【技术实现步骤摘要】
本申请涉及确定用于对样本的粒子进行分类的图像滤波器的方法和系统及其使用方法。
技术介绍
1、光检测通常用于表征样本(例如，生物样本)的组分(例如当样本用于疾病或医疗状况的诊断时)。当样本被照射时，光能够被样本散射、透射通过样本以及由样本发射(例如，通过荧光)。样本组分的变化，如形态、吸收率和荧光标记的存在，可能导致由样本散射、透射或发射的光发生变化。这些变化能够用于表征和识别样本中组分的存在。为了量化这些变化，光被收集并引导到检测器的表面。
2、一种利用光检测来表征样本中组分的技术是流式细胞术。流式细胞仪包括由光学器件、光电检测器和电子器件组成的光检测系统，该光检测系统能够有效地检测光信号并将其转换为相应的电信号。对电子信号进行处理以获得用户能够用来执行期望分析的参数。细胞仪还包括用于记录和分析测量数据的装置。例如，可以使用连接到检测电子设备的计算机来执行数据存储和分析。数据可以以表格形式存储，其中每行对应于一个粒子的数据，列对应于测量参数中的每一个。使用标准文件格式(如“fcs”文件格式)存储粒子分析仪的数据有助于使用单独...
【技术保护点】
1.一种用于确定用于对粒子分析仪中的样本的粒子进行分类的图像滤波器的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中每个训练数据集包括多个未滤波的粒子图像。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中每个训练数据集包括多个真值粒子图像。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中所述机器学习算法包括神经网络。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中所述图像滤波器在多个光电检测器通道中被量化。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中对于每个光电检测器通道，启用的图像滤波器被量化为...
【技术特征摘要】
1.一种用于确定用于对粒子分析仪中的样本的粒子进行分类的图像滤波器的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中每个训练数据集包括多个未滤波的粒子图像。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中每个训练数据集包括多个真值粒子图像。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中所述机器学习算法包括神经网络。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中所述图像滤波器在多个光电检测器通道中被量化。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中对于每个光电检测器通道，启用的图像滤波器被量化为1并且不启用的图像滤波器被量化为0。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中所述多个图像滤波器包括选自平滑、锐化、模糊、阈值、伽玛校正、边缘、反转和强度的一个或更多个图像滤波器参数。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中所述图像滤波器的量化参数以预定顺序输入到机器学习算法中。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：詹姆斯·艾玛罗德，约瑟夫·什皮德伦，
申请(专利权)人：贝克顿·迪金森公司，
类型：发明
国别省市：
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