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公开(公告)号：CN118098353A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311597891.9
申请日：2023-11-27
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种准备用于分析物鉴定的数据的方法和装置。通过在多轮染色中用标记物染色一种或多种分析物准备分析物鉴定用数据，标记物对于一定量的分析物有特异性，用针对每轮染色产生至少一个具有多个像点且包含染色信号和未染色信号的图像的相机检测多种标记物，染色信号是带标记物颜色信息的像点，未染色信号是有未基于标记物颜色信息的像点，存储各轮染色图像以评估颜色信息，数据点包括在配属于一个样本内的同一位点的多轮染色的图像中的一个或多个连续的像点，每个数据点依据至少当前图像的颜色信息评估其是否能是候选数据点，是否包含染色信号和可编码分析物，存储颜色信息时图像的依据评估肯定不是候选数据点的数据点的颜色信息被消除。
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公开(公告)号：CN118096640A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311595009.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/30 , G06V10/762 , G06V20/69 , G01N21/84
Abstract: 本发明涉及一种用于鉴定图像序列中的分析物的方法，图像序列通过在多轮染色中用标记物标记分析物并用相机检测标记物产生。相机在每轮染色中拍摄图像序列的一个图像。标记物分析物图像信号包括染色和未染色信号。该方法包括：提取图像序列的各一个图像区的多个信号序列，滤出候选信号序列，其至少其中一个染色和/或未染色信号与各自信号序列的至少其中另一个染色和/或未染色信号的比例是表征比例，和/或候选信号序列具有包括至少一个表征比例的表征标记，当信号序列具有至少一个表征比例和/或表征标记时，信号序列被鉴别为候选信号序列。若信号序列被鉴别为候选信号序列，则依据候选信号序列分配或鉴别分析物类型或将候选信号序列分配给背景。
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公开(公告)号：CN117635525A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311069144.8
申请日：2023-08-23
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G02B21/36 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 在用于测试图像处理模型(M)的敏感度的计算机实现的方法中，使用包括显微镜图像(20)的训练数据(T)来训练图像处理模型(M)。训练数据(T)还用于形成生成式模型(Gen)，该生成式模型能够从输入参数集(P)产生生成的显微镜图像(25)。生成式模型(Gen)用于通过使参数集(P)中的至少一个参数(Pa‑Pz)变化来产生生成的显微镜图像(25)的系列(24a‑24z)。使用图像处理模型(M)从每个生成的显微镜图像(25)计算图像处理结果(R)。然后基于图像处理结果(R)之间的差异确定图像处理模型(M)对至少一个参数(Pa‑Pz)的敏感度(S)。
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公开(公告)号：CN118098355A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311609548.1
申请日：2023-11-27
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种用于确定图像序列的信号序列的信号组成的方法和装置。图像序列通过在多轮染色中用标记物标记分析物并用相机检测标记物来产生，选择标记物，分析物信号序列在图像序列范围内在一个图像区中包括染色信号和未染色信号，不同分析物类型的信号序列分别具有染色信号和未染色信号的特定顺序，不同分析物类型能依据特定顺序被鉴定，包括：接收信号序列；读入码本，码本对所有信号分量包括一个理论序列，其包括分析物理论序列，分析物理论序列具有按照各不同分析物类型的信号序列的特定顺序的一系列真值和假值；针对每个信号序列确定信号组成，根据信号组成给信号分量分配各自信号序列的信号占比；训练具有处理模型的机器学习系统的方法。
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公开(公告)号：CN118098354A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311604751.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种准备用于分析物鉴定的数据的方法和装置。做法是在多轮染色中用标记物染色一种或多种分析物，该标记物对于一定量的分析物有特异性，用相机检测多个标记物，相机针对每轮染色产生至少一个具有多个像点的图像，作为颜色信息分别给像点分配一个色值，其包括染色信号和未染色信号，存储各自染色轮的颜色信息以便评估颜色信息，数据点分别包括多轮染色的图像中的一个或多个连续像点，它们配属于样本内的同一位点，样本图像的像点色值接受其是否是染色信号和/或未染色信号的评估，关于其色值以预定概率被评估其是染色信号或未染色信号的像点，色值被相应二进制化，且在存储颜色信息时针对二进制化的像点存储相应的二进制值而不是色值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120071335A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411672222.8
