恭喜匹兹堡大学高等教育联邦体系S·C·彻努博特拉获国家专利权
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龙图腾网恭喜匹兹堡大学高等教育联邦体系申请的专利用于原位或体外多参数细胞和亚细胞成像数据的计算系统病理学空间分析平台获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113226157B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980084101.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权用于原位或体外多参数细胞和亚细胞成像数据的计算系统病理学空间分析平台是由S·C·彻努博特拉;F·普亚拉;D·L·泰勒设计研发完成，并于2019-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于原位或体外多参数细胞和亚细胞成像数据的计算系统病理学空间分析平台在说明书摘要公布了：本发明涉及计算系统病理空间分析平台，其包括:i空间异质性量化组件，被配置为在多参数细胞和亚细胞成像数据中生成不同表型的细胞之间的空间异质性的全局量化；ii微区识别组件，被配置为基于全局量化针对多个组织样本识别多个微区，每个微区与一个组织样本相关联；和iii加权图组件，被配置为针对多参数细胞和亚细胞成像数据构建加权图，该加权图具有多个节点和多个边缘，每个边缘位于一对节点之间，其中在该加权图中，每个节点是微区的特定一个，加权图中的每对微区之间的边缘指示该对微区之间的相似程度。
本发明授权用于原位或体外多参数细胞和亚细胞成像数据的计算系统病理学空间分析平台在权利要求书中公布了：1.一种从多参数细胞和亚细胞成像数据中分析疾病进展的方法，所述多参数细胞和亚细胞成像数据从来自多个患者的多个组织样本或多个多细胞体外模型获得，所述方法包括：在多参数细胞和亚细胞成像数据中生成某些不同的预定表型的细胞之间的空间异质性的全局量化；基于全局量化，针对来自多参数细胞和亚细胞成像数据的多个组织切片识别多个微区，每个微区与组织切片中的相应一个相关联，并且微区是在组织样本中表型细胞在表型上不同的空间排列，其由空间异质性产生并与一个或多个疾病结果特异性变量相关联；和为多参数细胞和亚细胞成像数据构建加权图，该加权图指示预定表型的进展并具有多个节点和多个边缘，每个边缘位于一对节点之间，其中在该加权图中，每个节点是微区的特定一个，加权图中的每对微区之间的边缘指示该对微区之间的相似程度，由此可分析所述加权图以理解疾病进展。
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