JP2021527219A - 単一ディープニューラルネットワークをエンドツーエンド訓練法で使用する検体容器特徴付け - Google Patents
単一ディープニューラルネットワークをエンドツーエンド訓練法で使用する検体容器特徴付け Download PDFInfo
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Abstract
【選択図】図5
Description
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、2018年6月15日に出願された米国特許仮出願第62/685,344号の優先権を主張する。
Claims (20)
- 検体容器を特徴付ける方法であって:
複数の視点から、検体の血清または血漿部分を含む検体容器の複数の画像を取り込むことと;
複数の画像からの画像データをセグメンテーション畳み込みニューラルネットワークに入力すること、および画像データをセグメンテーション畳み込みニューラルネットワークで処理して複数のラベルマップを同時に出力することと;
複数のラベルマップを分類畳み込みニューラルネットワークに入力すること、および複数のラベルマップを分類畳み込みニューラルネットワークで処理することと;
分類畳み込みニューラルネットワークから血清または血漿部分の分類を、溶血、黄疸、脂肪血、または正常のうちの1つまたはそれ以上であるとして出力することとを含む、前記方法。 - セグメンテーション畳み込みニューラルネットワークをまず、分類畳み込みニューラルネットワークなしで訓練することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- セグメンテーション畳み込みニューラルネットワークと分類畳み込みニューラルネットワークとをエンドツーエンドで訓練することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 各視点からのそれぞれの取り込み画像を、視点の数に対応する追加のチャネルと共に一緒にして単一の画像になるように積み重ねることをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 複数の画像からの画像データは、複数の露光による統合画素またはパッチデータを含む、請求項1に記載の方法。
- 同時に出力される複数のラベルマップの数が複数の視点の数に対応する、請求項1に記載の方法。
- セグメンテーション畳み込みニューラルネットワークは、畳み込みおよびプーリングを含む少なくとも2つの層と、少なくとも2つの完全畳み込み層とを含むアーキテクチャを含む、請求項1に記載の方法。
- セグメンテーション畳み込みニューラルネットワークは、逆畳み込み層およびSoftMax層の少なくとも一方を含むアーキテクチャを含む、請求項1に記載の方法。
- 分類畳み込みニューラルネットワークは複数の畳み込み層を含む、請求項1に記載の方法。
- 血清または血漿部分の分類は、溶血、黄疸、および脂肪血のNクラスそれぞれの出力選択肢を含む、請求項1に記載の方法。
- 分類畳み込みニューラルネットワークはさらに、セグメンテーションデータのN’クラスの選択肢を出力する、請求項1に記載の方法。
- 分類畳み込みニューラルネットワークはさらに、キャップタイプのN’’クラスの選択肢を出力する、請求項1に記載の方法。
- 検体容器は、1つの視点の少なくとも一部を遮る1つまたはそれ以上のラベルを含む、請求項1に記載の方法。
- 品質検査モジュールであって:
複数の視点から、検体の血清または血漿部分を含む検体容器の複数の画像を取り込むように構成された複数の画像取り込みデバイスと;
複数の画像取り込みデバイスに連結されたコンピュータとを含み、該コンピュータは:
複数の画像からの画像データをセグメンテーション畳み込みニューラルネットワークに入力し、画像データをセグメンテーション畳み込みニューラルネットワークで処理して複数のラベルマップを同時に出力するように、
複数のラベルマップを分類畳み込みニューラルネットワークに入力し、複数のラベルマップを分類畳み込みニューラルネットワークで処理するように;かつ
分類畳み込みニューラルネットワークから血清または血漿部分の分類を、溶血、黄疸、脂肪血、または正常のうちの1つまたはそれ以上であるとして出力するように構成され動作する、前記品質検査モジュール。 - コンピュータはさらに、セグメンテーション畳み込みニューラルネットワークをまず分類畳み込みニューラルネットワークなしで訓練するように構成され動作する、請求項14に記載の品質検査モジュール。
- コンピュータはさらに、各視点からのそれぞれの取り込み画像を、視点の数に対応する追加のチャネルと共に一緒にして単一の画像に積み重ねるように構成され動作する、請求項14に記載の品質検査モジュール。
- 検体試験装置であって:
軌道と;
該軌道上で可動であり、検体の血清または血漿部分を含む検体容器を含むように構成されたキャリアと;
軌道のまわりに配置され、複数の視点から、検体容器および検体の血清または血漿部分の複数の画像を取り込むように構成された複数の画像取り込みデバイスと;
複数の画像取り込みデバイスに連結されたコンピュータとを含み、該コンピュータは:
複数の画像からの画像データをセグメンテーション畳み込みニューラルネットワークに入力し、画像データをセグメンテーション畳み込みニューラルネットワークで処理して複数のラベルマップを同時に出力するように、
複数のラベルマップを分類畳み込みニューラルネットワークに入力し、複数のラベルマップを分類畳み込みニューラルネットワークで処理するように;かつ
分類畳み込みニューラルネットワークから血清または血漿部分の分類を、溶血、黄疸、脂肪血、または正常のうちの1つまたはそれ以上であるとして出力するように構成され動作する、前記検体試験装置。 - コンピュータはさらに、セグメンテーション畳み込みニューラルネットワークをまず分類畳み込みニューラルネットワークなしで訓練するように構成され動作する、請求項17に記載の検体試験装置。
- コンピュータはさらに、各視点からのそれぞれの取り込み画像を、視点の数に対応する追加のチャネルと共に一緒にして単一の画像に積み重ねるように構成され動作する、請求項17に記載の検体試験装置。
- コンピュータはさらに、セグメンテーションデータのN’クラスの選択肢、またはキャップタイプのN’’クラスの選択肢を出力するように構成され動作する、請求項17に記載の検体試験装置。
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