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申请/专利权人：美国西门子医学诊断股份有限公司
摘要：一种表征样本容器中的样本的血清或血浆部分的方法包括：从多个视点捕获样本容器的多个图像；沿着通道维度将多个视点图像堆叠成单个堆叠的输入；以及利用单个深度卷积神经网络（SDNN）来处理该堆叠的输入。SDNN包括分割卷积神经网络，该分割卷积神经网络接收堆叠的输入并且同时输出多个标签图。SDNN还包括分类卷积神经网络，该分类卷积神经网络处理多个标签图并输出对样本的血清或血浆部分的HILN确定（溶血、黄疸和或血脂、或正常）。还描述了被构造成实施该方法的质量检查模块和测试设备以及其他方面。
主权项：1.一种表征样本容器的方法，所述方法包括：从多个视点捕获所述样本容器的多个图像，所述样本容器包括在其中的样本的血清或血浆部分；将来自每个视点的相应的所捕获的图像的图像数据一起堆叠成具有附加通道的单个图像，所述附加通道对应于视点的数量；将所堆叠的单个图像输入到单个分割卷积神经网络，并利用所述分割卷积神经网络处理所堆叠的单个图像以同时输出多个标签图，其中，同时输出的多个标签图的数量对应于多个视点的数量；将所述多个标签图输入到分类卷积神经网络并利用所述分类卷积神经网络处理所述多个标签图；以及从所述分类卷积神经网络将对所述血清或血浆部分的分类输出为溶血、黄疸、血脂或正常中的一者或多者。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 美国西门子医学诊断股份有限公司 以端到端训练方式使用单深度神经网络的样本容器表征
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