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[发明专利]一种基于转录模式的肺腺癌组织学亚型分类方法-CN202211451767.7在审
发明人：刘辉;焦孟雪 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：一种肺腺癌组织学亚型的分析方法，是由转录模式揭示，步骤包括：肺腺癌不同组织学模式的样本间进行差异分析，得到模式间显著差异基因；差异基因与免疫基因集取交集，得到免疫相关差异基因；对免疫相关差异基因进行GO和KEGG通路富集分析，得到基因显著富集的生物通路，进一步筛选得到38个组织学模式免疫特征基因。一种揭示肿瘤组织学亚型的方法，由38个组织学模式免疫特征基因的转录组揭示L组织学亚型、PA组织学亚型和S组织学亚型。一种基于转录模式的肺腺癌肿瘤组织学亚型的分类模型，是由多层感知器构建；38个组织学模式免疫特征基因转录组表达量作为分类模型的输入，经过隐藏层，输出L、PA和S三种组织学模式分类。
一种基于转录模式腺癌组织学分类方法

[发明专利]组织学盒堆垛-CN202180024403.8在审
发明人： M·哈里斯;K·比亚杰;K·诺里斯 -专利权人：山顿诊断有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： B01L3/00 文献下载
摘要：构造为插入到打印机的贮仓中的组织学盒的堆垛，堆垛中的每个组织学盒包括底面、与底面相对的顶面、前面、与前面相对的后面、第一侧面和与第一侧面相对的第二侧面。组织学盒的顶面是敞开的，以允许将样本接纳在组织学盒内。组织学盒在堆垛内具有基本相同的取向。堆垛中的组织学盒布置成使第一组织学盒位于堆垛的底部，并且堆垛中的每个后续组织学盒直到堆垛中的最后一个组织学盒均布置成使其底面位于前一个组织学盒的顶面上。堆垛中的组织学盒由环绕组织学盒的整个堆垛的带段保持在一起。带段包括第一固定区域和第二固定区域。第一固定区域重叠并粘附于第二固定区域。该带段还包括位于该带段的端部的释放区域。该释放区域构造为在组织学盒的堆垛已插入到打印机的贮仓中之后由使用者拉动，以便从第二固定区域释放第一固定区域，从而在打印机的贮仓内释放组织学盒。
组织学堆垛

[发明专利]用于处理由医学成像装置捕获的组织学图像的方法和装置-CN201880012805.4在审
发明人：肯尼思·马克·沙利文;姜镇万 -专利权人：株式会社高永科技
申请日： 2018-02-21 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：公开了一种用于处理由医学成像装置捕获的一个或多个组织学图像的方法。在该方法中，接收组织学图像，并且基于将一个或多个样本组织学图像与一个或多个样本目标组织学图像相关联的预测模型识别每个对应于候选组织类型的目标区域。将与所识别的至少一个目标组织学图像相关联的一个或多个显示特性应用于组织学图像。
组织学图像医学成像装置捕获关联方法和装置目标区域显示特性样本目标预测模型组织类型样本应用

[发明专利]组织学染色剂的光谱区分-CN201680079559.5有效
发明人： S·Y·别列日纳;R·尼夫斯艾利切亚;E·C·欧拉 -专利权人：雅培实验室
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G01B21/00 文献下载
摘要：本公开提供用于评估在组织学分析仪中使用的组织学染色剂的分光光度方法。这些方法应用于各种评估中，包括组织学染色剂的标识的确定、组织学染色剂的质量的确定等。还包括用于实践所描述方法的设备和系统。本公开还提供计算机可读介质，其包含在评估组织学分析仪中使用的组织学染色剂时有用的组织学染色剂的参考分光光度特性的库。还提供包含指令的计算机可读介质，所述指令使计算设备执行用于进行组织学染色剂的评估的步骤。
组织学染色剂光谱区分

[发明专利]一种肿瘤核磁共振与组织学精准配准的方法、系统及应用-CN202110619291.2在审
发明人：黄素宁;蒋威;林映煜 -专利权人：广西医科大学附属肿瘤医院
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于生物医学影像处理技术领域，公开了一种肿瘤核磁共振与组织学精准配准的方法、系统及应用，所述肿瘤核磁共振与组织学精准配准的方法包括：针对肿瘤动物模型和临床肿瘤患者，进行3.0T多参数MRI成像，勾画出肿瘤ROI，导出为三维图形，用SolidWorks创建3D打印模具；分离肿瘤并标记好方向后，放进3D模具，进行切割，获得与多参数MRI对应的组织学切片；通过Matlab进行高斯运算，获得多参数MRI的肿瘤区域特征模型；通过电镜扫描获得组织学切片图像，与对应的MRI肿瘤区域特征模型进行对比分析。本发明率先联合3D打印技术，成功构建MRI影像组学与组织学共建的全新方法，使肿瘤MRI与组织学精准配准，准确率达80％以上。
一种肿瘤核磁共振组织学精准方法系统应用

