用于在自动化诊断分析系统中试样的HILN确定中使用的训练图像的散列和检索的方法和设备技术方案

一种在自动化诊断分析系统中表征待分析试样的方法提供了试样的HILN分类（溶血、黄疸、脂血症、正常）连同该确定的基础。该方法包括将散列码分配给在表征训练过程中使用的样本试样的每个训练图像。响应于测试试样的HILN确定，该方法可以经由散列码来检索HILN分类所基于的一个或多个最紧密匹配的训练图像。一个或多个最紧密匹配的训练图像可以显示在测试试样的一个或多个图像旁边。还描述了被配置为实行该方法的质量检查模块和系统，以及其他方面。面。面。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于在自动化诊断分析系统中试样的HILN确定中使用的训练图像的散列和检索的方法和设备
[0001]相关申请的交叉引用本申请要求保护2019年10月31日提交的题为“METHODS AND APPARATUS FOR HASHING AND RETRIEVAL OF TRAINING IMAGES USED IN AN HILN DETERMINATION OF A SPECIMEN IN AN AUTOMATED DIAGNOSTIC ANALYSIS SYSTEM”的美国临时专利申请号62/929,066的优先权和权益，该美国临时专利申请的公开内容出于本文中的所有目的通过引用以其整体并入本文。


[0002]本公开涉及被配置为在自动化诊断分析系统中表征试样的方法和设备。

技术介绍

[0003]自动化诊断分析系统可以分析试样，诸如尿液、血清、血浆、间质液、脑脊液等，以标识试样中包含的分析物或其他成分。这样的试样通常包含在试样容器（例如，试样收集管）内，并经由自动轨道运送到自动化诊断分析系统内的各种预处理、预筛选（包括成像）和分析仪。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种在自动化诊断分析系统中表征试样的方法，包括：接收多个训练图像以训练质量检查模块的HILN网络，所述质量检查模块包括自动化诊断分析系统中的计算机，每个训练图像描绘试样容器中的样本试样；和经由HILN网络的散列网络将散列码分配给每个训练图像。2.根据权利要求1所述的表征试样的方法，包括：接收待在自动化诊断分析系统中分析的试样容器中的试样的一个或多个图像；使用多个训练图像经由HILN网络基于一个或多个图像表征待分析的试样，以确定包括溶血性、黄疸性、脂血性或正常类的分类索引。3.根据权利要求2所述的表征试样的方法，包括：经由所述多个训练图像中的一个或多个的散列码来检索试样的分类索引所基于的所述多个训练图像中的一个或多个。4.根据权利要求1所述的表征试样的方法，包括：将试样容器中具有不正确HILN确定的试样的一个或多个图像与不正确HILN确定所基于的所述多个训练图像中的一个或多个进行比较。5.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中经由散列码进行的检索是以试样的分类索引不正确的确定为条件的。6.根据权利要求5所述的表征试样的方法，其中表征试样的分类索引不正确的确定是基于置信水平的。7.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中所述多个训练图像包括由多个图像捕获装置捕获的多视点图像。8.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中所述HILN网络包括深度语义分割网络（DSSN）。9.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中多个训练图像中的每一个包括分类，所述分类包括溶血类、黄疸类、脂血类和正常类之一。10.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中多个训练图像中的每一个包括溶血子类、黄疸子类或脂血子类。11.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中散列网络包括在分割之前分配散列码的前端散列网络。12.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中散列网络包括后端散列网络，所述后端散列网络被配置为接收每个训练图像的分割区域，并将散列码分配给试样的分割区域。13.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中分配的训练图像散列码存储在计算机的数据库中，并且稍后被检索。14.根据权利要求1所述的表征试样的方法，其中散...

【专利技术属性】
技术研发人员：V，
申请(专利权)人：美国西门子医学诊断股份有限公司，
类型：发明
国别省市：