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任菲: 作品数：26 被引量：26H指数：3; 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金首都卫生发展科研专项更多>>; 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术生物学文化科学更多>>

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基于旋转和平移不变性的分子图像识别算法: 2012年; 目的探讨冷冻电镜分子图像的识别方法,为快速、准确的分子图像识别研究提供有效帮助。方法提出一种新的分子图像识别算法,可以生成旋转不变性和平移不变性的特征,并且采用基于分治思想的优化策略,显著地提高了算法的识别精度。结果在基准测试集上,同当前主流分子图像识别算法进行了对比,识别率优于其他算法。结论基于旋转和平移不变性特征的分子图像识别算法,有效解决了噪声的干扰和分子图像取向随机性的问题,提高了算法的识别精度。基于分治思想的优化策略,显著地提高了算法的识别速度。; 张阳德任菲张法金鑫

一种二维网格片上网络的任务映射方法: 本发明公开了一种二维网格片上网络的任务映射方法，，包括下列步骤：1)预分配所有线程至二维网格上的预期位置，所述线程包括可以映射至任何位置的普通线程；2)计算每个普通线程与该普通线程的预期位置附近的普通线程或空闲位置交换后...; 刘祥陈曦黄毅张金龙任菲; 文献传递

基于深度学习和H&E染色病理图像的肿瘤相关指标预测研究综述被引量：6: 2022年; 肿瘤的精确诊断对患者的治疗方案选择和预后预测都非常重要。病理学诊断被认为是肿瘤诊断的"金标准",但是,病理学发展目前仍然面临着巨大的挑战,如病理医生的缺乏,特别是在欠发达地区和小医院,这将导致病理医生长期超负荷工作,同时,病理诊断严重依赖于病理医生的专业知识和诊断经验,病理医生的主观性导致了诊断不一致性的激增。全切片扫描图像(Whole Slide Images,WSI)技术和深度学习方法的突破性进展为计算机辅助诊断和预后预测提供了新的发展机遇。苏木精-伊红(Hematoxylin-Eosin,H&E)染色的组织病理切片可以很好地显示细胞形态和组织结构,而且制作简单、成本便宜、使用广泛。仅仅从H&E染色的病理图像可以预测什么?在将深度学习方法应用到病理图像领域之后,这个问题得到了新的答案。文中首先总结了基于深度学习和病理图像的肿瘤相关指标预测的整体研究框架,按照整体研究框架发展的顺序将其总结为3个逐渐推进的阶段:基于人工选取感兴趣的单张图片小块进行WSI预测研究、基于多数投票的WSI预测研究以及具有普遍适用性的WSI预测研究。其次简单介绍了4种在WSI预测中经常用到的监督学习或弱监督学习方法:卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络和多示例学习。然后综述了可以通过病理图像预测的肿瘤相关指标以及其最新研究进展,文中主要从两个方面进行文献的综述:预测专家可以阅片识别的肿瘤相关指标(肿瘤分类、肿瘤分级、肿瘤区域识别)和预测专家无法阅片识别的肿瘤相关指标(基因变异预测、分子亚型预测、治疗效果评估、生存期预测)。最后展望了该领域面临的挑战和机遇。; 颜锐梁智勇李锦涛任菲; 关键词：病理图像计算机辅助诊断医学图像分析

基于深度学习模型的颈椎MR图像脊髓及椎管自动测量: 2024年; 目的:探讨深度学习实现颈椎MR脊髓和椎管自动测量的可行性。方法:回顾性收集558例颈椎MR图像,以8:1:1的比例随机分为训练集(n=436)、调优集(n=61)和测试集(n=61)。由一位低年资医师标注所有图像的椎管和脊髓,在测试集中测量脊髓最大受压程度、椎管最大狭窄程度、横截面积及压缩比,由一位主任医师审核所有结果后作为金标准。另一位高年资医师在测试集中进行测量作为人工组结果。以Swin Transformer为骨干网络的深度学习模型进行的分割和测量作为模型组结果。采用Dice相似系数(DSC)、交并比(IoU)评价模型分割性能。使用组内相关系数(ICC)、Bland-Altman散点图比较各组结果一致性。结果:测试集中,深度学习模型分割脊髓(横轴面、矢状面)和椎管(矢状面)的DSC值(%)为93.10±0.57、94.60±0.09、86.17±0.22,IoU值(%)为87.09±1.00、89.76±0.17、75.70±0.34。人工组、模型组和金标准的ICC值为0.770~0.945,模型组与金标准的组间ICC值为0.782~0.913,人工组与金标准的组间ICC值为0.692~0.903,三组之间的差异具有统计学意义(P<0.001)。结论:深度学习模型对颈椎MR椎管和脊髓的分割测量具有较高准确性。; 马超冯小晨杨家诚林丽娜张雪媛王晓雯任菲邵成伟曹鹏曹凯; 关键词：磁共振成像颈椎自动测量

