JP7177917B2 - 視覚化分析装置および視覚的学習方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2018年9月20日出願の「MACHINE LEARNING FOR IMAGE ANALYSIS VISUALIZATION TOOL」という名称の米国特許仮出願第62/733,972号の優先権を主張するものであり、その全体をあらゆる目的で参照により本明細書に組み込む。
Claims (21)
- 標本容器の物体を識別する方法であって:
標本容器の1つまたはそれ以上の画像を取り込む工程であって、1つまたはそれ以上の画像は、標本容器の1つまたはそれ以上の物体を含み、複数の画素から画素データが生成される、工程と;
1つまたはそれ以上のニューラルネットワークを使用して、1つまたはそれ以上の物体から1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程と;
標本容器の画像を表示する工程と;
標本容器の表示された画像上に、1つまたはそれ以上の選択された物体を識別するために1つまたはそれ以上のニューラルネットワークによって使用された画素の1つまたはそれ以上の位置を輪郭抽出する工程と
を含む前記方法。 - 1つまたはそれ以上の選択された物体は、キャップ、エアギャップ、血清または血漿部分、沈降血液部分、およびゲルセパレータのうちの少なくとも1つである、請求項1に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程は、セグメント化ネットワークおよび分類ネットワークのうちの少なくとも1つによって少なくとも部分的に行われる、請求項1に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の画像を複数の画素クラスにセグメント化する工程をさらに含み、表示する工程は、標本容器に対して1つまたはそれ以上の画素クラスを構成する1つまたはそれ以上の画素の1つまたはそれ以上の位置を示す画像を表示することを含む、請求項1に記載の方法。
- 表示する工程は、標本容器を少なくとも部分的に表す画像を表示することを含む、請求項1に記載の方法。
- 輪郭抽出は、標本容器を少なくとも部分的に表す画像の上に、1つまたはそれ以上の物体を表す1つまたはそれ以上の画像をオーバーレイすることを含み、1つまたはそれ以上の物体の位置は、標本容器を少なくとも部分的に表す画像に対する物体それぞれの画素の位置にある、請求項5に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の物体から1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程は、キャップを識別することを含む、請求項1に記載の方法。
- キャップの色を識別する工程をさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の物体から1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程は、ラベルを識別することを含む、請求項1に記載の方法。
- ラベルを読み取る工程をさらに含む、請求項9に記載の方法。
- ラベルの物理的状態を識別する工程をさらに含む、請求項9に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の物体から1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程は、血清または血漿部分を識別することを含む、請求項1に記載の方法。
- 血清または血漿領域内の干渉物を同定する工程をさらに含む、請求項12に記載の方法。
- 血清または血漿領域中の溶血、黄疸、または脂肪血症のうちの少なくとも1つを同定する工程をさらに含む、請求項12に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程は、1つまたはそれ以上の選択された物体を識別するために1つまたはそれ以上のニューラルネットワークによって使用された1つまたはそれ以上の画素に信頼性勾配を割り当てることを含み、
1つまたはそれ以上の選択された物体を識別するために1つまたはそれ以上のニューラルネットワークによって使用された画素の1つまたはそれ以上の位置の輪郭抽出は、標本容器の画像上に、1つまたはそれ以上の選択された物体を識別するために1つまたはそれ以上のニューラルネットワークによって使用された1つまたはそれ以上の画素の信頼性勾配を示す1つまたはそれ以上の画像を表示することを含む、
請求項1に記載の方法。 - 活性化マップを生成し、輪郭抽出は、標本容器の画像上に活性化マップをオーバーレイする工程を含む、請求項1に記載の方法。
- 品質チェックモジュールであって:
1つまたはそれ以上の視点から標本容器の1つまたはそれ以上の画像を取り込むように動作可能な1つまたはそれ以上の画像取込みデバイスであって、1つまたはそれ以上の画像を取り込むことにより、複数の画素から画素データが生成される、1つまたはそれ以上の画像取込みデバイスと;
1つまたはそれ以上の画像取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:
1つまたはそれ以上のニューラルネットワークを使用して、標本容器の1つまたはそれ以上の物体から1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程と;
標本容器の画像を表示する工程と;
標本容器の表示された画像上に、1つまたはそれ以上の選択された物体を識別するた
めに1つまたはそれ以上のニューラルネットワークによって使用された画素の1つまたはそれ以上の位置を輪郭抽出する工程と
を行うように構成され動作可能である、前記品質チェックモジュール。 - 1つまたはそれ以上の選択された物体は、キャップ、エアギャップ、血清または血漿部分、沈降血液部分、およびゲルセパレータのうちの少なくとも1つである、請求項17に記載の品質チェックモジュール。
