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[发明专利]基于深度学习的多种染色病理图像分类方法及系统-CN202011142354.1在审
发明人：万涛;秦曾昌;孙中杰;季君予 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多种染色病理图像分类方法及系统，主要包括如下部分：通过深度学习技术自动从多种染色病理图像中提取丰富的图像特征，利用深度卷积神经网络构建病理图像分类模型，采用自注意力机制融合来自多种染色病理图像的医学信息，并依据融合后的信息进行多种染色病理图像分类。所述方法利用人工智能以及深度学习技术，有效地融合了多种染色的病理图像特征，实现了多种染色病理图像的准确分类，有助于提高病理诊断效率和准确率，为临床医师提供临床决策支持。
基于深度学习多种染色病理图像分类方法系统

[发明专利]病理图像的识别方法及系统-CN201710934902.6有效
发明人：王书浩;徐葳 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种病理图像的识别系统及方法。其中所述识别系统包括：图像接收装置，用于接收待识别的病理图像；特征提取装置，用于利用卷积神经网络中设置的多级特征处理单元对所述病理图像进行特征提取；识别装置，用于对至少两级特征处理单元所输出的特征图像进行融合处理，并基于融合后图像中的病理特征识别所述病理图像中的病理信息。本申请既能有效保留低维度和高维度的病理特征，以准确识别病变特征，又能准确地将病变特征对应到病理图像的像素位置，以提高辅助诊断的准确性。
病理图像识别方法系统

[发明专利]使用通道编码板坯进行OCT正面病理学分割-CN202180029284.5在审
发明人：卢斯·德·斯特埃尔纳;尼兰查纳·马尼万南 -专利权人：卡尔蔡司医疗技术公司;卡尔蔡司医疗技术股份公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：用于与光学相干断层扫描(OCT)数据一起使用以识别目标病理的系统和方法从OCT数据中提取多个病理特征图像。提取的病理特征图像可以包括OCT结构图像(包括视网膜层厚度信息)和OCT血管造影图像的混合。可选地，可以获取其它病理特征图像和数据图(映射到OCT数据中的相应位置)，例如眼底图像和视野测试图作为附加病理特征图像。每个病理特征图像在合成的通道编码图像中为每个像素定义不同的图像通道(例如“颜色通道”)，然后用于训练神经网络以搜索OCT数据中的目标病理。经过训练的神经网络然后可以接收新的合成通道编码图像并识别/分割新通道编码图像内的目标病理。
使用通道编码进行 oct 正面病理学分割

[发明专利]一种用于构建超分辨率病理显微镜的迁移学习方法-CN202010339386.4有效
发明人：吴健;陈晋泰;刘雪晨 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于构建超分辨率病理显微镜的迁移学习方法，包括：(1)利用显微镜收集不同部位的病理图像对；(2)将超分辨病理显微镜的目标病理切片类型的病理图像对作为目标域，将非目标病理切片类型的病理图像对作为源域，对目标域和源域的数据进行归一化处理；(3)将每个病理图像对中的高、低分辨率病理切片照片按固定比例进行切分，得到小尺寸病理图像对，并将目标域中切分后的小尺寸病理图像对划分为训练集和测试集；(4)利用源域和目标域中由小尺寸病理图像对组成的数据集
一种用于构建分辨率病理显微镜迁移学习方法

[发明专利]数字病理切片分析方法和装置-CN201910385581.8有效
发明人：崔磊;王春宝;韩鑫;亢宇鑫;惠文丽;杨林 -专利权人：杭州迪英加科技有限公司
申请日： 2019-05-09 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明公开了一种数字病理切片分析方法和装置。其中，该方法包括：获取待分析病理切片的数字图像，其中，数字图像是对病理切片进行染色处理并数字化的图像；基于预先训练的数字病理切片分析模型，对待分析病理切片的数字图像进行分析，得到待分析病理切片的分析结果，其中，数字病理切片分析模型的输入数据为病理切片的数字图像，数字病理切片分析模型的输出数据为病理切片的分析结果。本发明可以实现采用人工智能对病理切片染色处理后的数字图像进行分析，提高切片分析工作效率和准确性的技术效果。
数字病理切片分析方法装置

