自動化尿液細胞病理報告系統

簡介

膀胱癌是世界範圍內最常見的癌症之一。尿細胞檢查是一種簡單而有效的檢測和診斷膀胱癌的方法。然而, 篩查尿液細胞標本一直以來被認為是一項耗力、耗時、耗材、且容易出錯的臨床工作。因此, 臨床急需自動化尿液細胞檢測報告系統幫助醫生。

創新技術名稱

自動化尿液細胞病理報告系統

完成研究日期

2023

商品化機會

知識產權許可

解決方案

開發細胞級分析的深度學習模型，融合臨床知識和統計形狀先驗知識的細胞分類，並且結合細胞級知識及全切片信息，將預測診斷結果以幫助醫生做出臨床決策，極大減少病理專家的工作量。

創新技術

一種新的知識正則化CNN，從整個尿液波片圖像中進行細胞區域分割，同時把簡單但重要的先驗知識融入到分割網路中，以避免不合理的分割錯誤。
一種新的深度學習模型用於分割重疊細胞質，該方法從重疊細胞質分割訓練過程中生成的特徵圖中學習和更新細胞質的形狀先驗知識，有效地利用形狀先驗知識來指導訓練和改進分割結果。
一種新的CNN，通過特徵融合解決樣本不平衡時尿液細胞的準確分類，和基於U統計量的膀光癌診斷模型。

主要成效

該系統能幫助臨床專家減少檢查時間，提高膀胱癌的診斷準確率，最終降低膀胱癌的死亡率。
該系統將使從事醫學圖像分析的公司、醫療設備製造商和智慧臨床系統的醫療服務提供者受益。
該系統有望推動深度學習及其相關行業的研究，尤其為如何利用資料和先驗知識構建具有良好能力和通用性的深度學習模型提供新的方案。
該系統有很大的潛力造福於醫療保健行業，尤其是那些從事於提供自動化智慧診斷和臨床決策的行業。

應用範疇

膀光癌智能診斷

香港理工大學

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