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公开(公告)号：CN111986802A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010819859.0
申请日：2020-08-14
Applicant: 上海市肺科医院
Abstract: 本发明提供一种肺腺癌病理分化等级的辅助判定系统及方法，涉及深度学习技术领域，包括：图像获取模块，用于获取若干早期肺腺癌患者的数字病理图像；图像标注模块，用于分别对各数字病理图像进行标注得到数字病理标注图像；模型训练模块，用于训练得到肺腺癌组织生长模式识别模型；图像预测模块，用于将待预测数字病理图像输入肺腺癌组织生长模式识别模型得到各病灶区域对应的预测肺腺癌组织生长模式；病理分化模块，用于计算各预测肺腺癌组织生长模式的肿瘤细胞占比，为医生对进行肺腺癌病理分化等级的判定提供辅助参考。有益效果是有效避免肺腺癌病理分化等级的判定过于依赖医生的经验以及诊断一致性差，有效提升医生的工作效率。
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公开(公告)号：CN111369534A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010148275.5
申请日：2020-03-05
Applicant: 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
Abstract: 本发明公开了一种预测肺癌病理图像中基因突变的辅助系统及方法，涉及神经网络。包括：第一获取模块，获得数字病理图像并根据肺癌类别进行标注获得标注图像；第二获取模块，对病灶区的肿瘤进行基因测序获得基因突变数据；生成模块，将标注图像和与基因突变数据生成训练数据组；分组模块，将训练数据组分成训练集和测试集；训练模块，将训练集进行训练获得肺癌基因突变判断模型；测试模块，将测试集输入到肺癌基因突变判断模型中进行测试获得基因表达量；处理模块，根据基因表达量与对应的基因突变数据得到预测准确率，不小于准确率阈值时保存肺癌基因突变判断模型。具有以下有益效果：预测患者基因突变的可能，提前进行相应治疗。
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公开(公告)号：CN111340128A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010148819.8
申请日：2020-03-05
Applicant: 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
Abstract: 本发明公开了一种肺癌转移性淋巴结病理图像识别系统及方法，涉及神经网络。包括：标注模块，获取若干肺癌患者的切片图像，并对转移性淋巴结病灶区域进行标注，得到标注图像；分类模块，将各标注图像按照比例分为训练集和测试集；筛选模块，针对训练集中的各标注图像，分别去除背景区域得到组织图像；切割模块，对各组织图像进行图像切割，得到若干切割图像；训练模块，根据各切割图像训练得到肺癌转移性淋巴结的检测模型；优化模块，根据测试集中的各标注图像对肺癌转移性淋巴结检测模型进行优化；识别模块，用于根据检测模型对待检测切片图像进行病理图像识别。具有以下有益效果：方便医生发现可疑图像并提高切片图像的识别率。
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