肺癌细胞形态学分析、识别方法及计算机可读存储介质
申请人信息
- 申请人:广州锟元方青医疗科技有限公司
- 申请人地址:510000 广东省广州市白云区京溪街沙太路668号之二105房
- 发明人: 广州锟元方青医疗科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 肺癌细胞形态学分析、识别方法及计算机可读存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311857682.3 |
| 申请日 | 2023/12/29 |
| 公告号 | CN117496276A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 广州锟元方青医疗科技有限公司 |
| 发明人 | 李胜男; 卢成煜; 杨漫纯; 潘威君; 苏永健; 尚滨; 彭铃淦 |
| 地址 | 广东省广州市白云区京溪街沙太路668号之二105房 |
摘要文本
广州锟元方青医疗科技有限公司获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了肺癌细胞形态学分析、识别方法及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：没有带标签的未标注数据划分为待自监督数据和待辅助标注数据；待辅助标注数据进行预处理后执行辅助标注，输出完整标签的数据；将待自监督数据进行预处理后执行自监督预训练，输出自监督训练模型；带有完整标签的数据输入细胞检测模型中，进行模型训练；训练完成后的细胞检测模型，检测细胞样本是否为可疑阳性细胞：若是，则输入到细胞分类模型中进行分类，同时输出数据中每个细胞的类别；通过决策树判断最终诊断类别。本发明在加速细胞数据从标注到实现细胞检测的过程，减少人工标注的时间，提高辅助诊断流程中标注数据的速度和效率，从而提高工作效率。 微信公众号专利查询网
专利主权项内容
1.肺癌细胞形态学分析、识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、没有带标签的未标注数据根据预设比例划分为待自监督数据和待辅助标注数据；S2、待辅助标注数据进行预处理后执行辅助标注，输出完整标签的数据；同时，将待自监督数据进行预处理后执行自监督预训练，输出自监督训练模型；S3、将辅助标注完成的带有完整标签的数据，输入细胞检测模型中，进行模型训练；其中模型训练的初始化参数为自监督训练模型的参数；S4、训练完成后的细胞检测模型，检测细胞样本是否为可疑阳性细胞；S5、将可疑肺癌阳性细胞输入到细胞分类模型中进行分类，同时输出数据中每个细胞的类别，此共输出9个类别：Adeno、SCC、SCC3、SCLC、SC、Columar、Garbage、Trash、WN；S6、对于细胞分类模型一张细胞图片会输出其对于9个类别的置信度，单一图片的权重进行方差计算，对于病例的所有检测出的细胞图片计算完方差后，去方差最大的前若干个图片类别进行投票，投票类别为最终诊断类别，最终诊断类别包括：疑似腺癌、疑似鳞癌、疑似小细胞癌、疑似异型细胞、阴性。