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[发明专利]确定病理信息的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211474971.0在审
发明人：孙小婉;蔡巍;招一强;张霞 -专利权人：东软集团股份有限公司;沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种确定病理信息的方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取待确定病理信息的目标病理报告；将目标病理报告输入预先生成的病理信息确定模型，以获取病理信息确定模型输出的多个目标病理信息，目标病理信息包括目标病理名称和目标病理名称对应的病理结果；其中，病理信息确定模型是通过多个样本集中每个样本集对应的多个样本病理特征，对目标神经网络模型进行训练得到的，样本集包括样本病理报告和样本病理报告对应的多个样本病理信息，样本病理信息包括样本病理名称和样本病理名称对应的样本病理结果，所述样本病理特征为所述样本病理报告中样本病理名称对应的特征，不同的样本病理名称对应的样本病理特征不同。
确定病理信息方法装置存储介质电子设备

[发明专利]病理图像分割方法、装置和计算机设备-CN202310633451.8有效
发明人：李劲松;付苗苗;胡佩君;周天舒;田雨 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请涉及一种病理图像分割方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取预设的待分割染色病理图像；其中，待分割染色病理图像携带有针对目标区域的第一颜色特征信息；根据待分割染色病理图像以及第一颜色特征信息，得到染剂引导信息；将待分割染色病理图像输入至预先训练的目标图像分割模型，得到待分割染色病理图像对应的初始特征提取信息，并将染剂引导信息和初始特征提取信息进行拼接处理，得到拼接特征信息；将拼接特征信息输入至目标图像分割模型中的特征卷积层进行特征提取处理，得到针对待分割染色病理图像中目标区域的目标分割结果采用本方法能够解决对于病理图像或对于其他图像分割的准确性低的问题。
病理图像分割方法装置计算机设备

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品-CN202210786431.X在审
发明人：秦陈陈;陈亦豪;姚建华;常健博;冯铭;王任直 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;中国医学科学院北京协和医院
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G16H70/60 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的数据处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品；涉及人工智能技术；方法包括：获取目标对象的至少两种模态的病理信息，其中，病理信息包括目标对象的血肿信息以及水肿信息中的至少一种；分别对各种模态的病理信息进行特征提取处理，得到各种模态的病理信息分别对应的病理特征；对各种模态的病理信息分别对应的病理特征进行特征融合处理，得到目标对象的融合特征；对目标对象的融合特征进行水肿预测处理通过本申请，能够结合多种模态的病理信息，实现能够智能化地确定水肿指标。
数据处理方法装置电子设备存储介质程序产品

[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]一种图像分类模型训练、图像分类方法、装置及电子设备-CN202310118758.4在审
发明人：吴秉哲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分类模型训练、图像分类方法、装置及电子设备，具体的，该方法包括：将样本病理分块图像输入待训练病理图像分类模型进行病理类别分类，得到中间层特征信息和预测类别指示信息；基于样本病理分块图像的标注类别指示信息和预测类别指示信息，训练待训练病理图像分类模型；基于与中间层特征信息匹配的参考类别特征信息对应的预设病理类别标签，对标注类别指示信息进行校准处理；基于校准后的标注类别指示信息和训练后的病理图像分类模型，跳转至将样本病理分块图像输入待训练病理图像分类模型进行病理类别分类，直至达到预设病理类别分类训练结束条件。利用本申请的技术方案，可以提升病理图像分类模型的图像分类性能。
一种图像分类模型训练方法装置电子设备

[发明专利]医用模拟系统及其控制系统-CN200610149745.X有效
发明人：高地泰浩;斉藤太计雄;清家圣嘉;高畑隆之 -专利权人：希森美康株式会社
申请日： 2006-11-20 - 公布日： 2007-08-15 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：一种医用模拟系统，其包括：接受反映生物实际生物应答的生物应答信息输入的生物应答输入部分；生成生物模型以再现模仿实际生物应答的近似应答的生物模型生成器；根据生成的上述生物模型获取反映该生物病理特征的病理特征信息的病理特征获取部分；可同时输出上述生物应答信息和上述病理特征信息的输出部分。
医用模拟系统及其控制系统

[发明专利]医用模拟系统及其控制系统-CN200710002735.8无效
发明人：高地泰浩;斉藤太计雄;清家圣嘉;高畑隆之 -专利权人：希森美康株式会社
申请日： 2007-01-25 - 公布日： 2008-07-30 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种医用模拟系统，其包括：接受反映生物实际生物应答的生物应答信息输入的生物应答输入部分；生成生物模型以再现模仿实际生物应答的近似应答的生物模型生成器；根据生成的上述生物模型获取反映该生物病理特征的病理特征信息的病理特征获取部分；可同时输出上述生物应答信息和上述病理特征信息的输出部分。
医用模拟系统及其控制系统

[发明专利]一种基于多尺度的全扫描病理特征融合提取方法及系统-CN202210980583.3有效
发明人：黄海亮;朱闻韬;金源;薛梦凡 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度的全扫描病理特征融合提取方法及系统，本发明通过使用多尺度的全扫描病理特征融合提取的方式，借用多尺度的方案使得特征提取拥有更全面的信息，既有全局的整体信息，又有局部的详细信息。再结合注意力机制的加权融合方案，使得最终获取的特征，重点更加突出，更能代表全扫描病理图像。通过本发明，可以更好的获取全扫描病理图像的整体特征，从而可以协助病理科医生进行病理诊断、帮助临床医生更好的使用多模态信息进行疾病诊断时，提高多模态融合分析的准确性。
一种基于尺度扫描病理特征融合提取方法系统

