[发明专利]用于光谱库训练的系统和方法在审

专利信息
申请号: 202080093556.3 申请日: 2020-12-18
公开(公告)号: CN114980798A 公开(公告)日: 2022-08-30
发明(设计)人: A·兹里姆塞克;H·戈莫尔;S·塔奇克 申请(专利权)人: 化学影像公司
主分类号: A61B1/04 分类号: A61B1/04;A61B1/06
代理公司: 北京市金杜律师事务所 11256 代理人: 李兴斌
地址: 美国宾夕*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 光谱 训练 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种区分目标与背景材料的方法,所述方法包括:

获得对应于多个光谱波长和光谱强度的光谱矩阵;

从所述光谱矩阵生成至少一个回归系数;

通过选择对应于所述至少一个回归系数的至少一个光子通带来调制照射源;

将至少一个光子通带引导至所述目标和所述背景材料,从而生成对应于所述目标的第一相互作用光子和对应于所述背景材料的第二相互作用光子;以及

根据所述第一相互作用光子和所述第二相互作用光子生成得分图像,所述得分图像包括标识所述目标和所述背景材料的对比。

2.根据权利要求1所述的方法,其中通过以下中的一种或多种来生成至少一个回归系数:偏最小二乘判别分析(PLSDA)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、线性回归、逻辑回归、岭回归、lasso(最小绝对收缩和选择算子)回归、弹性网络回归、支持矢量机(SVM)、相关矢量机(RVM)以及最小角度回归(LARS)。

3.根据权利要求2所述的方法,其中PLSDA、PCA、LDA、线性回归、逻辑回归、岭回归、lasso回归、弹性网络回归、SVM、RVM以及LARS中的一种或多种不直接对所述样品进行优化,并且PLSDA、PCA、LDA、线性回归、逻辑回归、岭回归、lasso回归、弹性网络回归、SVM、RVM以及LARS中的一种或多种不直接对所述背景材料进行优化。

4.根据权利要求1所述的方法,其中所述调制通过对所述照射源进行调谐来实现。

5.根据权利要求1所述的方法,其中所述光谱矩阵从光谱库获得。

6.根据权利要求1所述的方法,其中所述光谱矩阵从光谱仪获得。

7.根据权利要求6所述的方法,其中所述光谱仪选自由以下项组成的组:光纤阵列光谱转换器(FAST)、单偏振光谱仪、双偏振光谱仪及其组合。

8.根据权利要求1所述的方法,其中所述光谱矩阵从以下中的至少一种获得:共形滤光片(CF)、多共轭滤光片(MCF)、声光可调谐滤光片(AOTF)、液晶可调谐滤光片(LCTF)或多元光学元件(MOE)。

9.一种用于区分目标与背景材料的设备,所述设备包括处理器和非暂态计算机可读介质,所述非暂态计算机可读介质在被执行时,使所述处理器:

获得对应于多个光谱波长和光谱强度的光谱矩阵;

从所述光谱矩阵生成至少一个回归系数;

通过选择对应于所述至少一个回归系数的至少一个光子通带来调制照射源;

将所述至少一个光子通带引导至所述目标和所述背景材料,从而生成对应于所述目标的第一相互作用光子和对应于所述背景材料的第二相互作用光子;以及

根据所述第一相互作用光子和所述第二相互作用光子生成得分图像,所述得分图像包括标识所述目标和所述背景材料的对比。

10.根据权利要求9所述的设备,其中所述处理器通过以下中的一种或多种来生成所述至少一个回归系数:偏最小二乘判别分析(PLSDA)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、线性回归、逻辑回归、岭回归、lasso(最小绝对收缩和选择算子)回归、弹性网络回归、支持矢量机(SVM)、相关矢量机(RVM)以及最小角度回归(LARS)。

11.根据权利要求10所述的设备,其中PLSDA、PCA、LDA、线性回归、逻辑回归、岭回归、lasso回归、弹性网络回归、SVM、RVM以及LARS中的一种或多种不直接对所述样品进行优化,并且PLSDA、PCA、LDA、线性回归、逻辑回归、岭回归、lasso回归、弹性网络回归、SVM、RVM以及LARS中的一种或多种不直接对所述背景材料进行优化。

12.根据权利要求9所述的设备,其中所述处理器通过对所述照射源进行调谐来调制所述照射源。

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