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申请/专利权人：卡尔蔡司显微镜有限责任公司
摘要：本发明涉及一种用于分配图像序列的图像区给结果类别的方法和装置。处理模型被训练成给图像序列的图像区分配结果类别。图像序列通过在多轮染色中用标记物标记分析物并用相机检测标记物来产生。分析物信号序列的染色信号和未染色信号具有各自信号序列的染色信号和或未染色信号之一与各自信号序列的染色信号和或未染色信号中的另一个的至少一个一定比例，分析物信号序列具有包括至少一个一定比例的表征标记。结果类别包括用于每个待鉴定分析物类型的至少一个类别。所述方法包括以下步骤：提取该图像序列的各自一个图像区的多个信号序列，将信号序列输入该处理模型中，输出结果输出并基于结果输出来分配结果类别。
主权项：1.一种用于训练具有处理模型28的机器学习系统1的方法，其中，所述处理模型28被训练成给图像序列的多个图像区的信号序列31分配结果类型，所述图像序列19通过在多轮染色中利用标记物标记分析物39和利用相机12检测所述标记物来产生，所述相机12在每轮染色中拍摄所述图像序列中的一个图像5，所述标记物被选择成，使得所述分析物39的所述信号序列31在整个所述图像序列19的范围内的一个图像区25中包括染色信号和未染色信号，分析物39的信号序列31的所述染色信号和所述未染色信号具有各自信号序列31的其中一个染色信号和或未染色信号与各自信号序列31的至少另一个染色信号和或未染色信号的至少一个一定比例，和或分析物39的信号序列31具有包括所述至少一个一定比例的表征标记，所述方法包括：-提供标注的数据组，其中，所述标注的数据组对于各不同待鉴别的结果类别包括信号序列31以及对应的目标输出，所述结果类别包括用于每个待鉴定的分析物类型的至少一个类别，并且分析物39的信号序列31具有染色信号和未染色信号的特定顺序，据此能将所述信号序列31分配给一个分析物类型，和-通过调整所述处理模型28的模型参数来优化目标函数，其中，所述目标函数基于由所述处理模型28输出的结果输出和所述目标输出来计算。
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