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公开(公告)号：CN108474934A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201680053431.1
申请日：2016-09-15
申请人： 思迪赛特诊断有限公司
IPC分类号： G02B21/36
CPC分类号： G02B21/367 , G01N21/8851 , G01N2021/8887 , G02B21/365 , G06K9/00134 , G06K9/00147 , G06T7/0012 , G06T2207/10056 , G06T2207/30024 , G06T2207/30101
摘要： 描述设备和方法，包括：显微镜系统(11)，被配置为获取身体样本的一个或多个显微镜图像；输出装置(34)；和至少一个计算机处理器(28)。计算机处理器在一个或多个图像中识别至少一个元素为病原体候选者，然后从一个或多个图像中提取与病原体候选者相关的至少一个候选者信息特征。计算机处理器从一个或多个图像中提取至少一个指示与所述身体样本相关的背景信息的样本信息特征。计算机处理器通过结合样本信息特征对候选者信息特征进行处理来分类身体样本感染致病性感染的可能性，然后响应于上述在所述输出装置上产生输出。还描述了其他应用。
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公开(公告)号：CN108474934B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201680053431.1
申请日：2016-09-15
申请人： 思迪赛特诊断有限公司
IPC分类号： G02B21/36
摘要： 描述设备和方法，包括：显微镜系统(11)，被配置为获取身体样本的一个或多个显微镜图像；输出装置(34)；和至少一个计算机处理器(28)。计算机处理器在一个或多个图像中识别至少一个元素为病原体候选者，然后从一个或多个图像中提取与病原体候选者相关的至少一个候选者信息特征。计算机处理器从一个或多个图像中提取至少一个指示与所述身体样本相关的背景信息的样本信息特征。计算机处理器通过结合样本信息特征对候选者信息特征进行处理来分类身体样本感染致病性感染的可能性，然后响应于上述在所述输出装置上产生输出。还描述了其他应用。
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公开(公告)号：CN114787610A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202080073583.4
申请日：2020-10-22
申请人： 思迪赛特诊断有限公司
发明人： S·佩克 , Y·S·埃谢尔 , A·扎伊特 , D·格卢克 , 诺姆·约拉夫-拉斐尔 , 阿尔农·霍里亚芬 , 莎拉·利维施赖埃尔 , 约瑟夫·乔尔·波拉克 , 丹尼尔·莱夫纳 , 约纳坦·哈尔佩林 , N·莱斯米 , 伊塔马尔·韦斯
IPC分类号： G01N21/59 , G01N21/64 , G01N33/49 , G06V10/143 , G06V20/69
摘要： 描述的装置和方法包括将血液样本的至少一部分放置在样本腔室(52)内，以及获取血液样本的一部分的显微图像。在显微图像内识别血液样本内给定实体的候选者。通过对候选者执行进一步的分析，候选者中的至少一些被验证为给定实体。给定实体的候选者的计数与给定实体的经验证的候选者的计数进行比较，并且至少部分地基于候选者的计数和经验证的候选者的计数之间的关系，使样本的至少一部分无效而不被用于对样本执行至少一些测量。还描述了其他应用。
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公开(公告)号：CN114787611A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202080073623.5
申请日：2020-10-22
申请人： 思迪赛特诊断有限公司
发明人： S·佩克 , Y·S·埃谢尔 , A·扎伊特 , D·格卢克 , 诺姆·约拉夫-拉斐尔 , 阿尔农·霍里亚芬 , 莎拉·利维施赖埃尔 , 约瑟夫·乔尔·波拉克 , 丹尼尔·莱夫纳 , 约纳坦·哈尔佩林 , N·莱斯米 , 伊塔马尔·韦斯
IPC分类号： G01N21/59 , G01N21/64 , G01N33/49 , G06V10/143 , G06V20/69
摘要： 描述的装置和方法包括：通过将血液样本沉积在样本腔室(52)中来制备用于分析的血液样本，并将在其中沉积血液样本的样本腔室放置在显微单元(24)中。使用显微单元的显微镜获取在其中沉积血液样本的样本腔室(52)的一个或更多个显微图像。基于该一个或更多个图像，确定在获取该一个或更多个显微图像之前样本腔室内的已经在样本腔室内沉降的一个或更多个细胞类型的量。至少部分地响应于此，确定样本的特性。还描述了其他应用。
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公开(公告)号：CN114674825A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111613655.2
申请日：2016-09-15
申请人： 思迪赛特诊断有限公司
摘要： 描述设备和方法，包括：显微镜系统(11)，被配置为获取身体样本的一个或多个显微镜图像；输出装置(34)；和至少一个计算机处理器(28)。计算机处理器在一个或多个图像中识别至少一个元素为病原体候选者，然后从一个或多个图像中提取与病原体候选者相关的至少一个候选者信息特征。计算机处理器从一个或多个图像中提取至少一个指示与所述身体样本相关的背景信息的样本信息特征。计算机处理器通过结合样本信息特征对候选者信息特征进行处理来分类身体样本感染致病性感染的可能性，然后响应于上述在所述输出装置上产生输出。还描述了其他应用。
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