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公开(公告)号：EP2791671A1
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：EP11808763.4
申请日：2011-12-16
Applicant: Halliburton Energy Services, Inc.
Inventor： SHEN, Jing , JONES, Christopher , CHEN, Dingding , PELLETIER, Michael, T. , ATKINSON, Robert , PERKINS, David
CPC classification number: G01V13/00 , G01N21/274 , G01N33/241 , G01N2201/129 , G01N2201/1296
Abstract: A method of calibration transfer for a testing instrument includes: collecting a first sample; generating a standard response of a first instrument based, at least in part, on the first sample; and performing instrument standardization of a second instrument based, at least in part, on the standard response of the first instrument. Data corresponding to a second sample is then obtained using the second instrument and a component of the second sample is identified based, at least in part, on a calibration model.
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公开(公告)号：EP2585811A1
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：EP11799012.7
申请日：2011-06-24
Applicant: Cireca Theranostics, LLC , Northeastern University
Inventor： DIEM, Max , BIRD, Benjamin , MILJKOVIC, Milos , REMISZEWSKI, Stanley, H.
IPC: G01N21/35
CPC classification number: A61B5/415 , A61B5/0071 , A61B5/0075 , A61B5/418 , A61B5/7257 , G01N21/35 , G01N21/3581 , G01N21/552 , G01N21/6456 , G01N21/65 , G01N2021/3595 , G01N2021/6417 , G01N2021/653 , G01N2201/1293 , G01N2201/1296 , G06F19/00 , G06K9/00127 , G06T7/33 , G06T2207/10024 , G06T2207/10048 , G06T2207/30024
Abstract: A method for analyzing biological specimens by spectral imaging to provide a medical diagnosis includes obtaining spectral and visual images of biological specimens and registering the images to detect cell abnormalities, pre-cancerous cells, and cancerous cells. This method eliminates the bias and unreliability of diagnoses that is inherent in standard histopathological and other spectral methods. In addition, a method for correcting confounding spectral contributions that are frequently observed in microscopically acquired infrared spectra of cells and tissue includes performing a phase correction on the spectral data. This phase correction method may be used to correct various types of absorption spectra that are contaminated by reflective components.
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33.发明公开METHODS AND SYSTEM FOR RECOGNIZING WOOD SPECIES 审中-公开VERFAHREN UND SYSTEM ZUR ERKENNUNG VON HOLZARTEN
公开(公告)号：EP2504697A1
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：EP10833624.9
申请日：2010-11-25
Applicant: Universiti Teknologi Malaysia
Inventor： RUBlYAH Yusof , MARZUKI KHALID
CPC classification number: G01N21/8986 , G01N33/46 , G01N2201/1296 , G06K9/52 , G06K2209/17 , G06T7/0012 , G06T2207/20076 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30161
Abstract: A method, a system and a computer program are disclosed for recognizing of at least one wood species. In particularity, the method acquires an image of the at least one wood species for analyzing the image using an image acquisition module (IAM) (220). In addition, the method processes the image for enhancing quality of the acquired image using a pre processing module (PPM) (230). Additionally, the method extracts a plurality of features of the processed image for classifying at least one pattern using a feature extraction module (FEM) (240). Further, the method classifies the at least one pattern for the recognizing the at least one wood species using a pattern classification module (PCM) (250).
