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任菲: 作品数：24 被引量：25H指数：3; 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金首都卫生发展科研专项更多>>; 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术生物学文化科学更多>>

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基于旋转和平移不变性的分子图像识别算法: 2012年; 目的探讨冷冻电镜分子图像的识别方法,为快速、准确的分子图像识别研究提供有效帮助。方法提出一种新的分子图像识别算法,可以生成旋转不变性和平移不变性的特征,并且采用基于分治思想的优化策略,显著地提高了算法的识别精度。结果在基准测试集上,同当前主流分子图像识别算法进行了对比,识别率优于其他算法。结论基于旋转和平移不变性特征的分子图像识别算法,有效解决了噪声的干扰和分子图像取向随机性的问题,提高了算法的识别精度。基于分治思想的优化策略,显著地提高了算法的识别速度。; 张阳德任菲张法金鑫

一种二维网格片上网络的任务映射方法: 本发明公开了一种二维网格片上网络的任务映射方法，，包括下列步骤：1)预分配所有线程至二维网格上的预期位置，所述线程包括可以映射至任何位置的普通线程；2)计算每个普通线程与该普通线程的预期位置附近的普通线程或空闲位置交换后...; 刘祥陈曦黄毅张金龙任菲; 文献传递

基于深度学习和H&E染色病理图像的肿瘤相关指标预测研究综述被引量：5: 2022年; 肿瘤的精确诊断对患者的治疗方案选择和预后预测都非常重要。病理学诊断被认为是肿瘤诊断的"金标准",但是,病理学发展目前仍然面临着巨大的挑战,如病理医生的缺乏,特别是在欠发达地区和小医院,这将导致病理医生长期超负荷工作,同时,病理诊断严重依赖于病理医生的专业知识和诊断经验,病理医生的主观性导致了诊断不一致性的激增。全切片扫描图像(Whole Slide Images,WSI)技术和深度学习方法的突破性进展为计算机辅助诊断和预后预测提供了新的发展机遇。苏木精-伊红(Hematoxylin-Eosin,H&E)染色的组织病理切片可以很好地显示细胞形态和组织结构,而且制作简单、成本便宜、使用广泛。仅仅从H&E染色的病理图像可以预测什么?在将深度学习方法应用到病理图像领域之后,这个问题得到了新的答案。文中首先总结了基于深度学习和病理图像的肿瘤相关指标预测的整体研究框架,按照整体研究框架发展的顺序将其总结为3个逐渐推进的阶段:基于人工选取感兴趣的单张图片小块进行WSI预测研究、基于多数投票的WSI预测研究以及具有普遍适用性的WSI预测研究。其次简单介绍了4种在WSI预测中经常用到的监督学习或弱监督学习方法:卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络和多示例学习。然后综述了可以通过病理图像预测的肿瘤相关指标以及其最新研究进展,文中主要从两个方面进行文献的综述:预测专家可以阅片识别的肿瘤相关指标(肿瘤分类、肿瘤分级、肿瘤区域识别)和预测专家无法阅片识别的肿瘤相关指标(基因变异预测、分子亚型预测、治疗效果评估、生存期预测)。最后展望了该领域面临的挑战和机遇。; 颜锐梁智勇李锦涛任菲; 关键词：病理图像计算机辅助诊断医学图像分析

一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法及系统: 本发明提出一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法和系统。本发明首先使用监督学习方法将目标区域缩小到癌症区域，从而减少大量不相关Patch对随后的弱监督学习的噪声影响；然后，基于对比学习得到的Patch特征表示和癌症...; 颜锐张雪媛谭光明任菲刘玉东

基于病理图像的TMB分类方法、系统及TMB分析装置: 本发明涉及一种基于病理图像的TMB分类方法，包括：对已知病理图像进行TMB分类标记和预处理，以构建训练集；通过该训练集对卷积神经网络进行训练，以构建分类模型；对目标病例的目标病理图像进行预处理，以获得多张目标图块；以该分...; 任菲罗坚诚刘志勇刘玉东张弘卜德超; 文献传递

基于多尺度注意力机制的真菌显微图像分类方法: 2023年; 目的利用深度学习技术,建立临床常见的侵袭性真菌图像辅助分类模型。方法回顾性收集2020年9月—2021年4月解放军总医院第八医学中心曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属真菌感染者的显微镜图像,按7∶1.5∶1.5的比例随机分为训练集、验证集和测试集。使用训练集和验证集图像对改进的MobileNetV2网络结构进行训练和参数调试,构建基于多尺度注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)真菌图像11分类模型。以机器鉴定结果为金标准,以查准率、召回率和F1值为指标评价该模型对测试集真菌图像的分类效果。将该模型与5种经典CNN模型进行比较,评价指标包括模型参数量、内存占用量、网络每秒处理的图像数量(frames per second,FPS)、准确率及受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)。结果共纳入真菌显微镜图像7666张,分别包括曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属图像2781张、4115张、770张。其中训练集5366张、验证集1150张、测试集1150张。改进的MobileNetV2模型对测试集11种真菌图像具有较高的分类性能,查准率为96.36%~100%,召回率为96.53%~100%,F1值为97.01%~100%。该模型的参数量、内存占用量分别为4.22 M、356.89 M,FPS为573,准确率为(99.09±0.18)%,AUC为0.9944±0.0018,综合性能优于5种经典网络模型。结论本研究提出的真菌图像分类模型,在保持低运算成本的情况下,可获得较高的真菌图像识别能力,其整体性能优于常见的经典模型。; 张雪媛许鸿雁董跃明刘丹凤孙鹏蕊颜锐崔洪亮雷红任菲; 关键词：真菌卷积神经网络图像分类

器官特异性模态自适应的器官功能智能评估方法及系统: 本发明提出一种器官特异性模态自适应的器官功能智能评估方法和系统，包括：获取生物器官在各个发育阶段的多模态数据，且每个模态数据均具有相应的器官功能分类标签，以多模态计算框架为基础，构建深度神经网络模型，采用该多模态数据训练...; 任菲赵泽谭光明车宇轩刘玉东

基于病理图像的TMB分类方法、系统及TMB分析装置: 本发明涉及一种基于病理图像的TMB分类方法，包括：对已知病理图像进行TMB分类标记和预处理，以构建训练集；通过该训练集对卷积神经网络进行训练，以构建分类模型；对目标病例的目标病理图像进行预处理，以获得多张目标图块；以该分...; 任菲罗坚诚刘志勇刘玉东张弘卜德超; 文献传递

基于病理图像的肿瘤突变负荷(TMB)分类方法与系统: 一种基于病理图像的肿瘤突变负荷(TMB)分类方法，其包括以下步骤：根据至少一分类阈值将已知病理图像按照TMB分为多个类型；将所述已知病理图像切割为多张已知图块，再将所述多张已知图块重新拼接为所述已知病理图像，按照所述多个...; 任菲张弘刘玉东; 文献传递

一种基于全切片病理图像的癌灶区域识别方法及系统: 本发明提出一种基于病理图像的癌灶区域识别方法及系统，包括：获取多幅已标注标签的病理图像，每一幅病理图像具有标记癌灶区域的内容标签和癌灶轮廓的轮廓标签；构建包括编码器、内容解码器和轮廓解码器的图片分类模型，编码器用于下采样...; 任菲张弘许力詹晓康刘玉东刘志勇

任菲

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