【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、由于某些亚可见颗粒(svp)类型的免疫原性，监测药物产品中的svp至关重要。药物产品中svp的存在可对临床表现和患者安全产生负面影响，因为某些svp可代表数千至数百万分子的聚集体。现有的方法和系统不能有效地识别药物产品中特定类型和大小的svp。本文讨论了这些和其他考虑因素。
技术实现思路
1、应该理解，下面的一般描述和下面的详细描述都仅仅是示例性和说明性的，而不是限制性的。本文描述了用于颗粒分类的方法和系统。这些方法和系统可用于检测和分类可能存在于一系列药物产品(例如，药品、药物、抗体制剂等)中的亚可见颗粒(“svp”)。例如，药物产品的样本的一个或多个图像可以由流动成像显微术(“fim”)系统捕获。fim系统可以检测样本中存在的任何svp。fim系统可以生成指示一个或多个图像中每个检测到的svp的位置的元数据。附加地或在替代方案中，另一系统或设备可以(例如，使用分割算法)检测svp。
2、可以使用机器学习模型(例如，分类器)来分析该一个或多个图像。机器学习模型...
【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述多个输入图像包括与药物产品相关联的多个流动成像显微镜图像。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述训练数据包括与所述多个输入图像相关联的图像元数据，并且其中所述图像元数据指示所述至少一个SVP在所述多个输入图像中的每个输入图像中的位置。
4.如权利要求1所述的方法，其中满足以下项中的至少一项：
5.如权利要求1所述的方法，其中所训练的CNN包括至少三个隐藏层。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述至少三个隐藏层中的每个隐藏层包括至少一个过滤器，所...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述多个输入图像包括与药物产品相关联的多个流动成像显微镜图像。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述训练数据包括与所述多个输入图像相关联的图像元数据，并且其中所述图像元数据指示所述至少一个svp在所述多个输入图像中的每个输入图像中的位置。
4.如权利要求1所述的方法，其中满足以下项中的至少一项：
5.如权利要求1所述的方法，其中所训练的cnn包括至少三个隐藏层。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述至少三个隐藏层中的每个隐藏层包括至少一个过滤器，所述至少一个过滤器包括至少3x3像素的大小。
7.如权利要求1所述的方法，其中训练所述cnn还包括确定多个超参数，并且其中所述多个超参数包括以下中的一者或多者：64至256范围内的批量大小或5％至50％范围内的丢弃率。
8.如权利要求1所述的方法，其中训练所述cnn还包括确定激活函数，并且其中所述激活函数包括修正线性单元激活函数或双曲正切激活函数。
9.一种方法，所述方法包括：
10.如权利要求9所述的方法，其中所述至少一个输入图像包括与药物产品相关联的至少一个流动成像显微镜图像。
11.如权利要求9所述的方法，所述方法还包括：接收与所...
【专利技术属性】
技术研发人员：A·纳加卡蒂，S·N·拉维，K·K·普拉迪普，Q·胡，M·赫尔南德斯，
申请(专利权)人：再生元制药公司，
类型：发明
国别省市：
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