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公开(公告)号：CN117975453A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410217329.7
申请日：2018-11-16
Applicant: 希森美康株式会社
Abstract: 本发明涉及图像解析方法、装置、程序及学习完了深层学习算法的制造方法。本发明提供对于组织或细胞的图像而生成显示细胞核的区域的数据的图像解析方法。图像解析方法是使用神经网络结构的深层学习算法60解析组织或细胞的图像的图像解析方法，其从含解析对象的组织或细胞的解析对象图像78生成解析用数据80，向深层学习算法60输入解析用数据80，由深层学习算法60生成显示解析对象图像78中的细胞核的区域的数据82、83。
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公开(公告)号：CN110551795A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910448317.4
申请日：2019-05-28
Applicant: 希森美康株式会社
IPC: C12Q1/6806 , C12Q1/6851
Abstract: 本发明涉及cDNA的合成方法、靶RNA的检测方法及试剂盒。本发明的课题在于，提供可以以更高的精度由靶RNA合成及扩增cDNA的手段。通过使用与靶RNA杂交的第1寡核苷酸分子、与该第1寡核苷酸分子杂交的第2寡核苷酸分子和逆转录酶且以靶RNA为模板来合成cDNA，从而解决了上述课题。
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公开(公告)号：CN109816623B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN201811371880.8
申请日：2018-11-16
Abstract: 本发明涉及图像解析方法、装置和程序及学习完了深层学习算法及其制造方法。具体而言，本发明提供对于组织或细胞的图像而生成显示肿瘤化状态的数据的图像解析方法。本发明的图像解析方法是使用神经网络结构的深层学习算法60而解析组织或细胞的图像的图像解析方法，其从含解析对象的组织或细胞的解析对象图像78生成解析用数据80，向深层学习算法60输入解析用数据80，由深层学习算法60生成显示解析对象图像78中的组织或细胞的肿瘤化状态的数据82、83。
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公开(公告)号：CN106971141B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201611227796.X
申请日：2016-12-27
Applicant: 希森美康株式会社 , 国立大学法人东京医科齿科大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/145 , G06V10/25
Abstract: 一种确定细胞区域的方法，包括：获取用第一观察法拍摄细胞所获得的第一细胞图像、获取用不同于第一观察法的第二观察法拍摄细胞所获得的第二细胞图像、根据第一细胞图像和第二细胞图像确定细胞的区域。
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公开(公告)号：CN110191966A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201780083785.5
申请日：2017-12-28
Applicant: 希森美康株式会社
Inventor： 相原祐希
IPC: C12Q1/6888 , C12N15/09
Abstract: 提供一种不会破坏分化诱导后的细胞、能够高灵敏度地检测多能干细胞的方法。本发明提供一种评价细胞培养液中的细胞的分化状态方法，其测定多能干细胞的分化诱导时和/或分化诱导后的细胞培养液的液相级分中的miR302/367簇的miRNA，基于miRNA测定值评价所述细胞培养液中的细胞的分化状态。本发明提供一种多能干细胞的检测方法，其包含下述工序：测定多能干细胞的分化诱导时和/或分化诱导后的细胞培养液的液相级分中的miR302/367簇的miRNA的工序；基于miRNA测定值检测所述细胞培养液的多能干细胞的工序。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119831956A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411897933.5
申请日：2018-11-16
IPC: G06T7/00 , G06V20/69 , G06V10/764 , G06T7/70
Abstract: 本发明涉及图像解析方法、装置和程序及学习完了深层学习算法及其制造方法。具体而言，本发明提供对于组织或细胞的图像而生成显示肿瘤化状态的数据的图像解析方法。本发明的图像解析方法是使用神经网络结构的深层学习算法而解析组织或细胞的图像的图像解析方法，其从含解析对象的组织或细胞的解析对象图像生成解析用数据，向深层学习算法输入解析用数据，由深层学习算法生成显示解析对象图像中的组织或细胞的肿瘤化状态的数据。
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公开(公告)号：CN104946584B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201510146324.0
申请日：2015-03-31
Applicant: 希森美康株式会社
Abstract: 本发明提供获得分化的细胞和/或分化的细胞的产物之任一方或两方的方法，其包括：向灌流的器官或活体组织导入未分化的细胞的工序，通过将导入的上述未分化的细胞与上述器官或活体组织一同灌流培养，使上述未分化的细胞分化而得到分化的细胞和/或分化的细胞的产物的工序，回收得到的含分化的细胞和/或分化的细胞的产物的灌流培养液的工序，及获得回收的上述灌流培养液中含的分化的细胞和/或分化的细胞的产物的工序。
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公开(公告)号：CN110197714A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910123428.8
申请日：2019-02-18
Applicant: 希森美康株式会社
Abstract: 本发明的课题在于代替病理医师而基于固定的判断基准评价构成组织的层结构。本发明使用神经网络结构的深度学习算法（60），通过解析采自被检物的组织的图像的图像解析方法解决该课题。图像解析方法包括：从包括解析对象组织的解析对象图像（78）生成解析用数据（80），将解析用数据（80）输入深度学习算法（60），通过所述深度学习算法生成表示解析对象图像（78）中的构成组织的层结构的数据。
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公开(公告)号：CN109871735B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201811362790.2
申请日：2018-11-16
Applicant: 希森美康株式会社
Abstract: 本发明涉及图像解析方法、装置、程序及学习完了深层学习算法的制造方法。本发明提供对于组织或细胞的图像而生成显示细胞核的区域的数据的图像解析方法。图像解析方法是使用神经网络结构的深层学习算法60解析组织或细胞的图像的图像解析方法，其从含解析对象的组织或细胞的解析对象图像78生成解析用数据80，向深层学习算法60输入解析用数据80，由深层学习算法60生成显示解析对象图像78中的细胞核的区域的数据82、83。
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公开(公告)号：CN110191966B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201780083785.5
申请日：2017-12-28
Applicant: 希森美康株式会社
Inventor： 相原祐希
IPC: C12Q1/6888 , C12N15/09
Abstract: 提供一种不会破坏分化诱导后的细胞、能够高灵敏度地检测多能干细胞的方法。本发明提供一种评价细胞培养液中的细胞的分化状态方法，其测定多能干细胞的分化诱导时和/或分化诱导后的细胞培养液的液相级分中的miR302/367簇的miRNA，基于miRNA测定值评价所述细胞培养液中的细胞的分化状态。本发明提供一种多能干细胞的检测方法，其包含下述工序：测定多能干细胞的分化诱导时和/或分化诱导后的细胞培养液的液相级分中的miR302/367簇的miRNA的工序；基于miRNA测定值检测所述细胞培养液的多能干细胞的工序。
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