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龙图腾网恭喜美国西门子医学诊断股份有限公司申请的专利用于使用具有经缩减的训练的神经网络的生物流体试样表征的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111556961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980007967.3，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权用于使用具有经缩减的训练的神经网络的生物流体试样表征的方法和装置是由S.克卢克纳;张耀仁;马锴;V.辛赫;T.陈;B.S.波拉克设计研发完成，并于2019-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于使用具有经缩减的训练的神经网络的生物流体试样表征的方法和装置在说明书摘要公布了：提供了一种用于训练包括经缩减的图形标注输入的神经网络（卷积神经网络——CNN）的方法。所述训练方法可以用于训练“测试CNN”，所述“测试CNN”可以用于确定测试试样的血清或血浆部分的溶血（H）、黄疸（I）、和或脂血（L）、或正常（N）。所述训练方法包括：捕获包括训练试样的多个试样容器的训练图像，生成训练试样的血清或血浆部分的候选区；以及为所述多个训练试样选择针对候选区的位置、尺寸和形状的最佳匹配。来自“训练CNN”的所获得的特征（网络和权重）可以被使用在“测试CNN”中。描述了被适配成通过使用限界框回归器来实施训练方法和表征方法的品质检查模块和测试装置，如其它方面那样。

本发明授权用于使用具有经缩减的训练的神经网络的生物流体试样表征的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于训练神经网络的方法，包括：在成像位置处捕获包含训练试样的试样容器的训练图像；自动地生成血清或血浆部分的候选区以用于输入到神经网络，其中所述候选区是通过从叠加在所述训练图像之上的虚拟网格中随机地选择子区来生成的，并且所述子区是所述虚拟网格内的矩形子区；以及选择提供针对训练试样的血清或血浆部分的最佳匹配的候选区，其中训练试样的血清或血浆部分的最佳匹配基于候选区中的每个候选区内的强度梯度，或训练试样的血清或血浆部分的最佳匹配基于在候选区中的每个候选区外围的强度梯度，或训练试样的血清或血浆部分的最佳匹配基于对候选区中的每个候选区外围的强度梯度的总和。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人美国西门子医学诊断股份有限公司，其通讯地址为：美国纽约州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。