申请日：2024-11-21
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本公开涉及基于具有细胞类型非特异性对比度(可选地具有着色)的图像数据(210)与具有细胞类型特异性对比度的附加图像数据(230)的组合的技术。基于具有细胞类型非特异性对比度的图像数据可以定位(220)各个细胞。基于附加图像数据，可以在不同的细胞类型之间进行区分，即，使得细胞类型并且特别是细胞型号的分类(245)成为可能。
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公开(公告)号：CN117635523A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311068745.7
申请日：2023-08-23
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G02B21/36 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 在计算机实现的方法中，使用包含显微镜数据(F、G)的数据集(D)来训练用于处理显微镜数据的机器学习的模型(M)。计算数据集(D)在特征空间(Z)中的嵌入(E)。分析嵌入(E)以便为模型(M)的训练(25)确定训练设计规范(50)。训练(25)被定义为训练设计规范(50)的函数，并且随后被实施，由此模型(M)被配置为从待处理的显微镜数据(J)计算处理结果(60)。
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公开(公告)号：CN118096788A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311598015.8
申请日：2023-11-27
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种用于分配图像序列的图像区给结果类别的方法和装置。处理模型被训练成给图像序列的图像区分配结果类别。图像序列通过在多轮染色中用标记物标记分析物并用相机检测标记物来产生。分析物信号序列的染色信号和未染色信号具有各自信号序列的染色信号和/或未染色信号之一与各自信号序列的染色信号和/或未染色信号中的另一个的至少一个一定比例，分析物信号序列具有包括至少一个一定比例的表征标记。结果类别包括用于每个待鉴定分析物类型的至少一个类别。所述方法包括以下步骤：提取该图像序列的各自一个图像区的多个信号序列，将信号序列输入该处理模型中，输出结果输出并基于结果输出来分配结果类别。
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公开(公告)号：CN117635524A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311069097.7
申请日：2023-08-23
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G02B21/36 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 一种显微镜系统，包括用于图像捕获的显微镜和计算设备。计算设备被配置成使用训练数据来训练图像处理模型，以从至少一幅显微镜图像计算图像处理结果。该计算设备还包括质量测试程序，该质量测试程序被配置成根据图像处理模型的经学习的模型参数值做出关于图像处理模型的质量的质量陈述。
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公开(公告)号：CN117242389A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202280033115.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
IPC: G02B21/36
Abstract: 本发明涉及用于显微镜中模拟模型的评估方法的三种可替代配置。第一可替代方案从第一图像(IA)开始，并且借助模拟模型(SMA→B)预测第二图像记录类型的模拟图像(IA→B)，并且由此生成第三图像记录类型的模拟图像((IA→B)→C)。将该模拟图像((IA→B)→C)与第三图像记录类型的第三图像(IC)进行比较。如果符合定义的质量标准，则将模拟模型(SMA→B)归类为可容许的。第二可替代方案包括借助模拟模型(SMA→C)预测第三图像记录类型的模拟图像(IA→C)。存在第三图像(IC)与模拟图像(IA→C)的比较以及模拟模型(SMA→C)的容许性的归类。在两个可能的过程中，第三可替代方案包括借助模拟模型(SMA→B)预测第二图像记录类型的模拟图像(IA→B)，或者借助模拟模型(SMA→C)从第一图像(IA)出发预测第三图像记录类型的模拟图像(IA→C)。相应的模拟图像(IA→B)和(IA→C)分别形成模拟图像(IB→A)和(IC→A)的预测基础，将该模拟图像分别与第一图像(IA)进行比较。所有三种可替代方案都允许评估模拟模型(SMA→B)和提供模拟图像(IA→B)，而实际上不必捕获第二图像(IB)。
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