[发明专利]多尺度超分辨率病理图像数字化方法、系统及存储介质-CN202110469466.6有效
发明人：喻罡;高燕华;谢婷;孙凯;王宽松;陈乐 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了多尺度超分辨率病理图像数字化、系统及存储介质，通过低放大倍率镜头，以病理载玻片为目标进行扫描，获得待转换的低分辨率的病理图像；构建以低分辨率病理图像为输入量，以低分辨率病理图像对应的多个尺度高分辨率病理图像为输出量的多尺度对抗网络以最大放大倍率采集载玻片的真实图像，并从真实图像中提取其它放大倍率的图像以及低分辨率图像，将真实图像、对应的其它放大倍率的图像以及低分辨率图像输入至多尺度对抗网络中进行训练，将待转换的低分辨率病理图像输入至训练好的多尺度对抗网络中，得到多个不同放大倍率的高分辨率病理图像，从而实现一次性快速生成若干个不同放大倍率的高分辨率病理图像。
尺度分辨率病理图像数字化方法系统存储介质

[发明专利]一种病理图像处理方法及系统、设备、存储介质-CN201811217616.9在审
发明人：邹昊;郭玉成 -专利权人：清影医疗科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种病理图像处理方法及系统、设备、存储介质，根据病理图像的多个染色切片和类型判断算法实现自动判断病理图像的类型，克服现有技术中存在通过人工观察、分析病理图像需要占用大量时间和精力，效率十分低下且存在个体判别差异的技术问题，有效提高了对病理图像的处理和判断效率，判断结果稳定可靠；另外，对病理图像进行在先染色归一化处理，避免由于不同的染色处理方法、不同时间的组织切片、不同医院或者不同地区等因素导致的图像颜色差异影响对病理图像的判断，保证了对病理图像的类型判断的准确性。
病理图像存储介质染色归一化处理差异影响判断结果染色处理算法实现图像颜色自动判断组织切片切片占用观察分析保证

[发明专利]膜性肾病的病理图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN202210103536.0有效
发明人：李鹏飞;郑悦闻;王飞;张路霞 -专利权人：杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种膜性肾病的病理图像分类方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取肾活检肾小球病理图像；将所述肾活检肾小球病理图像输入预训练的MTLSC‑Net神经网络模型的分割模块，得到肾小球基底膜及其周围免疫复合物的分割掩码图像；将所述分割掩码图像输入所述MTLSC‑Net神经网络模型的分类模块，得到膜性肾病病理图像的分类结果。根据本申请实施例提供的病理图像分类方法，基于多任务深度学习神经网络模型，分割得到与膜性肾病病理图像分类相关的特征，并对膜性肾病病理图像进行快速准确分类，辅助病理医师对膜性肾病的疾病阶段进行分类，有效提升病理医师的工作效率
肾病病理图像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]显微镜下病理切片图像智能分析系统-CN202111332278.5在审
发明人：崔磊;刘建业;李涵生;董阳;王亚栋;杨林 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及显微镜下病理切片图像智能分析系统，包括显微镜、显微镜摄像头、机械臂、处理器、存储器以及显示器；显微镜摄像头用于采集显微镜下病理切片的图像，机械臂实现显微镜物镜下切片移动。处理器接收来自显微镜摄像头的病理切片图像，该系统为数字病理切片图像匹配适应算法模型，通过智能诊断对病理切片图像进行算法处理，得到初步诊断结果，输出标注后的病理切片图像；对带标注的病理切片图像进行人工判断，如果标注结果符合需求，不进行修正标注；否则，对病理切片图像进行人工修正标注信息，输出人工判断结果；对人工修正的病理切片图像进行处理，通过本地数据再训练模型，增强模型对本地数据的适配性，输出最终病理报告
显微镜病理切片图像智能分析系统

[发明专利]基于机器学习的病理切片质量评价方法及相关设备-CN202010831181.8在审
发明人：车拴龙;钟学军;刘柱新;黄景林;罗丕福;张志魁;江耿跃;苏丽珠;黎锋 -专利权人：广州金域医学检验中心有限公司;广州金域医学检验集团股份有限公司
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于机器学习的病理切片质量评价方法，通过获取病理切片图像，对病理切片图像进行数字化扫描，生成数字病理切片图像；对数字病理切片图像的问题区域进行识别，得到待评价病理切片图像；通过预设的基于机器学习的质量分类器对待评价病理切片图像的质量进行分类，得到质量类别，实现了对病理切片质量的自动评估，提高了对病理切片质量评价得的准确性和客观性。此外，还提出了一种基于机器学习的病理切片质量评价系统、计算机设备及存储介质。
基于机器学习病理切片质量评价方法相关设备

