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基于深度学习的病理细胞图像桌面端检测软件

发布时间: 2022-09-27

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 技术许可
成果类型： 发明专利
行业领域：
生物与新医药技术
成果介绍
团队与海南301医院合作承担海南省重点研发计划“基于深度学习的宫颈异常细胞图像检测与分类”项目，主要负责采用基于深度学习的计算机视觉技术智能辅助筛查病理细胞图像中的病变细胞，异常细胞检出率为90%，相应研究成果在阿里云组织的“宫颈癌风险智能诊断”挑战赛中取得前1%的成绩，并研发相应的图像处理和病患信息管理软件用于临床实际，以提高筛查效率。
成果亮点
性能指标： 采用目标检测领域的常用评估指标AP30作为准确率，在装备1台Nvidia Tesla V100 显卡的工作站上进行实验评估，异常细胞识别准确率为86%%，推理速度为单张图片耗时***，该评估方法综合考虑了各阈值下的精确率和召回率以及速度，可更加全面的评估模型的预测结果。 成果亮点： 1. 具有自主知识产权，研究成果已授权发明专利1项。 2. 技术先进性：国内领先。
团队介绍
北京科技大学人工智能与三维可视化实验室目前有教师6人（其中教授1人，副教授1人，讲师4人）。负责人班晓娟教授（博导）获得教育部新世纪优秀人才荣誉称号，任中国人工智能学会常务理事及智慧医疗专业委员会主任，中国计算机学会人机交互专业委员会常务委员。近年在Nature子刊，计算机学会推荐的A类顶级国际会议CHI、VR、SIGGRAPH等发表图像处理和流体模拟相关文章多篇。团队致力于计算机视觉以及图形学等领域的应用研究。主持国家级项目10余项，省部级及横向企业项目20余项，发表学术论文300余篇，发明专利10余项，软件著作权20余项，获省部级以上科研教学奖励4项。
成果资料
路演文件
产业化落地方案
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