申请/专利权人:北京大学人民医院
申请日:2023-10-07
公开(公告)日:2023-11-10
公开(公告)号:CN117036343A
主分类号:G06T7/00
分类号:G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G16H30/40
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2024.01.16#授权;2023.11.28#实质审查的生效;2023.11.10#公开
摘要:本发明公开了用于识别腋窝淋巴结转移癌的FFOCT图像分析方法和装置。本发明的图像分析方法包括获取和预处理FFOCT图像;目标图像块分类预测;生成FFOCT图像的二分类概率;获得识别结果。本发明采用深度学习模型对癌症患者腋窝淋巴结FFOCT图像进行深度学习并获得区分FFOCT图像为非癌转移癌的分类阈值,在此基础上将待识别的受试者的FFOCT图像裁剪成多个目标图像块,对每个目标图像块预测非癌和转移癌的概率,获得二分类概率的比值,再与非癌或转移癌的分类阈值比较,从而获得识别结果。本发明能够对腋窝淋巴结FFOCT图像中的转移癌准确识别,提升图像识别结果的准确性,实现了无创性的快速术中诊断。
主权项:1.一种用于识别腋窝淋巴结转移癌的FFOCT图像分析方法,所述方法包括以下步骤:获取和预处理FFOCT图像:获取待识别的受试者的腋窝淋巴结FFOCT图像,对所述腋窝淋巴结FFOCT图像进行裁剪以获得M个目标图像块,其中M为大于1的自然数;目标图像块分类预测:将所述M个目标图像块输入到已构建的深度学习模型,预测每个目标图像块的类别是转移癌或非癌,并得到每个目标图像块的预测结果;生成FFOCT图像的二分类概率:基于每个目标图像块的分类置信度按照非癌和转移癌的预测概率分成两类目标图像块,得到所述腋窝淋巴结FFOCT图像的二分类概率;获得识别结果:将所述FFOCT图像的二分类概率与在所述深度学习模型的构建中经训练确定的非癌或转移癌的分类阈值比较从而获得所述FFOCT图像的识别结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京大学人民医院 用于识别腋窝淋巴结转移癌的FFOCT图像分析方法和装置
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