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公开(公告)号:CN114612482A
公开(公告)日:2022-06-10
申请号:CN202210217663.3
申请日:2022-03-08
Applicant: 福州大学 , 福建省肿瘤医院(福建省肿瘤研究所、福建省癌症防治中心)
IPC: G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种胃癌神经浸润数字病理切片图像定位和分类方法及系统,首先将整张病理图像采用滑动窗口的方式切分小patch训练图像块;其次,构建并将训练图像块输入训练分割模型,分割胃癌细胞区域并输出胃癌细胞生成掩模,同时构建并将训练图像块输入DETR模型,检测神经区域对神经进行定位和分类;而后,基于胃癌分割模型的输出结果和DETR网络输出结果,将胃癌分割掩膜和神经检测结果图输入神经浸润判别网络,对神经区域与胃癌区域进行像素级别的重叠判别,若不存在重叠区域,则对该神经区域判别为正常神经区域,不对其进行定位和类别的呈现;若存在重叠区域,则判别是神经浸润,输出神经浸润的定位和分类结果;最后,将小patch图像块拼回原始大小图像输出。
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公开(公告)号:CN112419452A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011546997.2
申请日:2020-12-24
Applicant: 福州大学 , 福建省肿瘤医院(福建省肿瘤研究所、福建省癌症防治中心)
Abstract: 本发明涉及一种胃癌PD‑L1数字病理切片图像快速合并系统,包括依次连接的数字化扫描设备和数字病理切片图像快速合并装置;所述数字病理切片图像快速合并装置包括依次连接的胃癌数字病理切片数据库、图像处理单元、配准单元、标注单元和图像合并单元;本发明装置能够实现胃癌PD‑L1数字病理切片图像快速合并,降低医生工作量,提高效率。
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公开(公告)号:CN110498152A
公开(公告)日:2019-11-26
申请号:CN201910879137.1
申请日:2019-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于AI的智能分类垃圾桶及其方法,所采用的分类垃圾桶包括图像识别模块、控制模块和分为多个垃圾分类存储区的桶体;所述桶体与垃圾分类机构相通;所述垃圾分类机构外壁处设有垃圾投放口、图像采集区和触控屏;所述图像采集区处设有可扫描条形码和拍摄垃圾图像的的摄像头;所述控制模块与摄像头相连以对垃圾进行识别;本发明能自动对投入的垃圾进行分类存放。
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