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龍圖騰網(wǎng)恭喜科羅拉多大學(xué)評(píng)議會(huì)法人團(tuán)體;俄薩分析公司申請(qǐng)的專(zhuān)利在高通量系統(tǒng)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以分析顯微圖像的系統(tǒng)和方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113330292B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：201980051155.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N15/1433；該發(fā)明授權(quán)在高通量系統(tǒng)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以分析顯微圖像的系統(tǒng)和方法是由T·W·蘭多夫;A·L·丹尼爾斯;C·P·考爾德倫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-07-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本在高通量系統(tǒng)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以分析顯微圖像的系統(tǒng)和方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明描述了用于將高通量流動(dòng)成像顯微鏡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合以分析諸如聚合生物分子之類(lèi)的顆粒以及用于各種診斷、治療和工業(yè)應(yīng)用的細(xì)胞的系統(tǒng)、方法和設(shè)備。

本發(fā)明授權(quán)在高通量系統(tǒng)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以分析顯微圖像的系統(tǒng)和方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)和分析高通量系統(tǒng)中液體懸浮液中顆粒的方法，包括：-使用包括以下內(nèi)容的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練具有多個(gè)層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：-至少一個(gè)參考數(shù)據(jù)集，所述至少一個(gè)參考數(shù)據(jù)集通過(guò)使包括液體懸浮液中顆粒的參考樣本通過(guò)高通量流動(dòng)成像儀器并從來(lái)自所述參考樣本的多個(gè)圖像中提取相關(guān)相關(guān)特征來(lái)生成，以及任選地一個(gè)或多個(gè)附加參考數(shù)據(jù)集，所述一個(gè)或多個(gè)附加參考數(shù)據(jù)集通過(guò)使包括由污染物或過(guò)程異常引起的附加的顆粒液體懸浮液的一個(gè)或多個(gè)附加樣本通過(guò)高通量流動(dòng)成像儀器并捕獲通過(guò)所述高通量流動(dòng)成像儀器的各個(gè)成分的多個(gè)圖像以及從來(lái)自所述一個(gè)或多個(gè)附加樣本的所述多個(gè)圖像中提取相關(guān)特征來(lái)生成；-通過(guò)嵌入從來(lái)自所述至少一個(gè)參考樣本的所述多個(gè)圖像中提取的相關(guān)特征來(lái)生成參考分布以將所提取的相關(guān)特征轉(zhuǎn)換為低維特征集，并且任選地通過(guò)嵌入從來(lái)自所述一個(gè)或多個(gè)附加樣本的所述多個(gè)圖像中提取的相關(guān)特征來(lái)生成一個(gè)或多個(gè)附加參考分布，以將所提取的相關(guān)特征轉(zhuǎn)換為通過(guò)使用損失函數(shù)來(lái)分離與參考分布相關(guān)聯(lián)的嵌入的低維特征集而定義的低維特征集；-估計(jì)來(lái)自所述參考樣本的所述低維特征群體分布輸出的各個(gè)提取特征嵌入的概率密度，并且任選地估計(jì)嵌入空間上一個(gè)或多個(gè)所述附加樣本的概率密度；-通過(guò)使測(cè)試樣本通過(guò)高通量流動(dòng)成像儀器并捕獲通過(guò)所述高通量流動(dòng)成像儀器的各個(gè)成分的多個(gè)圖像以及從來(lái)自所述測(cè)試樣本的多個(gè)圖像中提取相關(guān)特征來(lái)獲得測(cè)試數(shù)據(jù)集，從而生成所嵌入的從來(lái)自所述測(cè)試樣本的所述多個(gè)圖像中提取的相關(guān)特征的測(cè)試分布；以及-應(yīng)用故障檢測(cè)算法，以通過(guò)定量地比較嵌入的所述測(cè)試分布與嵌入的所述參考分布或嵌入的所述一個(gè)或多個(gè)附加參考分布之間的統(tǒng)計(jì)相似性來(lái)評(píng)估來(lái)自測(cè)試樣本的嵌入的測(cè)試分布是否與相關(guān)特征的群體密度相一致，或者評(píng)估嵌入的所述測(cè)試分布是否并不對(duì)應(yīng)于嵌入的先驗(yàn)已知群體密度分布。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人科羅拉多大學(xué)評(píng)議會(huì)法人團(tuán)體;俄薩分析公司，其通訊地址為：美國(guó)科羅拉多州；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。