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公开(公告)号:CN116868237A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202180071997.8
申请日:2021-10-19
发明人: 皮埃尔·马埃 , 马里亚姆·埃尔·阿扎米 , 埃洛迪·德古-沙尔梅特 , 祖赫·塞德加特 , 昆廷·若索 , 法比安·罗尔
IPC分类号: G06V10/60
摘要: 本发明涉及一种用于对表示样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的至少一个输入图像进行分类的方法,该方法的特征在于,它包括由客户端(2)的数据处理装置(20)实施以下步骤:(b)借助于在公共图像数据库上预训练的卷积神经网络,提取目标粒子(11a‑11f)的特征图;(c)取决于所述提取的特征图,对该输入图像进行分类。
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公开(公告)号:CN116888644A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202180072004.9
申请日:2021-10-19
发明人: 皮埃尔·马埃 , 马里亚姆·埃尔·阿扎米 , 埃洛迪·德古-沙尔梅特 , 祖赫·塞德加特 , 昆廷·若索 , 法比安·罗尔
IPC分类号: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种用于对代表随时间推移的样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的输入图像序列进行分类的方法,该方法的特征在于,它包括由客户端(2)的数据处理装置(20)执行以下步骤,即:(b)将序列的输入图像串接成三维堆栈;(c)使用卷积神经网络CNN对三维堆栈进行直接分类。
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公开(公告)号:CN116888592A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202180071991.0
申请日:2021-10-19
发明人: 皮埃尔·马埃 , 马里亚姆·埃尔·阿扎米 , 埃洛迪·德古-沙尔梅特 , 祖赫·塞德加特 , 昆廷·若索 , 法比安·罗尔
IPC分类号: G06F18/2413 , G06F18/213 , G06V20/69
摘要: 本发明关于一种用于对代表样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的至少一个输入图像进行分类的方法,该方法的特征在于,它涉及由客户端(2)的数据处理装置(20)执行以下步骤:(B)从输入图像中提取目标粒子(11a‑11f)的特征图;(c)使用t‑SNE算法来减少所提取的特征图中的变量数量;(d)基于具有减少的变量数量的特征图,对输入图像进行无监督式分类。
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公开(公告)号:CN115698715A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202180027361.3
申请日:2021-04-08
IPC分类号: G01N33/569 , G01N33/68
摘要: 本发明涉及一种基于测量来自与刺激物一起孵育的患者血液样本的细胞因子的表达的体外或离体方法,该方法用于确定在从所述患者采集血液样本之日后7天内所述患者发生护理相关感染的风险。
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公开(公告)号:CN108699545A
公开(公告)日:2018-10-23
申请号:CN201780012541.8
申请日:2017-02-22
IPC分类号: C12N9/86
CPC分类号: C12N9/86 , A61K31/43 , A61K38/00 , A61K38/50 , A61K45/06 , C12Y305/02006 , A61K2300/00
摘要: 本发明涉及一种具有β‑内酰胺酶活性的分离的多肽和编码所述多肽的核酸序列。本发明的分离的多肽是VIM‑2变体,其具有改进的特性,如蛋白酶稳定性提高、在肠道介质中的稳定性提高、对一种或多种抗生素的活性提高、比活性提高和/或在宿主细胞中的产生提高。
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公开(公告)号:CN116917815A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202180071895.6
申请日:2021-10-19
IPC分类号: G03H1/04
摘要: 一种数字全息成像技术,具有以下迭代步骤:a)通过包括对应于全息图强度空间分布的振幅空间分布和相位空间分布的全息图场反向传播到物体坐标,确定(S03a)涉及被成像物体的吸收和相移的空间分布的物体场,b)通过将吸收和相移的空间分布的值降低到各自的阈值以下来对其进行阈值处理(S03b),阈值在每次迭代中减小,c)通过将物体场再传播到全息图坐标,确定(S03c)包括修改后的振幅空间分布和修改后的相位空间分布的修改后的全息图场,d)用修改后的相位空间分布取代(S03d)全息图场的相位空间分布,被成像物体的相移和吸收的空间分布是最后一次迭代的物体场的相移和吸收的空间分布。
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公开(公告)号:CN116888643A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202180072000.0
申请日:2021-10-19
发明人: 皮埃尔·马埃 , 马里亚姆·埃尔·阿扎米 , 埃洛迪·德古-沙尔梅特 , 祖赫·塞德加特 , 昆廷·若索 , 法比安·罗尔
IPC分类号: G06V20/69
摘要: 本发明涉及一种用于对包含样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的至少一个输入图像进行分类的方法,该方法的特征在于,它包括经由客户端(2)的数据处理装置(20)实施以下步骤:(b)提取所述目标粒子(11a‑11f)的特性的向量,所述特性是数字系数,每个数字系数与基本图像集合中的一个基本图像相关联,每个基本图像表示参考粒子,使得由所述系数加权的所述基本图像的线性组合近似于输入图像中的所述目标粒子(11a‑11f)的表示;(c)取决于特性的所述提取的向量,对所述输入图像进行分类。
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