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龙图腾网恭喜维尔纽斯大学;卡昂大学;国家健康与医学研究院;弗朗索瓦巴克莱斯中心地区申请的专利用于生物样品图像的计算机实现的方法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：CN112424824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：201980045198.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于生物样品图像的计算机实现的方法是由L·普兰;阿维达斯·劳里纳维修斯;贝诺伊特·普朗科莱尼;尼古拉斯·埃利设计研发完成，并于2019-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于生物样品图像的计算机实现的方法在说明书摘要公布了：用于生物样品图像的计算机实现的方法本发明涉及一种对生物样品101的数字图像103进行自动分析的由计算机实现的方法。该方法包括从第一颜色空间至第二颜色空间的改变203。然后，考虑第二颜色空间的多个维度来进行拟合以对像素进行分类。

本发明授权用于生物样品图像的计算机实现的方法在权利要求书中公布了：1.一种对生物样品101的数字图像的像素进行分类的方法100，所述方法包括以下步骤：a接收202表示所述生物样品101的第一数字图像103，以获取与所述第一数字图像103的每个像素相关联的值X1，以及针对来自所述第一数字图像103和或来自另一数字图像103b的每个像素来获取202b至少一个其他值Xi，其中，i是使得2≤i≤n的整数，n是使得n≥2的整数；b使用矩阵乘法对空间进行改变203I＝AxX以获取第二数字图像104，X是包括值X1至值Xn的n行1列的矩阵，I是包括值I1至值Im的m行1列的矩阵，m是等于或大于2的整数，I1至Im是与所述第二数字图像104的每个像素相关联的值，A是m行n列的矩阵；c基于所述第二数字图像104中至少一些像素的I1的值以及Ij的值来确定204分类条件105，其中，j1且j≤m；以及d将所述第二数字图像104的满足所述分类条件105的像素分类205在第一类106；其中，步骤c包括：·确定211一个或多个分布的集合111，所述集合111包括作为I1的函数的、所述第二数字图像104中的像素数目的至少一个分布，所述集合111包括作为Ij的函数的、所述第二数字图像104中的像素数目的至少一个分布，其中，j1且j≤m，·拟合212所述集合111的一个或多个分布以确定至少一个拟合参数112，以及·根据所述至少一个拟合参数112确定所述分类条件105；其中，所述生物样品101为染色的或偏振的或荧光的生物样品，所述值X1至值Xn是颜色空间中的颜色值。

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维尔纽斯大学;卡昂大学;国家健康与医学研究院;弗朗索瓦巴克莱斯中心地区，其通讯地址为：立陶宛维尔纽斯；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”。