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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：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：CN109871735A
公开(公告)日：2019-06-11
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：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：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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Patent Agency Ranking
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：CN107407674B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201680014482.3
申请日：2016-02-26
Applicant: 希森美康株式会社
IPC: G01N33/53 , C12M1/34 , G01N21/64 , G01N33/48 , G01N33/533
Abstract: 本发明的细胞分析装置10的处理部111进行使第1荧光染料消光的失活处理，使消光的第1荧光染料中的一部分的第1荧光染料活化的活化处理，向受试细胞照射来自光源部11的光而由摄像部19对荧光进行摄像的摄像处理而取得第1图像。处理部111基于第1图像而提取基于第1荧光染料的辉点，将提取的辉点分类到每1个对应于第1物质的组，基于分类的组的数而取得受试细胞中的第1物质的数，基于取得的第1物质的数而取得成为治疗方针的判断的指标的治疗指标信息，将取得的治疗指标信息显示于显示部120。
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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：CN119432725A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411047032.7
申请日：2024-08-01
IPC: C12N5/077 , C12N5/10 , C12Q1/6876
Abstract: 本发明旨在提供使以更高的精度评价细胞的分化状态变得可能的手段。通过提供由将多能性干细胞分化诱导为中胚层细胞的第1诱导处理和将中胚层细胞分化诱导为心肌细胞的第2诱导处理，在液体培养基中将多能性干细胞分化诱导为心肌细胞，采集含由第2诱导处理分化诱导的细胞的液体培养基的上清，对该上清中的miR‑1/133a群集的miRNA‑3p进行测定，基于该miRNA‑3p测定值，判定细胞的分化状态的方法，解决所述的课题。
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公开(公告)号：CN110197714B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201910123428.8
申请日：2019-02-18
Applicant: 希森美康株式会社
IPC: G06T7/00 , G16H30/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
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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