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특허/실용신안
딥 러닝을 이용한 무-표지 형광 영상들의 디지털 염색을 위한 방법 및 시스템
특허 실용신안 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 출원인 | 더 리전트 오브 더 유니버시티 오브 캘리포니아 |
| 출원번호 | 10-2020-7031116 |
| 출원일자 | 2020-10-28 |
| 공개번호 | 20201216 |
| 공개일자 | 0000-00-00 |
| 등록번호 | |
| 등록일자 | 0000-00-00 |
| 권리구분 | KUPA |
| 초록 | 형광 현미경을 사용하여 획득된 자가형광 영상들에 기초하여 표지 또는 염색이 없는 샘플들로부터 디지털/가상 염색된 현미경 영상의 생성을 가능하게 하는 딥 러닝 기반 디지털 염색 방법 및 시스템이 개시되어 있다.시스템 및 방법은 조직병리학자에 의해 분석되는 표지되지 않은/염색되지 않은 조직 샘플들의 디지털/가상 염색된 전체 슬라이드 영상(WSI)의 생성을 위한 특정 적용가능성을 갖는다.방법은 표준 조직화학적 염색 공정을 우회하여, 시간 및 비용을 절약한다.이러한 방법은 딥 러닝에 기초하고, 한 실시예에서, 표지되지 않은 샘플의 형광 영상들을 동일한 샘플의 화학적으로 염색된 버전의 명시야 영상과 등가인 영상으로 변환하기 위해 생성적 적대 신경망 모델을 사용하여 훈련된 컨볼루션 신경 네트워크를 사용한다.이러한 무-표지 디지털 염색 방법은 번거롭고 비용이 많이 드는 조직화학적 염색 절차를 제거하고, 병리학 및 조직학 분야에서 조직 준비를 상당하게 단순화시킨다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=KUPA&cn=KOR1020207031116 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| IPC분류체계CODE | G06K-009/20,G06K-009/62,G06N-003/08 |
| 주제어 (키워드) |