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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
申请人： 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
摘要： 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：CN111640503A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010479379.4
申请日：2020-05-29
申请人： 上海市肺科医院
摘要： 本发明提供一种晚期肺癌患者的肿瘤突变负荷的预测系统及方法，包括：数据获取模块，获取早期肺癌患者的第一肺部断层扫描影像和真实肿瘤突变负荷，晚期肺癌患者的第二肺部断层扫描影像和临床生存数据；第一处理模块，采用预设的标注框进行标注得到第一肺部标注影像和第二肺部标注影像；将各第一肺部标注影像及真实肿瘤突变负荷加入第一数据集合；模型训练模块，根据第一数据集合训练得到肿瘤突变负荷预测模型；第二处理模块，将各第二肺部标注影像输入肿瘤突变负荷预测模型得到预测肿瘤突变负荷；根据各临床生存数据进行生存分析得到生存分析曲线，并处理得到预测肿瘤突变负荷的分布曲线与生存分析曲线的相似度。有效提升预测准确性且节约成本。
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公开(公告)号：CN111370128A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010148798.X
申请日：2020-03-05
申请人： 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
摘要： 本发明公开了一种肺癌患者预后预测系统及方法，涉及神经网络。包括：标注模块，对数字病理图像进行标注获得标注图像；获取模块，获取与标注图像相对应的预后数据和生存时间；集合模块，将每个标注图像与预后数据和生存时间分别加入数据集合，生成训练数据组；分类模块，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患者预后预测模型；测试模块，将测试集输入到肺癌患者预后预测模型中得到相应的预测准确率；预测模块，用于将待检测患者的数字病理图像输入到肺癌患者预后预测模型，得到预测预后数据和预测生存时间。具有以下有益效果：医生根据预测结果制定治疗方案，提升治疗效果和延长生存时间。
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公开(公告)号：CN111370059A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010148803.7
申请日：2020-03-05
申请人： 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
摘要： 本发明公开了一种肿瘤突变负荷的预测系统及方法，涉及神经网络。包括：获取模块，对数字病理图像并标注获得标注图像；第一处理模块，对病灶区进行测序得到真实肿瘤突变负荷；第二处理模块，对病灶区进行特征提取得到病理图像特征；集合模块，将标注图像、真实肿瘤突变负荷和病理图像特征生成训练数据组；训练模块，根据训练数据组训练获得肿瘤突变负荷预测模型；提取模块，提取采用免疫治疗方案的获益肺癌患者；第三处理模块，获取各获益肺癌患者的临床随访数据，并得到肿瘤突变负荷区间并输出；预测模块，将待预测患者的数字病理图像输入到模型中得到预测肿瘤突变负荷。具有以下有益效果：预测其肿瘤突变负荷，以确定治疗方案。
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公开(公告)号：CN111311589A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010148254.3
申请日：2020-03-05
申请人： 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种肺部结节检测及性质判定系统及方法，涉及神经网络。第一获取模块，获取肺部断层扫描图像；第二获取模块，获取临床数据；预处理模块，得到肺实质断层扫描图像；数据存储模块，保存结节检测模型和结节分类模型；结节检测模块包括：检测单元，检测得到肺部结节候选区位置；分类单元，对候选区位置处理得到真实结节区域；标注模块，对各高维特征和临床数据进行人工标注，获得标注图像；训练模块，训练得到肺部结节性质判定模型；模型构建模块，构建肺部结节识别模型；预测模块，将待检测患者的肺部断层扫描图像输入到肺部结节识别模型，得到预测概率。具有以下有益效果：提升真实结节性质判定的准确率。
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公开(公告)号：CN109907804B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910281622.9
申请日：2019-04-09
申请人： 上海市肺科医院
