公开(公告)号：CN118072965B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410163088.2

申请日：2024-02-05

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩 ,  王伟

IPC分类号： G16H50/50 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0895 ,  G16H30/20

摘要： 本发明提供一种基于自监督学习的病理大模型的构建方法，其中方法包括：收集人体器官的数字病理数据；对所述数字病理数据进行预处理；基于自监督学习，根据预处理结果，构建病理大模型。本发明的基于自监督学习的病理大模型的构建方法，通过自监督学习，模型可以从大量的无标签病理切片图像中学习到丰富的病理特征，从而提高病理诊断的准确性，减少人工标注的工作量，适应各种不同的病理类型和病变程度，提高了模型的泛化能力，可扩展性好，有利于长期研究。

公开(公告)号：CN118053018B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410094772.X

申请日：2024-01-23

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩 ,  付哲铭

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G16H70/60 ,  G16H30/00

摘要： 本发明提供了一种基于病理大模型的语义分割模型构建方法，包括：将目标病理图像输入至病理大模型进行分析，且基于分析结果输出目标特征图像块；将目标特征图像块作为语义分割模型的输入，并基于语义分割模型为目标特征图像块配置语义类别参数，且基于配置结果对目标特征图像块进行降维操作，获得每个目标特征图像块的关键语义信息；根据目标特征图像块的关键语义信息并基于窗口参数将目标特征图像块进行汇聚，且基于汇聚结果获取初级语义信息；基于初级语义信息对汇聚结果进行拼接，获得对目标病理图像的语义分割结果；提高了语义分割的灵活性、扩展性与适用性，使医疗专业人员能够更准确地理解分割结果，为临床决策提供支持。

公开(公告)号：CN118486433A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410560872.7

申请日：2024-05-08

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩

IPC分类号： G16H30/20 ,  G06V10/50 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

摘要： 本发明提供了一种智慧病理数字图像处理方法及系统，方法包含：将组织切片通过数字化扫描仪或数字显微镜转换为高分辨率的数字图像，利用计算机视觉对数字图像进行处理，提取组织切片的目标特征；通过云平台，操作者在不同地点远程访问和查看，利用深度学习算法对处理后的数字图像进行自动分析；利用数字化存储技术，将数字图像存储在电子数据库中。系统包含：图像处理模块、图像分析模块及图像存储模块。本发明通过数字化、远程访问和深度学习等技术效果，提高了病理数字图像分析和诊断的效率和准确性，促进了病例共享、科研发展和远程协作等应用。同时，在医院的病理科中引入了全流程信息管理和标本追踪，实现了工作流程的数字化和无纸化。

公开(公告)号：CN118072965A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410163088.2

申请日：2024-02-05

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩 ,  王伟

IPC分类号： G16H50/50 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0895 ,  G16H30/20

摘要： 本发明提供一种基于自监督学习的病理大模型的构建方法，其中方法包括：收集人体器官的数字病理数据；对所述数字病理数据进行预处理；基于自监督学习，根据预处理结果，构建病理大模型。本发明的基于自监督学习的病理大模型的构建方法，通过自监督学习，模型可以从大量的无标签病理切片图像中学习到丰富的病理特征，从而提高病理诊断的准确性，减少人工标注的工作量，适应各种不同的病理类型和病变程度，提高了模型的泛化能力，可扩展性好，有利于长期研究。

公开(公告)号：CN117373695B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202311317823.2

申请日：2023-10-12

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩

IPC分类号： G16H70/60 ,  G16H50/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/00

摘要： 本发明提供了一种基于极深卷积神经网络的泛癌病理诊断系统，包括样本获取模块用于根据癌变器官种类在病理样本数据库中获取多种切片样本，并将多种切片样本输入到极深卷积神经网络中；图像标注模块用于对多种切片样本进行预处理获得海量图像块，基于历史诊断结果分别对所述海量图像块进行像素级癌标注，获得训练图像块；模型训练模块用于基于训练图像块对极深卷积神经网络进行训练，建立泛癌病理诊断模型；辅助诊断模块用于基于泛癌病理诊断模型对输入的待诊断切片进行诊断，获得像素级诊断结果，本发明快速准确地识别和定位肿瘤细胞、分级肿瘤恶性程度，减少主观判断的影响，提供一致性和可重复性的诊断结果，为医生提供可靠病理诊断参考基础。

公开(公告)号：CN117974424A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410179038.3