[发明专利]基于病理图像的肝细胞癌组织学亚型智能量化系统-CN202310756730.3在审
发明人：汤晓丽;谢锐翔;高建莹;邓立彬;娄伟明;鲁依辰;黄佳懿 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提出一种基于病理图像的肝细胞癌组织学亚型智能量化系统，步骤包括：获取肝细胞癌病理图像并进行预处理；勾画病理图像中不同组织学类型的感兴趣区(ROI，region of interest)，切割ROI获得色块(tile)，构建不同组织学类型的tile数据集；将数据集分为训练集、验证集和测试集，利用深度学习网络对数据集进行训练，获得组织学类型判别模型；自动进行肝细胞癌病理图像分析并统计各组织学亚型所占比例
基于病理图像肝细胞组织学智能量化系统

[发明专利]一种应用无创生物标志物评价AIH组织学炎症的试剂盒-CN202210395101.8在审
发明人：马雄;胡明礼;王绮夏;尤征瑞;李尤;苗琪;唐茹琦;黄冰源;崔娜娜;王睿 -专利权人：上海交通大学医学院附属仁济医院
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01N33/576 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用无创生物标志物评价AIH组织学炎症的试剂盒，涉及生物检测技术领域，一种sCD48‑AIH‑SI模型在预测AIH患者组织学炎症的试剂盒中的应用。本发明提供具有测定血清中sCD48和基于预测模型sCD48‑AIH‑SI的检测试剂盒，能提高对AIH患者组织学炎症的预测能力，准确反映肝内组织学炎症的严重程度，对AIH患者的药物使用及方案调整具有良好的提示价值
一种应用创生标志评价 aih 组织学炎症试剂盒

[发明专利]一种基于钆塞酸二钠增强的MRI影像组学预测肝细胞肝癌的组织学等级的方法-CN202210272957.6在审
发明人：何健;毛应凡;王锦程;徐珊珊;汤盛楠;吴锦 -专利权人：何健
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：一种基于钆塞酸二钠增强的MRI影像组学预测肝细胞肝癌的组织学等级的方法。现有的缺少一种利用基于钆塞酸二钠增强的MRI影像组学预测肝细胞肝癌的组织学等级的方法。一种基于钆塞酸二钠增强的MRI影像组学预测肝细胞肝癌的组织学等级的方法，获取钆塞酸二钠增强的MRI影像组学特征；使用ICC评估提取的各组MRI影像组学特征的观察者之间的一致性；将ICC值低于0.75的影像组学特征剔除；将获得的各一致性的平均值用作最终结果；通过决策树筛选特征参数并构建预测肝细胞肝癌的组织学等级的模型，包括：血清AST水平、AUClow和mode这2个肝胆期影像组学特征、energy、inversevariance、IDMN、maximum这4个动脉期影像组学特征。本发明能够简单准确的预测肝细胞肝癌的组织学等级。
一种基于钆塞酸二钠增强 mri 影像预测肝细胞肝癌组织学等级方法

[发明专利]基于深度学习和迁移学习的肺腺癌组织学亚型分类方法-CN202211139740.4在审
发明人：张景航;王现伟;张燕飞;刘冬玲;朱彦艳;秦宇;王来;庞婷 -专利权人：新乡医学院第一附属医院
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像分类技术领域，具体涉及基于深度学习和迁移学习的肺腺癌组织学亚型分类方法，该方法包括：获取待检测肺腺癌图像；利用肺腺癌组织学亚型分类网络，确定待检测肺腺癌图像对应的目标肺腺癌组织学亚型，并输出目标肺腺癌组织学亚型。本发明通过迁移学习解决可用训练数据较少的问题，以提高分类性能，与传统方法相比，该方法可以为肺腺癌组织学类型的病理诊断提供必然的支持并提高分类性能。优越的性能及其较高的准确度和灵敏度都表明所提出的影像组学模型具有应用于肺腺癌病理分型诊断的潜力。
基于深度学习迁移腺癌组织学分类方法

[发明专利]信息处理系统、信息处理方法以及程序-CN202080106293.5在审
发明人：藤井诚志;吉野孝之;山田智之;服部正泰 -专利权人：基诺媒体株式会社;国立研究开发法人国立癌症研究中心
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：具有：取得部，取得对象疾病的患者的病理组织图像；分割部，将该患者的病理组织图像分割为多个区域图像；特征预测部，对针对病理组织学特征的每个种类而构建的多个特征预测模型分别输入区域图像，分别取得病理组织学特征的有无的预测信息；筛选部，筛选多个该取得的病理组织学特征的有无的组合与预先设定的筛选时的病理组织学特征的有无的组合一致的区域图像；基因突变预测部，对针对病理组织学特征的有无的组合以及基因突变的每个种类而构建的基因突变预测模型
信息处理系统方法以及程序

