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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请提供了一种血液疾病智能诊疗辅助系统及方法，涉及智能医疗领域，其采用基于深度学习的图像分析技术来对放缩后的瑞氏染色骨髓图像进行感兴趣区域获取和骨髓感兴趣区域细胞形态结构的语义提取，以此根据所述骨髓感兴趣区域细胞形态语义和细胞结构语义之间的跨域联合编码得到的融合语义特征来自动地识别细胞的类型。这样，能够更准确地捕捉细胞形态和结构的细微差别，提高对细胞类型的识别能力，从而可以降低误诊或漏诊风险，进而提升血液疾病辅助诊疗的智能化水平。
主权项：1.一种血液疾病智能诊疗辅助系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于采集瑞氏染色骨髓图像；图像尺寸放缩模块，用于对所述瑞氏染色骨髓图像进行线性放缩以得到放缩后瑞氏染色骨髓图像；细胞对象语义分割模块，用于将所述放缩后瑞氏染色骨髓图像输入细胞对象粒度分割器以得到骨髓细胞感兴趣区域图像的集合；识别对象挑选模块，用于从所述骨髓细胞感兴趣区域图像的集合中挑选待识别骨髓细胞感兴趣区域图像；骨髓细胞形态语义提取模块，用于将所述待识别骨髓细胞感兴趣区域图像输入细胞形态特征提取器以得到骨髓细胞形态语义特征向量；细胞结构语义特征提取模块，用于将所述待识别骨髓细胞感兴趣区域图像输入细胞结构特征提取器以得到细胞结构语义特征图；细胞形态-结构跨模态联合编码模块，用于将所述细胞结构语义特征图和所述骨髓细胞形态语义特征向量输入基于形态辅助的异构Transformer跨域联合编码器以得到细胞形态-结构融合语义特征图作为细胞形态-结构融合语义特征；细胞类型判断模块，用于基于所述细胞形态-结构融合语义特征，得到识别结果，所述识别结果用于表示细胞类型标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 血液疾病智能诊疗辅助系统及方法
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