[发明专利]一种用于肿瘤病理辅助诊断的多视图表示学习方法-CN202210499011.3在审
发明人：董文波;孙仕亮;赵静;殷敏智 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于肿瘤病理辅助诊断的多视图表示学习方法，其特点是该方法采用深度高斯过程对病理图像的多视图特征信息进行表示建模，然后在给定充足量训练集的情况下，训练得到多视图深度高斯病理诊断模型，由此获得肿瘤病理图像诊断能力，具体包括：建立肿瘤病理图像的数据集、提取病理图像不同视图的特征信息、确定用以病理诊断的模型及优化和训练等步骤。本发明与现有技术相比具有自动综合使用病理图像中的信息来避免颜色正则化后造成的信息缺失，提升病理图像诊断的准确性，提高病理诊断的效率和精度。
一种用于肿瘤病理辅助诊断视图表示学习方法

[发明专利]基于图像局部增广的病理图像半监督自动分类方法-CN202310071136.0在审
发明人：王明会;苏蕾;李骜 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像局部增广的病理图像半监督自动分类方法，包括：1获取病理图像数据集；2利用局部增广法对无标签的病理图像进行数据增广；3构建局部表征网络和表征聚合网络并使用有标签的病理图像及交叉熵损失函数进行监督性学习；4使用无标签的病理图像及指向一致性损失函数对局部表征网络与表征聚合网络进行无监督性学习；5构造总体损失函数，使用交替迭代优化的方式进行半监督病理图像分类训练以实现病理图像的分类。本发明能在有效增加增广图像多样性的同时，利用指向预测一致性和指向局部特征一致性损失函数，促进神经网络从病理图像中学习更具表达力的特征，从而能有效提高病理图像半监督分类的准确性。
基于图像局部增广病理监督自动分类方法

[发明专利]一种超高像素的组织病理图像分割方法-CN201910530680.0有效
发明人：陈琳;彭彬彬;尚明生;朱帆 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明为一种超高像素的组织病理图像分割方法，属于图像处理和人工智能领域。该方法包含以下步骤：S1：随机在已经完成组织病理标注的超高像素组织病理图像上选取固定窗口大小的病理切片图像块，形成病理图像块训练数据集；S2：对病理切片图像块进行预处理；S3：建立多尺度空间全卷积网络及其类激活映射模型，联合全连接层，采用病理图像块训练集对模型的网络参数进行训练以实现基于图像块的病变精确分类识别；S4：利用多尺度空间全卷积网络结构，输入待分析的超高像素组织病理图像，输出具有病变组织位置信息的图像切片分割结果本发明能够高效、准确的实现对超高像素组织病理图像的像素级的精确区域分割。
一种超高像素组织病理图像分割方法

[发明专利]一种病理显微图像交互显示方法、介质及设备-CN201911071700.9在审
发明人：卞洁楠;房劬 -专利权人：上海杏脉信息科技有限公司
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种病理显微图像交互显示方法、介质及设备，所述病理显微图像交互显示方法包括：获取原始病理显微图像；按预设缩放比例缩小所述原始病理显微图像，获得预设缩小图像；对所述预设缩小图像进行切割，获得对应所述预设缩放比例的一套子图像；根据接收到的显示指令在屏幕上显示相应的子图像。本发明所述病理显微图像交互显示方法能够根据接收到的显示指令加载需要显示的子图像并显示，从而提升所述原始病理显微图像的加载速度。
一种病理显微图像交互显示方法介质设备

[实用新型]一种远程肿瘤病理图像诊断系统-CN201620550139.8有效
发明人：徐军;郎彬;季卫萍 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本实用新型公开一种远程肿瘤病理图像诊断系统，其包括肿瘤诊断系统设备，以及通过互联网连接通信的全扫描病理图像生成设备、专家医生终端、病理图像标准化处理设备和图像资料存储设备；全扫描病理图像生成设备输出病理图像至病理图像标准化处理设备，病理图像标准化处理设备将标准化处理后的病理图像传输至图像资料存储设备；肿瘤诊断系统设备从图像资料存储设备获取标准化处理后的病理图像，也将肿瘤诊断结果数据传输至图像资料存储设备；图像资料存储设备中存储的数据还可分别供专家医生终端和肿瘤诊断系统设备获取
一种远程肿瘤病理图像诊断系统