摘要： 本发明公开了一种肺结节体内测量辅助定位装置及定位方法，该定位装置包括：一体外固定元件；一具有弯曲性能的类关节元件，类关节元件的近端设置于体外固定元件上；一设置于类关节元件的远端的安装底座；一活动装设于安装底座顶端的体内激光测量元件，体内激光测量元件内设置有一重力传感器和若干激光发射单元，若干激光发射单用于测量预设入针点至胸腔的上下和前后胸壁的距离；以及一设置于安装底座底端的标尺，标尺的远端设置有标记元件。采用本发明定位装置的肺结节体内测量辅助定位方法，能够替代术前定位操作后的CT校验，在手术中判断术前定位是否准确，避免患者接受额外的辐射剂量，并保证定位的精确性。
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公开(公告)号：CN111340825A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010148259.6
申请日：2020-03-05
申请人： 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
摘要： 本发明提供一种纵膈淋巴结分割模型的生成方法及系统，涉及医疗图像处理技术领域，包括：获取若干胸外科患者的肺部CT图像，并对各肺部CT图像进行三维重建，得到三维图像；分别对各三维图像进行三维分割，得到标记有真实纵膈淋巴结病灶区域的三维标注图像；将各三维标注图像进行分组，得到训练集、测试集和矫正集；训练集训练得到纵膈淋巴结分割模型；测试集输入纵膈淋巴结分割模型得到相应的分割图像，计算纵膈淋巴结分割模型的分割准确率；分割准确率小于准确率阈值，则矫正集对纵膈淋巴结分割模型进行矫正；分割准确率不小于准确率阈值，则将纵膈淋巴结分割模型进行保存。本发明有效提高纵膈淋巴结分割的准确性，且无需人工干预，实用性强。
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公开(公告)号：CN111265234A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010148269.X
申请日：2020-03-05
申请人： 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
摘要： 本发明提供一种肺部纵膈淋巴结的性质判定系统及方法，涉及医学图像处理技术领域，包括：将采集的若干肺部断层扫描图像进行图像分割，得到每个肺部断层扫描图像的病灶部位图像；提取各病灶部位图像的高维特征数据；针对每个病灶部位图像，获取肺部纵膈淋巴结的真实恶性概率，并将病灶部位图像、高维特征数据以及真实恶性概率加入一病灶数据集合；根据各病灶数据集合构建图像特征数据库；根据图像特征数据库训练得到肺部纵膈淋巴结的性质判定模型；将待预测病人的肺部断层扫描图像输入性质判定模型中，得到待预测病人的肺部纵膈淋巴结的预测恶性概率，以供医生进行临床诊断参考。有效提升纵膈淋巴结的性质判定的准确性；减轻了医生的工作量。
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公开(公告)号：CN115227349A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210855461.1
申请日：2022-07-06
申请人： 上海市肺科医院
摘要： 本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种基于光学跟踪技术的肺部穿刺机器人，包括，穿刺路径规划子系统，基于收集的诊断性影像构建目标部位解剖结构模型以及规划穿刺路径；穿刺定位子系统，连接穿刺路径规划子系统，穿刺定位子系统用于对医疗穿刺器械定位；控制子系统，连接穿刺定位子系统和穿刺路径规划子系统，接收定位信息，目标部位解剖结构模型信息和穿刺路径规划信息；机械臂子系统，连接控制子系统和穿刺定位子系统，基于控制信号驱动机械臂本体执行穿刺进针操作；本发明采用光学跟踪技术并结合人工智能算法自动处理医学影像信息、形成动作计划，机械臂运行平稳、续航持久、动作精准，代替人工完成精细操作。
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公开(公告)号：CN111383767A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010148822.X
申请日：2020-03-05
申请人： 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的肺内小结节进展评估系统及方法，涉及医学图像处理技术领域，包括获取肺内小结节患者随访过程中的所有肺部断层扫描图像；对所有肺部断层扫描图像进行图像预处理得到预处理图像；针对每个肺内小结节患者，在各预处理图像上标注出位于同一部位的肺内小结节得到标注图像并建立结节生长数据库；根据预设的超参数建立初始评估模型；根据结节生长数据库对初始评估模型进行训练得到进展评估模型；将待评估的肺内小结节患者的不同随访时间的肺部断层扫描图像输入进展评估模型，得到肺内小结节患者的肺内小结节的生长进展数据，以供医生进行诊断参考。本发明能够客观精准的评估肺内小结节的变化；有效提升评估结果的准确性。
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