;张欣欣 -专利权人： 山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了数字切片优良率的计算方法及系统，获取待处理数字切片图像；对待处理数字切片图像，进行特征提取；基于提取的特征，生成多尺度特征图；基于多尺度特征图，生成区域建议特征图；对多尺度特征图进行语义分割，生成问题区域的掩码；对建议区域特征图转换为相同尺寸；对相同尺寸的特征图进行回归分类，得到问题区域检测框的坐标和问题区域的类别；对问题区域的掩码进行处理；将处理后的掩码与检测框求交，得到最终的分割掩码；根据最终的分割掩码，统计出各种类别问题区域的数量及面积；根据各种类别问题区域的数量及面积，得到数字切片的优良级别。准确地识别切片中存在问题的区域，并根据识别结果计算得到切片的优良率。
数字切片优良计算方法系统

[发明专利]医学载玻片定位、识别、分片的方法及系统-CN202111153671.8在审
发明人：车志龙;张欣欣;赵振华 -专利权人： 山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G01N35/00 文献下载
摘要：本发明公开了医学载玻片定位、识别、分片的方法及系统，包括：获取载玻片数字图像；对获得的载玻片数字图像进行文字识别，得到载玻片图像上的文字信息和文字位置；对获得的载玻片数字图像上的每个切片进行定位，得到每个切片位置坐标；对载玻片数字图像的二维码进行识别，得到二维码对应的数字编号；将识别结果进行存储，把切片图像分发出去。满足工业需求，操作简单且精度高，有效的提高了人工录入的速度，极大地提高了载玻片切片样本在运输中的自动化程度，对病理诊断流程全自化扮演着重要角色。
医学载玻片定位识别分片方法系统

[发明专利]一种病理切片图像染色归一化方法及系统-CN202111160095.X在审
发明人：刘建鑫;蔡东兴;张欣欣 -专利权人： 山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本公开属于医学图像处理技术领域，提供了一种病理切片图像染色归一化方法及系统，包括以下步骤：获取原始的病理切片图像；根据病理切片图像和预设的颜色转换模型，得到染色后的病理切片图像；其中，通过颜色转换模型进行颜色转换之前需要将病理切片图像从RGB颜色空间转换到LAB颜色空间，使得病理切片图像在颜色空间转换前后的像素均值和方差保持一致，不改变图像的纹理特征。本公开能快速增强图像、完成颜色的转换，从图像整体的颜色空间出发，建立颜色模型，并对原始图像颜色进行转换。
一种病理切片图像染色归一化方法系统

[发明专利]一种基于计算机视觉的细胞分类计数方法及系统-CN202111145123.0在审
发明人：凌泽乐;蔡东兴;张欣欣 -专利权人： 山东云旗信息科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-28 - 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细胞分类计数方法及系统，获取原始病理切片数字图像并进行预处理；基于改进的分水岭算法，对预处理后的病理切片数字图像进行分割，获得图像分割边界；将图像分割边界与原始病理切片数字图像进行合并分割，得到分割后的病理切片数字图像；提取分割后的病理切片数字图像的特征，并对提取的特征进行分类得到第一细胞数据；同时将分割后的病理切片数字图像使用神经网络训练模型进行检测，得到第二细胞数据；将第一细胞数据和第二细胞数据取并集并去重得到阴阳性细胞数据；实现将计算图像学应用在医疗领域，辅助诊断，大大降低了医生的工作量。
一种基于计算机视觉细胞分类计数方法系统

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