[发明专利]以端到端训练方式使用单深度神经网络的样本容器表征在审
| 申请号： | 201980039811.3 | 申请日： | 2019-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN112639482A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 马锴;张耀仁;T·陈;B·S·波拉克 | 申请（专利权）人： | 美国西门子医学诊断股份有限公司 |
| 主分类号： | G01N35/02 | 分类号： | G01N35/02 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 曹凌;司昆明 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种表征样本容器中的样本的血清或血浆部分的方法包括：从多个视点捕获样本容器的多个图像；沿着通道维度将多个视点图像堆叠成单个堆叠的输入；以及利用单个深度卷积神经网络（SDNN）来处理该堆叠的输入。SDNN包括分割卷积神经网络，该分割卷积神经网络接收堆叠的输入并且同时输出多个标签图。SDNN还包括分类卷积神经网络，该分类卷积神经网络处理多个标签图并输出对样本的血清或血浆部分的HILN确定（溶血、黄疸和/或血脂、或正常）。还描述了被构造成实施该方法的质量检查模块和测试设备以及其他方面。 | ||
| 搜索关键词： | 端到端 训练 方式 使用 深度 神经网络 样本 容器 表征 | ||
【主权项】：
暂无信息
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