- コンピュータは、活性化マップを生成するように動作可能である、請求項17に記載の品質チェックモジュール。
- コンピュータは、標本容器の画像の上に活性化マップをオーバーレイして、1つまたはそれ以上の選択された物体を識別するために1つまたはそれ以上のニューラルネットワークによって使用された画素の1つまたはそれ以上の位置を輪郭抽出するように動作可能である、請求項19に記載の品質チェックモジュール。
- 標本試験装置であって:
トラックと;
トラック上で可動であり、標本の血清または血漿部分を含む標本容器を含むように構成されたキャリアと;
トラックの周囲に配置されて、1つまたはそれ以上の視点から標本容器および標本の血清または血漿部分の1つまたはそれ以上の画像を取り込むように動作可能である複数の画像取込みデバイスであって、画像を取り込むことにより、複数の画素から画素データが生成される、複数の画像取込みデバイスと;
複数の画像取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:
1つまたはそれ以上のニューラルネットワークを使用して、標本容器の1つまたはそれ以上の物体から1つまたはそれ以上の選択された物体を識別する工程と;
標本容器の画像を表示する工程と;
標本容器の表示された画像上に、1つまたはそれ以上の選択された物体を識別するために1つまたはそれ以上のニューラルネットワークによって使用された画素の1つまたはそれ以上の位置を輪郭抽出する工程と
を行うように構成され動作可能である、前記標本試験装置。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017199388A (ja) | 2012-01-23 | 2017-11-02 | パーセプティメッド インコーポレイテッドPerceptimed, Inc. | 自動化された医薬品錠剤の識別 |
WO2018022280A1 (en) | 2016-07-25 | 2018-02-01 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Systems, methods and apparatus for identifying a specimen container cap |
Family Cites Families (7)
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---|---|---|---|---|
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SE530748C2 (sv) * | 2006-07-19 | 2008-09-02 | Hemocue Ab | Bestämning av antalet vita blodkroppar |
US8170271B2 (en) * | 2008-06-25 | 2012-05-01 | Jadak Llc | System and method for test tube and cap identification |
EP2943761B1 (en) * | 2013-01-10 | 2023-11-29 | Akoya Biosciences, Inc. | Multispectral imaging system and methods |
CA2976769C (en) * | 2015-02-17 | 2023-06-13 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Model-based methods and apparatus for classifying an interferent in specimens |
CN108770364A (zh) * | 2016-01-28 | 2018-11-06 | 西门子医疗保健诊断公司 | 用于使用多个曝光来对样品容器和/或样品进行成像的方法和装置 |
JP6686779B2 (ja) * | 2016-08-05 | 2020-04-22 | 株式会社島津製作所 | 測定方法、測定プログラム及びその測定プログラムを備えた測定システム |
-
2019
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017199388A (ja) | 2012-01-23 | 2017-11-02 | パーセプティメッド インコーポレイテッドPerceptimed, Inc. | 自動化された医薬品錠剤の識別 |
WO2018022280A1 (en) | 2016-07-25 | 2018-02-01 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Systems, methods and apparatus for identifying a specimen container cap |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Interpretable Explanations of Black Boxes by Meaningful Perturbation,2017 IEEE International Conference on Computer Vision,2017年,pp.3449-3457 |
Learning Deep Features for Discriminative Localization,2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2016年,pp.2921-2929 |
Also Published As
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