申请日：2024-02-18

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩 ,  赵方正

IPC分类号： G06T3/04 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/30 ,  G06V10/32 ,  G06V10/36 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种基于风格迁移的病理图像处理和诊断系统，包括：数据采集模块，用于采集不同医疗机构的病理切片数据；数据预处理模块，用于对病理切片数据进行预处理和归一化处理，得到标准切片数据；风格迁移模块，用于：获取新医疗机构的病理切片；根据标准切片数据及新医疗机构的病理切片生成中间域数据；特征提取和重新训练模块，用于根据中间域数据和对应的标签，进行特征提取和重新训练病理分类模型；判别模块，用于根据重新训练后的病理分类模型，对新医疗机构的病理切片进行判别和诊断，输出相应的结果。能够克服不同医疗机构病理切片染色不一致性的问题，提高深度学习模型在新数据上的泛化能力。

公开(公告)号：CN117152509B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311088668.1

申请日：2023-08-28

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G16H50/20 ,  G16H30/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了基于级联深度学习的胃部病理诊断与分型系统，包括：监督信息增强标注分系统，对胃部病理图像级数据进行像素级标注，通过弱监督学习框架对标注进行进一步的细化，获得精细像素级标注；跳跃连接系列诊断模型分系统，通过跳跃连接残差网络的多尺度空洞卷积神经网络结构，对带有精细像素级标注的图像块进行训练，获得跳跃连接系列诊断模型；多分类炎症分型模型；系列级联病理切片流转分系统，将跳跃连接系列诊断模型进行级联，获取级联系统胃部病理诊断模型，对新输入胃部数字病理切片进行流转；循环测试炎症分型输出分系统，通过胃部病理大数据对级联系统胃部病理诊断模型进行测试炎症分型，获取胃部病理炎症分型结果。

公开(公告)号：CN117692110A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311661990.9

申请日：2023-12-06

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩 ,  李堃

IPC分类号： H04L1/1867 ,  H04L1/1806 ,  H04L43/0823

摘要： 本发明提供一种基于PC端的病理文件自动断点续传系统及方法，其中系统包括：传块拆分模块，用于将病理文件拆分成若干个文件块；文件预读模块，用于将文件块放入预读块中并与线程进行关系映射；文件传送模块，用于获取初次上传指令并将文件块传送到服务器；断点信息模块，用于当上传失败后，计算出病理文件的断点信息并存储；续传通知模块，用于当网络恢复后，获取断点信息并向服务器发送续传通知指令；续传启动模块，用于将剩余未上传的文件块上传至服务器上。本发明通过传块拆分模块实现大文件分块上传和断点续传，并结合后端存储和校验机制，能够自动地进行文件上传的断点续传操作，大大提高了文件上传的效率和稳定性。

公开(公告)号：CN117690556A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311683822.X

申请日：2023-12-11

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩 ,  李堃

IPC分类号： G16H30/20 ,  G16H10/40 ,  G16H10/60 ,  G06F16/23

摘要： 本发明提供了一种基于数字病理切片文件的自动上传系统，包括：自动接收模块将接收的数字病理切片与已存储的数字病理切片分类汇总获得患者的数字病理切片源；同部位拼接模块对患者的数字病理切片源进行同部位视野统一并拼接获得全切片图像并生成对应部位的层级拼接信息；文件生成模块将层级拼接信息和当前获得的同部位的数字病理切片进行分别存储获得最新待存储切片文件；自动上传模块当检测到患者的最新待存储切片文件被更新时将更新后的最新待存储切片文件自动上传至云端系统；用以克服现有手动上传方式需要人工干预且出错率高的问题，并克服全切片图像的传统存储方式存储成本高和共享效率低的问题。

公开(公告)号：CN117670909A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311627868.X

申请日：2023-12-01

申请人： 北京透彻未来科技有限公司

发明人： 王书浩 ,  牛鹏

IPC分类号： G06T7/12 ,  G06T7/13

摘要： 本发明提供一种数字病理图像tile图的分割边界展示调试系统，包括：获取模块，用于获取待分割的数字病理图像；预分割模块，用于对所述数字病理图像进行预分割，获取预分割图像；可视化处理模块，用于基于所述预分割图像，生成可视化操作界面；调试模块，用于接收用户在所述可视化操作界面的操作，并基于所述操作对所述预分割图像进行调整。本发明的数字病理图像tile图的分割边界展示调试系统，显示每个tile图的边界信息，方便用户查看；允许用户对每个tile图的边界信息进行编辑和调整；将用户编辑和调整后的边界信息保存在数据库中，以备后续使用。