基于深度学习构建高频超声-病理图像配准及组织成分预测模型的体外研究: 2024年; 目的:探讨基于深度学习(deep learning,DL)网络,在体外模型中建立高频超声(high-frequency ultrasound,HFUS)-病理图像融合配准方法并构建病理组织成分模型的可行性及预测价值。方法:制备包含4种不同生物组织和定位颗粒的60个体外仿肿瘤模型,在物理匹配下获取同一切面的HFUS图像和全视野切片图像(wide slide image,WSI)。对图像进行质量控制和筛选,在WSI中沿组织边缘手动勾画出感兴趣区域(region of interest,ROI)并转移至HFUS图像上。以原始图像及对应ROI为数据集,按照13∶1∶1分为训练集(n=462)、验证集(n=34)和测试集(n=38)。通过迁移学习DeepLabV3、FCN-50和MobileNetV3网络构建DL模型,并输出自动分割图像,最终采用像素准确度(pixel accuracy,PA)、精确度、灵敏度和F1-score指标量化和比较训练集和测试集中各模型预测效能。结果:基于DeepLabV3、FCN-50和MobileNetV3网络的DL模型自动分割测试集中不同组织成分的准确度和相似度均较高,其中MobileNetV3模型效能最优,其PA为91.4%、F1-score为87.1%。不同网络模型效能之间差异无统计学意义(P>0.05)。各模型预测体外不同组织成分的效能差异之间差异有统计学意义(P<0.001),其中肝脏组织效果最佳。结论:本研究构建的超声-病理融合模型能够有效地识别超声图像中体外组织成分,为进一步临床应用提供方法学依据。; 周文文柴志菲徐明黄通毅赵泽任菲张晓儿谢晓燕; 关键词：高频超声体外模型图像配准

一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法及系统: 本发明提出一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法和系统。本发明首先使用监督学习方法将目标区域缩小到癌症区域，从而减少大量不相关Patch对随后的弱监督学习的噪声影响；然后，基于对比学习得到的Patch特征表示和癌症...; 颜锐张雪媛谭光明任菲刘玉东

基于病理图像的TMB分类方法、系统及TMB分析装置: 本发明涉及一种基于病理图像的TMB分类方法，包括：对已知病理图像进行TMB分类标记和预处理，以构建训练集；通过该训练集对卷积神经网络进行训练，以构建分类模型；对目标病例的目标病理图像进行预处理，以获得多张目标图块；以该分...; 任菲罗坚诚刘志勇刘玉东张弘卜德超; 文献传递

基于多尺度注意力机制的真菌显微图像分类方法: 2023年; 目的利用深度学习技术,建立临床常见的侵袭性真菌图像辅助分类模型。方法回顾性收集2020年9月—2021年4月解放军总医院第八医学中心曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属真菌感染者的显微镜图像,按7∶1.5∶1.5的比例随机分为训练集、验证集和测试集。使用训练集和验证集图像对改进的MobileNetV2网络结构进行训练和参数调试,构建基于多尺度注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)真菌图像11分类模型。以机器鉴定结果为金标准,以查准率、召回率和F1值为指标评价该模型对测试集真菌图像的分类效果。将该模型与5种经典CNN模型进行比较,评价指标包括模型参数量、内存占用量、网络每秒处理的图像数量(frames per second,FPS)、准确率及受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)。结果共纳入真菌显微镜图像7666张,分别包括曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属图像2781张、4115张、770张。其中训练集5366张、验证集1150张、测试集1150张。改进的MobileNetV2模型对测试集11种真菌图像具有较高的分类性能,查准率为96.36%~100%,召回率为96.53%~100%,F1值为97.01%~100%。该模型的参数量、内存占用量分别为4.22 M、356.89 M,FPS为573,准确率为(99.09±0.18)%,AUC为0.9944±0.0018,综合性能优于5种经典网络模型。结论本研究提出的真菌图像分类模型,在保持低运算成本的情况下,可获得较高的真菌图像识别能力,其整体性能优于常见的经典模型。; 张雪媛许鸿雁董跃明刘丹凤孙鹏蕊颜锐崔洪亮雷红任菲; 关键词：真菌卷积神经网络图像分类

器官特异性模态自适应的器官功能智能评估方法及系统: 本发明提出一种器官特异性模态自适应的器官功能智能评估方法和系统，包括：获取生物器官在各个发育阶段的多模态数据，且每个模态数据均具有相应的器官功能分类标签，以多模态计算框架为基础，构建深度神经网络模型，采用该多模态数据训练...; 任菲赵泽谭光明车宇轩刘玉东

基于病理图像的TMB分类方法、系统及TMB分析装置: 本发明涉及一种基于病理图像的TMB分类方法，包括：对已知病理图像进行TMB分类标记和预处理，以构建训练集；通过该训练集对卷积神经网络进行训练，以构建分类模型；对目标病例的目标病理图像进行预处理，以获得多张目标图块；以该分...; 任菲罗坚诚刘志勇刘玉东张弘卜德超; 文献传递

任菲

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