丁偕
- 作品数：39 被引量：32H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 一种数字病理图像检索系统
- 本发明提供了一种数字病理图像检索系统。本发明可将图像、电子病历、检验检查报告以及诊断描述均作为检索依据，建立集病理图像检索和相关医学资料检索为一体的检索系统。将数字病理图像、检验检测报告以及病理特征的强相关信息整合在一起...
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- 文献传递
- 一种基于自监督学习的脑部核磁共振图像配准方法
- 本发明公开了一种基于自监督学习的脑部核磁共振图像配准方法，利用自监督学习方法，充分挖掘图像自身的特征包括图像语义特征、图像高层特征和图像低层特征等，有效地解决了传统脑部核磁共振配准方法速度慢、流程繁琐的问题。本发明能够更...
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- 一种数字病理图像去模糊方法
- 本发明提供了一种数字病理图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤：构建清晰数字病理图像库和模糊数字病理图像库；训练深度神经网络，得到训练好的去模糊网络预测模型；实时输入数字病理图像，对该数字病理图像进行初步的预处理操作；...
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- 文献传递
- 一种数字病理图像的交互式标注精细化方法
- 本发明提供了一种数字病理图像的交互式标注精细化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建并训练Resnet弱监督分类模型；获得实时输入的数字病理图像，对数字病理图像进行预处理，获得与数字病理图像的组织区域相对应的尺寸及染色标准...
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- 文献传递
- 基于心脏雷达信号的人员特征提取方法及人员识别方法
- 本发明要解决的技术问题是：现有的基于心脏雷达信号的人员识别方法只使用了原始的心脏位移信号作为认证模型输入，没有对其进行特征提取从而得到具有代表性的特征。为了解决上述技术问题，本发明的一个技术方案是提供了一种基于心脏雷达信...
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- 基于注意力机制网络的多实例学习框架实现慢性胃炎多项病理指标的自动识别被引量：2
- 2021年
- 目的应用注意力机制网络的多实例学习(Attention-MIL)框架技术,实现慢性胃炎多项指标的自动识别。方法收集2018年1月1日至12月31日复旦大学附属肿瘤医院诊断为胃炎活检病例1015例和上海市浦东医院诊断为胃炎活检病例115例,所有病理切片经扫描仪进行数字化处理,转化为全载玻片成像(whole slide imaging,WSI),WSI标签依据胃炎病理报告,包含活动性、萎缩和肠化3项指标。所有的WSI分为训练集、单一测试集、混合测试集和外部测试集,Attention-MIL模型在3个测试集上评价自动识别的准确性。结果Attention-MIL模型在240例WSI单一测试集上的受试者工作特征曲线下面积(AUC)值分别为:“活动性”0.98,“萎缩”0.89,“肠化”0.98,3项指标的平均准确率为94.2%。模型在117例WSI混合测试集上的AUC值分别为:“活动性”0.95,“萎缩”0.86,“肠化”0.94,3项指标的平均准确率为88.3%。模型在115例WSI外部测试集上的AUC值分别为:“活动性”0.93,“萎缩”0.84,“肠化”0.90,3项指标的平均准确率为85.5%。结论在慢性胃炎的人工智能辅助病理诊断中,Attention-MIL模型的诊断准确性非常接近病理医师的诊断结果,这种弱监督下的深度学习模式适于病理人工智能技术的实际应用。
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- 关键词：胃炎
- 一种基于深度学习的胃镜活检病理数据筛查系统和方法
- 本发明涉及一种基于深度学习的胃镜活检病理数据筛查系统，其特征在于，包括：图像预处理模块；训练数据集生成模块；由重建网络<Image file="DDA0001914977900000011.GIF" he="50" im...
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- 文献传递
- 基于深度学习的结直肠腺体自动分割算法研究
- 2024年
- 为实现腺体自动化分割,减轻病理学医生的工作量,帮助医生做出更加准确的临床决策,提出一种基于注意力机制和可变形卷积的适合腺体分割的深度神经网络模型(Adaptive-Gland-Segmentation-Net,AGS-Net)。该模型使用分组卷积和注意力机制使模型具有更强的表征能力,增加可变形卷积层以适应不同分化程度的腺体形状。在GlaS数据集上,加入染色标准化预处理的AGS-Net在检测结果、分割性能和形状相似性等三方面与竞争方法相比,具有很大的优势。
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- 一种辅助死因分类编码的智能系统
- 本发明提供了一种辅助死因分类编码的智能系统，其特征在于，包括：数据预处理模块；ICD‑10类目训练模块；ICD‑10类目预测模块，对于通过数据预处理模块得到的向量化后的文本信息，预测ICD‑10类目编码结果；ICD‑10...
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- 文献传递
- 一种数字病理切片异常区域快速检测的方法
- 本发明涉及一种数字病理切片异常区域快速检测的方法。本发明基于拟蒙特卡洛抽样(quasi‑Monte Carlo sampling)方法，先对整张WSI图像进行采样计算，构建异常区域分类概率的多重二次曲面，计算该ROI区域...
- 张敬谊丁偕王瑜刘全祥杨佐鹏刘鸣
- 文献传递
