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一种基于病理图像的肝癌区域自动勾画方法
摘要文本
本发明公开了一种基于病理图像的肝癌区域自动勾画方法,具体涉及肝癌病理图像预测技术领域。本申请基于肝癌病理图像建立了预测肝癌癌区的模型流程,并且模型效果较好,其中dice值达到0.92,具体的是构建了深度学习病理图片识别模型,具体的是通过深度学习勾画癌区、再利用影像组学提取特征并根据特征训练模型以及判别任务,具备步骤详细、方案清晰和预测准确的优点;解决了医生看病理图片费时标注癌区费力的问题,并且也避免出现假阳性患者浪费医疗资源,分析准确率高;通过预测时截取patches中心部分预测并应用于patches其他区域,有效节约了模型训练与预测的时间,同时模型训练与预测精度损失也较小。
申请人信息
- 申请人:神州医疗科技股份有限公司
- 申请人地址:100080 北京市海淀区颐和园路2号未来科技大厦主楼12层1201室
- 发明人: 神州医疗科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于病理图像的肝癌区域自动勾画方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410067270.8 |
| 申请日 | 2024/1/17 |
| 公告号 | CN117576127A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06T7/11 |
| 权利人 | 神州医疗科技股份有限公司 |
| 发明人 | 马鹏程; 刘燕波; 聂瑞; 许娟; 高剑伟; 王剑仲; 梁大柱; 张佳乐; 王瑞国; 吴玉杰; 史文钊 |
| 地址 | 北京市海淀区颐和园路2号未来科技大厦主楼12层1201室 |
专利主权项内容
1.一种基于病理图像的肝癌区域自动勾画方法,包括以下步骤,其特征在于:步骤A.利用深度学习训练肝癌预测模型,并勾画出肝癌区域;步骤B.利用影像组学提取特征并根据特征诊断预测。