[发明专利]一种淋巴瘤病理类型的智能分类系统和方法-CN201710112852.3在审
发明人：张洋;高彦回;刘为 -专利权人：思派（北京）网络科技有限公司
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种淋巴瘤病理类型的智能分类系统和方法，医生工作站用于接收输入信息和显示分类结果；服务器包括信息获取模块、预处理模块、模型训练模块、信息接收模块、淋巴瘤病理分类器。其中，信息获取模块获取电子数据，从中获得训练集合；预处理模块用于提取特征病理信息，对信息进行预处理，并为特征词生成对应特征数值；模型训练模块利用特征数值，训练分类分析模型，得到经训练的淋巴瘤病理分类器；信息接收模块接收用户通过医生工作站输入的信息，并将信息传输到预处理模块；经训练的淋巴瘤病理分类器得出淋巴瘤病理类型分类结果。
一种淋巴瘤病理类型智能分类系统方法

[发明专利]一种心肺异常识别定位装置及设备-CN202110819547.4在审
发明人：方建生 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：全局特征提取模块从获取的胸部X射线图像中提取用于表征全局信息的全局特征，第一概率向量确定模块基于全局特征确定胸部X射线图像存在各异常种类的第一概率向量，候选病理区域检测模块从胸部X射线图像中检测出候选病理区域，及候选病理区域属于各异常种类的第二概率向量，乘积模块将第一概率向量乘以第二概率向量，得到第三概率向量，异常确定模块基于第三概率向量从候选病理区域中确定病理区域，及病理区域的异常类型。通过将全局信息加权到候选病理区域，对候选病理区域的预测概率赋予全局信息，补充候选病理区域之外的信息，避免病理区域的误检，以及提高了病理区域的异常分类准确度。
一种异常识别定位装置设备

[发明专利]肺部病理图像的处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011584096.2在审
发明人：肖婷;黄映婷;刘佳斌;张阳;郑文先 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司;成都云天励飞技术有限公司
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种肺部病理图像的处理方法，包括：获取目标人员的肺部病理图像以及声纹序列，所述声纹序列为目标人员按指定内容进行发声时进行采集得到，所述肺部病理图像包括感兴趣区域，所述声纹序列包括时域信息与频域信息；通过预设的图像特征提取网络对所述肺部病理图像进行特征提取，得到肺部病理特征图；通过预设的声纹特征提取网络对所述声纹序列进行特征提取，得到时频声纹特征图；通过预设的解码网络对所述肺部病理特征图与所述时频声纹特征图进行解码，得到解码结果作为所述肺部病理图像的处理结果，所述肺部病理图像的处理结果包括感兴趣区域。提高了肺部病理图像的阅片效率。
肺部病理图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多模态的甲状腺肿瘤图像分类方法及终端设备-CN202111660372.3在审
发明人：姜伟;邓晓妃;朱婷;汪天富;雷柏英;向卓;柳懿垚;赵程 -专利权人：华中科技大学协和深圳医院
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态的甲状腺病理图像分类方法及终端设备，其中，方法包括步骤：采用三个ResNet18网络分别对三个模态的甲状腺病理图像进行信息特征提取，得到三模态信息特征，所述三个模态的甲状腺病理图像包括甲状腺超声图像、甲状腺弹性图像和甲状腺血流图像；采用多模态多头注意力模块提取三个模态的甲状腺病理图像的共有信息特征；将三模态信息特征和共有信息特征进行融合后，并利用残差网络进行甲状腺病理图像分类，输出分类结果。本发明在合作研究单位提供的多模态甲状腺超声数据集上验证了设计的多模态的甲状腺病理图像分类方法，结果证明了此方法可以准确地对甲状腺病理图像进行分类，为超声科医生对诊断甲状腺癌提供快速、准确的辅助。
一种基于多模态甲状腺肿瘤图像分类方法终端设备

[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]基于物联网的医院信息管理方法及装置-CN202211122173.1有效
发明人：陈红;高翔;赵采红 -专利权人：武汉大学人民医院（湖北省人民医院）
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明涉及医疗数据构建技术领域，一种基于物联网的医院信息管理方法及装置，包括：根据病理诊断录音构建病理诊断图，将所述病理诊断图由3通道转为32通道，得到病理多通道图，对所述病理多通道图执行特征提取，得到病理诊断特征图，将所述病理诊断特征图输入至预训练完成的YOLO模型中执行区域拆分及识别，得到就诊患者信息图、诊断医生信息图、诊断诊查图、药物开具图及费用结算图，将所述就诊患者信息图、诊断医生信息图、诊断诊查图、药物开具图及费用结算图按照结构化存储方式存储至关联性数据库中本发明可解决区域内不同医院的所有病理诊断数据缺乏统一的存储形式而导致后续医疗科研、制度制定从病理诊断数据的源头获取不便问题。
基于联网医院信息管理方法装置

[发明专利]病理图关键区域确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910138631.2有效
发明人：刘军;陈皇;陶思言;祝闯;杨洁;钟定荣 -专利权人：北京邮电大学;中日友好医院
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种病理图关键区域确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待处理病理图；将所述待处理病理图分割为多个待处理病理子图；将各所述待处理病理子图输入到预先确定的分类器中进行分析，确定各所述待处理病理子图中包含目标信息的目标待处理病理子图，以及所述目标待处理病理子图的目标特征；针对各所述目标待处理病理子图，将该目标待处理病理子图的目标特征输入到预先确定的分割模型中，得到划分出目标信息区域的该目标待处理病理子图对应的目标图片；组合各所述目标图片，得到针对于所述待处理病理图的病理图关键区域。本发明实现了减少病理图中目标信息的丢失，得到所有目标信息的病理图关键区域。
病理关键区域确定方法装置电子设备存储介质

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