[发明专利]人体组织学教学方法-CN202210378940.9在审
发明人：郑征;郝学聪;代鹏飞;潘晓萌;王旭昭 -专利权人：青岛大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G09B19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种人体组织学教学方法，采用人体组织学教学工具，人体组织学教学工具包括：底板、原始生物立牌、生命值标记卡、进化点标记卡，以及与底板匹配的情景卡牌、进化卡牌和组织卡牌。在教学活动中，使用者利用不同卡牌的功能，针对所处环境的需要或变化，选择功能性卡牌，通过各类人体组织的基本功能或进化出的新能力，实现物种的存活和延续。本发明动能够帮助玩家以人体组织适应环境的能力和组织进化的角度，学习人体组织的结构与功能的知识，并打造“结构与功能密切联系”的人体组织学科学观，有利于辅助高等医学院校中的《人体组织学》的教学，提高教学质量
人体组织学教学方法

[发明专利]细胞学和组织学固定剂组合物及其使用方法-CN99808948.6无效
发明人： R·A·吉吉斯;M·埃－阿明 -专利权人：莱密纳股份有限公司
申请日： 1999-06-30 - 公布日： 2004-03-31 - 主分类号： G01N1/30 文献下载
摘要：本发明是关于一种固定剂组合物，该固定剂组合物在制备细胞学或组织学标本中的用途，和制备颗粒状物体，如细胞学、血液学和微生物学标本的方法，通过将颗粒状物体收集在均一的层，优选单层中，并将颗粒状物体固定于本发明的组合物中本发明的细胞学、血液学、微生物学和组织学固定剂组合物含有醛交联剂，多元醇和去污剂。本发明保存颗粒状或组织学标本的方法使用含有醛交联剂，多元醇和去污剂的固定剂组合物。
细胞学组织学固定组合及其使用方法

[实用新型]人体组织学教学工具-CN202220838348.8有效
发明人：郝学聪;郑征;魏恺;冯淑雅;李晶晶 -专利权人：青岛大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G09B19/22 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种人体组织学教学工具，包括：底板，包括初始区域板和多个具有不同特化区域的特化区域板，初始区域板的初始区域和每个特化区域板的特化区域内均设有多个位置格，位置格设有表示顺序的数字；至少一张表示原始生物的原始生物立牌多个设有与原始生物的一滴血对应的生命值标记的生命值标记卡；以及多个设有用于原始生物进化的进化点标记的进化点标记卡；与底板匹配的卡牌，包括：多张情景卡牌，分别对应生物生存过程中遇到的不同环境危机情景；多张进化卡牌，分别对应人体组织学中的不同组织细胞结构或细胞超微结构；多张组织卡牌，分别对应人体组织学中的不同组织类型。本实用新型用于人体组织学教学，提高教学质量。
人体组织学教学工具

[发明专利]一种计算机辅助乳腺浸润性导管癌组织学分级的方法-CN201710491874.5有效
发明人：包骥;向飞 -专利权人：成都知识视觉科技有限公司;包骥
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算机辅助乳腺浸润性导管癌组织学分级的方法：病理医师对乳腺癌组织学数字切片图像中的存在乳腺浸润性导管癌细胞的区域进行人工标注，对标注为乳腺浸润性导管癌的区域给出组织学分级评分；读入完成标注和组织学分级的数字化切片图像文件，将图像切割成小块图像，通过查询浸润性导管癌区域标注和组织学分级评分的信息，得到每个小块图像的标签信息，获得两大类样本集；利用CNN神经网络，建立多标签深度学习分类训练任务，让神经网络自动学习每一个小块图像中的图像特征，得到分类模型；利用该分类模型，对从乳腺癌组织学切片图像中提取出来的小块图像进行分类识别。
一种计算机辅助乳腺浸润导管组织学分级方法

[发明专利]用于数字病理学的人工智能处理系统和自动化预诊断工作流程-CN202080011013.2在审
发明人： W·杰奥尔杰斯库;K·萨利格拉玛;C·鲁那;D·劳勒;C·莱西 -专利权人：徕卡生物系统成像股份有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：一种数字病理系统包括AI处理模块，该AI处理模块被配置为调用AI处理应用的实例用于处理来自组织学图像的图像数据；以及应用模块，该应用模块被配置为调用应用的实例，该应用可操作以对与患者记录相关联的组织学图像执行图像处理任务AI处理模块可以是通过将图像像素分类为肿瘤组织或非肿瘤组织的多个组织类别中的一个组织类别来处理组织学图像以标识肿瘤的CNN。测试排序模块基于所标识的组织类别来自动确定是否应当在组织样本上执行附加测试。有利地，在病理学家第一次核查时，患者记录包括组织学图像和来自经自动排序的附加测试的结果。
用于数字病理学人工智能处理系统自动化诊断工作流程

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