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冯敏

作品数:6 被引量:37H指数:3
供职机构:四川大学更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程医药卫生文化科学更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 2篇机械工程
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇医药卫生
  • 1篇文化科学

主题

  • 3篇宫颈
  • 3篇病理
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇细胞
  • 2篇细胞病理
  • 1篇电子商务
  • 1篇电子商务平台
  • 1篇预后
  • 1篇商务
  • 1篇商务平台
  • 1篇神经内分泌
  • 1篇神经内分泌癌
  • 1篇神经网络集成
  • 1篇实验室
  • 1篇实验室管理
  • 1篇塑料
  • 1篇凸起
  • 1篇球形

机构

  • 5篇四川大学
  • 2篇电子科技大学

作者

  • 5篇冯敏
  • 3篇冯敏
  • 3篇孙亮
  • 3篇孙亮
  • 3篇邹娟
  • 2篇廖欣
  • 2篇廖欣
  • 2篇郑欣
  • 1篇赵西雄
  • 1篇张燕
  • 1篇张燕
  • 1篇杨开选
  • 1篇刘浩
  • 1篇胡再国
  • 1篇廖林川
  • 1篇杨祖幸
  • 1篇杨帆
  • 1篇何柳
  • 1篇赵刚
  • 1篇赖春霞

传媒

  • 2篇液晶与显示
  • 1篇中华病理学杂...
  • 1篇实验技术与管...

年份

  • 1篇2020
  • 3篇2018
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
一种杯漏
一种杯漏,杯子内壁直径方向设置两个凹槽,两个凹槽的中心到杯口的距离相等,都为1‑2cm;杯漏的直径方向各有一个小孔;一根聚丙烯塑料小棍穿过杯漏直径方向的小孔,聚丙烯塑料小棍的两端固定在杯子内壁的凹槽中;杯子内壁竖直方向设...
徐佳宁冯敏黎梓怡刘浩胡再国
文献传递
基于神经网络集成模型的宫颈细胞病理计算机辅助诊断方法被引量:9
2018年
针对宫颈细胞病理图像自动筛查问题,本文提出一种基于人工智能技术的计算机辅助诊断方法。该方法通过对宫颈细胞病理图像采用自适应双阈值法进行初步检测,再采用改进Chan-Vase模型进行精确分割,提取出细胞(粘连簇团)中的不同区域。然后,结合病理诊断专家规则,构建相应的正交特征集。在此基础上,使用神经网络集成模型进行正常、疑似病变二分类识别,完成计算机辅助诊断。实验表明,本文方法能够有效完成宫颈病理细胞(粘连簇团)的分类识别,具有较高的正确率(84%)与较低的误判率(2.1%)。满足了在保证判断正确率的条件下,尽量降低将疑似病变样本误判为正常样本的实际病理诊断要求。
廖欣廖欣郑欣邹娟孙亮冯敏
关键词:宫颈细胞病理神经网络集成计算机辅助诊断
宫颈神经内分泌癌82例临床病理学分析被引量:13
2018年
目的探讨宫颈神经内分泌癌(neuroendocrine carcinoma of the cervix,NEC)的临床病理特征及预后影响因素。方法回顾性分析2008至2016年就诊于四川大学华西第二医院的82例宫颈NEC患者临床资料,采用HE染色、免疫组织化学染色及人乳头状瘤病毒(HPV)-DNA分型检测,随访资料采用Kaplan—Meier法和Cox比例风险回归模型进行生存分析。结果本组患者年龄16~75岁,平均年龄43岁。国际妇产科联盟(FIGO)分期:Ⅰ期52例,Ⅱ期10例,Ⅲ期14例,Ⅳ期6例。肿瘤大小0.5~6.5cm,平均3.6cm。组织学分类:小细胞NEC74例,大细胞NEC7例,不典型类癌仅1例。肿瘤浸润宫颈间质深层52例(63.4%),癌栓73例(89.0%),盆腔和/或腹主动脉旁淋巴结转移28例(34.2%)。免疫组织化学染色显示癌细胞表达神经内分泌标志物突触素、CD56、神经元特异性烯醇化酶、S.100蛋白及嗜铬素粒A,阳性率分别为93.9%、84.2%、74.4%、64.6%和51.2%。72例HPV.DNA检测结果阳性,其中高危型70例,49例为HPV18阳性。患者中位随访时间37个月(6~101个月),29例患者出现肿瘤复发及转移,其中死亡23例。单因素生存分析表明肿瘤大小、浸润深度、是否局限于宫体、是否有淋巴结转移及FIGO分期是患者预后的影响因素(均P〈0.05),Cox比例风险回归分析结果显示淋巴结转移及FIGO分期是影响患者预后的独立因素(均P〈0.05)。结论宫颈NEC是一组与HPV感染尤其是高危型HPV相关的高恶性肿瘤,其组织学类型以小细胞癌最常见,明确诊断有赖于形态学及免疫组织化学染色。宫颈NEC预后不良,淋巴结转移及FIGO分期是影响预后的独立因素。
冯敏冯敏邹娟孙亮
关键词:宫颈肿瘤预后
基于深度卷积神经网络的宫颈细胞病理智能辅助诊断方法被引量:2
2018年
针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域。接着,利用VGG 16深度卷积神经网络模型,结合迁移学习技术,对检测出的细胞(粘连簇团)区域进行精确识别。为了提高深度卷积神经网络模型的性能,在进行细胞(粘连簇团)区域检测、识别的过程中,采用了数据增强技术。同时,针对该领域相关研究缺乏宫颈细胞病理液基涂片扫描图像数据集的问题,我们收集四川大学华西附二院的典型LCT筛查病例,建立了宫颈细胞病理图像HXLCT数据集,并由资深病理医生完成数据标注。实验表明,本文方法能够较好地完成宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域检测(正确率为91.33%),并能对检测出的区域完成正常、疑似病变二分类识别(正确率为91.6%,召回率为92.3%,ROC曲线线下面积为0.914)。本文工作将有助于宫颈细胞病理自动筛查系统的开发,对于宫颈癌早期防治具有重要意义。
廖欣廖欣郑欣邹娟孙亮冯敏
关键词:宫颈细胞病理
依托电子商务平台实现高校实验室危险化学品规范管理被引量:13
2014年
对危险化学品管理中多渠道购买不易管理和危险品闲置浪费、调剂渠道不畅的问题进行了分析,提出依托电子商务平台管理高校危险化学品的模式,介绍了该平台的特点和使用要求,以期为我国高校实施和推广实验室危险化学品规范管理模式提供借鉴和启示。
何柳赵西雄陈艳赵刚冯敏杨祖幸赖春霞廖林川
关键词:电子商务平台危险化学品实验室管理
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