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龙图腾网恭喜科罗拉多大学评议会法人团体;俄萨分析公司申请的专利在高通量系统中应用机器学习以分析显微图像的系统和方法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：CN113330292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：201980051155.9，技术领域涉及：G01N15/1433；该发明授权在高通量系统中应用机器学习以分析显微图像的系统和方法是由T·W·兰多夫;A·L·丹尼尔斯;C·P·考尔德伦设计研发完成，并于2019-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本在高通量系统中应用机器学习以分析显微图像的系统和方法在说明书摘要公布了：本发明描述了用于将高通量流动成像显微镜与卷积神经网络结合以分析诸如聚合生物分子之类的颗粒以及用于各种诊断、治疗和工业应用的细胞的系统、方法和设备。

本发明授权在高通量系统中应用机器学习以分析显微图像的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种应用机器学习来检测和分析高通量系统中液体悬浮液中颗粒的方法，包括：-使用包括以下内容的训练数据集来训练具有多个层的神经网络：-至少一个参考数据集，所述至少一个参考数据集通过使包括液体悬浮液中颗粒的参考样本通过高通量流动成像仪器并从来自所述参考样本的多个图像中提取相关相关特征来生成，以及任选地一个或多个附加参考数据集，所述一个或多个附加参考数据集通过使包括由污染物或过程异常引起的附加的颗粒液体悬浮液的一个或多个附加样本通过高通量流动成像仪器并捕获通过所述高通量流动成像仪器的各个成分的多个图像以及从来自所述一个或多个附加样本的所述多个图像中提取相关特征来生成；-通过嵌入从来自所述至少一个参考样本的所述多个图像中提取的相关特征来生成参考分布以将所提取的相关特征转换为低维特征集，并且任选地通过嵌入从来自所述一个或多个附加样本的所述多个图像中提取的相关特征来生成一个或多个附加参考分布，以将所提取的相关特征转换为通过使用损失函数来分离与参考分布相关联的嵌入的低维特征集而定义的低维特征集；-估计来自所述参考样本的所述低维特征群体分布输出的各个提取特征嵌入的概率密度，并且任选地估计嵌入空间上一个或多个所述附加样本的概率密度；-通过使测试样本通过高通量流动成像仪器并捕获通过所述高通量流动成像仪器的各个成分的多个图像以及从来自所述测试样本的多个图像中提取相关特征来获得测试数据集，从而生成所嵌入的从来自所述测试样本的所述多个图像中提取的相关特征的测试分布；以及-应用故障检测算法，以通过定量地比较嵌入的所述测试分布与嵌入的所述参考分布或嵌入的所述一个或多个附加参考分布之间的统计相似性来评估来自测试样本的嵌入的测试分布是否与相关特征的群体密度相一致，或者评估嵌入的所述测试分布是否并不对应于嵌入的先验已知群体密度分布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人科罗拉多大学评议会法人团体;俄萨分析公司，其通讯地址为：美国科罗拉多州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。