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申请/专利权人：美国西门子医学诊断股份有限公司
摘要：一种表征样本容器中的样本的血清或血浆部分的方法提供了样本的血清或血浆部分的细粒度HILN指数（溶血、黄疸、血脂、正常），其中，H、I和L类别可各自具有五至七个子类别。HILN指数也可具有一个未离心类别。可通过在一些实施例中具有超过100层的深度语义分割网络来处理样本容器的输入图像的像素数据。小型前端容器分割网络可用来确定容器类型和边界，容器类型和边界可附加地被输入到深度语义分割网络。判别网络可用来训练深度语义分割网络以生成同质地结构化的输出。还描述了被构造成实施该方法的质量检查模块和测试设备以及其他方面。
主权项：1.一种表征样本容器的方法，所述方法包括：利用图像捕获装置来捕获所述样本容器的图像，所述样本容器包括在其中的样本的血清或血浆部分；使用深度语义分割网络来处理所述样本容器的所述图像的像素数据，所述深度语义分割网络在计算机上执行以确定所述血清或血浆部分的分类指数；以及从所述深度语义分割网络输出所述血清或血浆部分的所述分类指数，其中，所述分类指数包括溶血、黄疸、血脂和正常类别，并且所述溶血、黄疸和血脂类别中的每一者包括五至七个子类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 美国西门子医学诊断股份有限公司 利用高级语义分割和对抗训练进行细粒度HIL指数确定的方法和设备
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