麥克奧迪(廈門)醫(yī)療大數(shù)據(jù)有限公司姜志國獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉麥克奧迪(廈門)醫(yī)療大數(shù)據(jù)有限公司申請的專利一種消化道活檢病理切片自動分析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN112927215B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202110281259.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)一種消化道活檢病理切片自動分析方法是由姜志國;鄭鈺山設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2021-03-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種消化道活檢病理切片自動分析方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種消化道活檢病理切片自動分析方法,包括:將病理切片圖像劃分成多個(gè)子區(qū)域;基于特征提取模型,逐一對各子區(qū)域進(jìn)行特征提取,得到各子區(qū)域的特征矩陣;基于圖像分類模型對各特征矩陣中的各個(gè)特征向量進(jìn)行分類,得到相應(yīng)的病變概率矩陣;基于距離變換算法對各特征矩陣中的各個(gè)特征向量進(jìn)行距離量化,得到距離量化特征矩陣;將各子區(qū)域的特征矩陣和距離量化特征矩陣進(jìn)行級聯(lián),得到融合特征矩陣;基于各個(gè)子區(qū)域的融合特征矩陣和病變概率矩陣,生成各子區(qū)域的組織結(jié)構(gòu)圖;基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型對各組織結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行分類預(yù)測,生成各子區(qū)域的診斷結(jié)果。本發(fā)明能夠?qū)顧z病理篩查,自動輸出診斷結(jié)論,輔助醫(yī)生準(zhǔn)確、高效地完成工作。
本發(fā)明授權(quán)一種消化道活檢病理切片自動分析方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種消化道活檢病理切片自動分析方法,其特征在于,包括:將病理切片圖像劃分成多個(gè)子區(qū)域,并對各個(gè)所述子區(qū)域進(jìn)行逐一診斷;確定當(dāng)前診斷子區(qū)域a,基于預(yù)先構(gòu)建的特征提取模型,并配合滑窗法對當(dāng)前診斷子區(qū)域a進(jìn)行特征提取,得到特征矩陣Fa;基于預(yù)先構(gòu)建的圖像分類模型對所述特征矩陣Fa中的各個(gè)特征向量進(jìn)行分類,得到病變概率矩陣Pa;基于距離變換算法對所述特征矩陣Fa中的各個(gè)特征向量進(jìn)行距離量化,得到距離量化特征矩陣Ha;將所述特征矩陣Fa和所述距離量化特征矩陣Ha進(jìn)行級聯(lián),得到融合特征矩陣基于所述融合特征矩陣和所述病變概率矩陣Pa,生成當(dāng)前診斷子區(qū)域a的組織結(jié)構(gòu)圖Ga;基于預(yù)先訓(xùn)練好的圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型對當(dāng)前診斷子區(qū)域a的所述組織結(jié)構(gòu)圖Ga進(jìn)行分類預(yù)測;基于分類預(yù)測結(jié)果,生成當(dāng)前診斷子區(qū)域a的診斷結(jié)果ca;所述基于距離變換算法對所述特征矩陣Fa中的各個(gè)特征向量進(jìn)行距離量化,得到距離量化特征矩陣Ha;將所述特征矩陣Fa和所述距離量化特征矩陣Ha進(jìn)行級聯(lián),得到融合特征矩陣包括:基于距離變換法求取當(dāng)前診斷子區(qū)域中任一圖像塊的特征向量Fij在特征矩陣Fa中距離0向量或邊界的最短坐標(biāo)距離dij;表示第i行第j列窗口對應(yīng)的長度為df的特征向量;利用下式對dij進(jìn)行距離變換: 上式中,表示當(dāng)前圖像塊靠近組織區(qū)域邊界的程度,τ表示溫度系數(shù),其根據(jù)實(shí)際應(yīng)用效果設(shè)置,取τ=16;利用下式對進(jìn)行距離量化編碼; 上式中,dh表示量化編碼的長度;Hij表示距離量化特征向量;hijk表示Hij中第k個(gè)元素的取值;分別將當(dāng)前診斷子區(qū)域中的各個(gè)圖像塊特征向量Fij和距離量化特征向量Hij進(jìn)行級聯(lián),獲得各個(gè)圖像塊的融合特征向量其長度為d=df+dh;基于各個(gè)圖像塊的融合特征向量構(gòu)建融合特征矩陣
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