申请/专利权人：文塔纳医疗系统公司

申请日：2022-09-13

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117940971A

主分类号：G06V20/69

分类号：G06V20/69;G06V10/80;G06V10/82

优先权：["20210917 US 63/261,308"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：组织切片的双重免疫组织化学IHC染色允许在单细胞水平上同时检测两种生物标志物及其共表达，并且不需要两种IHC染色剂和额外配准来识别共定位。包括病理学家在内的人类通常难以对双重IHC进行可靠评分。本文的方法和系统使用机器学习模型和概率图来检测和记录个体表型ERPR。

主权项：1.一种方法，其包括：访问数字病理学图像，所述数字病理学图像描绘生物学样品的针对第一类型生物标志物和第二类型生物标志物进行染色的至少一部分；分解所述数字病理学图像以生成：第一合成单重图像，其描绘所述生物学样品的所述至少一部分，针对所述至少一部分识别所述第一类型生物标志物；和第二合成单重图像，其描绘所述生物学样品的所述至少一部分，从所述至少一部分识别所述第二类型生物标志物；将第一机器学习模型应用于所述第一合成单重图像以：从所述第一合成单重图像检测第一多个细胞；以及确定针对所述第一多个细胞中的每个细胞的第一组分类中的分类，所述第一组中的所述分类指示所述细胞是否包括具有第一生物标志物类型的生物标志物；将第二机器学习模型应用于所述第二合成单重图像以：从所述第二合成单重图像检测第二多个细胞；以及确定针对所述第二多个细胞中的每个细胞的第二组分类中的分类，所述第二组中的所述分类指示所述细胞是否包括具有第二生物标志物类型的生物标志物，其中所述第一组分类与所述第二组分类不同；合并所述第一多个细胞的所述分类和所述第二多个细胞的所述分类以生成合并的分类；以及输出具有合并的分类的所述数字病理学图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 文塔纳医疗系统公司 用于预测双重数字病理学图像中的表型的机器学习技术

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