Abstract translation: 公开了用于识别至少一种木材种类的方法，系统和计算机程序。 特别地，该方法获取使用图像采集模块（IAM）分析图像的至少一种木材种类的图像（220）。 此外，该方法使用预处理模块（PPM）处理图像以增强所获取的图像的质量（230）。 另外，该方法提取处理图像的多个特征，以使用特征提取模块（FEM）（240）对至少一个图案进行分类。 此外，该方法使用模式分类模块（PCM）对用于识别至少一种木材种类的至少一种模式进行分类（250）。
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34.发明公开Trainingsverfahren für einen adaptiven Auswertealgorithmus, ein hyperspektrales Messgerät, sowie eine Vorrichtung zum Ausbringen eines Betriebsmittels 有权用于自适应评估算法，一个高光谱测量装置，以及用于分配一台设备的设备中的训练方法
公开(公告)号：EP2405258A2
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：EP11075165.8
申请日：2011-07-08
Inventor： Seiffert, Udo , Bollenbeck, Felix
IPC: G01N21/84
CPC classification number: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/84 , G01N2021/8466 , G01N2201/1296
Abstract: Die Erfindung betrifft ein Trainingsverfahren für einen adaptiven Auswertealgorithmus, insbesondere für ein künstliches neuronales Netzwerk, zur Bestimmung von Stoffkonzentrationen (20) in mindestens einer Pflanze (25) anhand von hyperspektralen Bilddaten (17) der mindestens einen Pflanze (25), wobei Parameter des adaptiven Auswertealgorithmus anhand einer Vielzahl von Trainingsfällen (23) kalibriert werden, wobei jeder dieser Trainingsfälle (23) gegeben ist durch einen Eingangsvektor (11), der Bilddaten (17) eines hyperspektralen Bildes (1) einer zu dem Trainingsfall (23) gehörigen Testpflanze (2) beinhaltet, und einen Ausgangsvektor (21), der durch mittels einer chemischen Analyse (19) bestimmten Stoffkonzentrationen (20) innerhalb dieser zu dem Trainingsfall (23) gehörigen Testpflanze (2) gegeben ist, wobei jeder einzelne der Trainingsfälle (23) erzeugt wird, indem zunächst die zu dem Trainingsfall gehörige Testpflanze (23) in einen vorbestimmten physiologische Zustand geführt wird.
Die Erfindung betrifft ferner ein hyperspektrales Messgerät (24) mit einer Auswerteeinheit (18) und eine Vorrichtung (27, 31, 36) zum Ausbringen eines Betriebsmittels umfassend ein derartiges Messgerät.Abstract translation: 锻炼方法包括产生训练事件（23），其中，一个锻炼事件，涉及一种测试设备（2），在预定生理状况进行。 测试植物的超光谱图像是通过使用测量装置的照相机（15）产生的。 化学分析（19），执行用于测量的物质（20）在测试计划的浓度。 因此独立权利要求中包括了以下内容：（1）高光谱测量装置; 和（2）用于施加到工作介质，特别是肥料或杀虫剂装置。
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公开(公告)号：EP0644414A3
公开(公告)日：1995-05-10
申请号：EP94112122.0
申请日：1994-08-03
Applicant: HITACHI, LTD.
Inventor： Asai, Hideki , Horiuchi, Hideyuki , Yabe, Ryohei , Oowada, Norio
CPC classification number: G01N15/14 , G01N2201/1296 , G06F19/00 , G06K9/00127 , G06K9/2027 , Y10S706/924
Abstract: A particle image in a sample 63 is formed at an imaging position 56 by an objective lens 55 of a microscope, projected on the image picking up plane of a TV camera 58 via projection lens 57 and is subjected to photo-electric conversion. Image signals from the TV camera 58 are supplied to an image memory 75 via an A/D converter 74 as well as to an image processing control unit 76. Image signals outputted from the image memory 75 are supplied to a characteristic picking out unit 78 and there a plurality of characteristics of the particle concerned are picked out. The picked-out characterstics are supplied to the classification unit 79 and there classification of the sediment components is performed via a neural network with a learning capability. Accordingly, the classification unit 79 performs provisionally an automatic classification of the objective sediment components by making use of the inputted characteristic parameters. Whereby the device which allows accurate and fast automatic component particle analysis even for patient specimens containing a variety of components in high concentration is realized.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：JP6140075B2
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：JP2013532956
申请日：2011-10-06
Applicant: ケーエルエー−テンカー コーポレイション
Inventor： シン,メン−フ , キム,イン−キョ , チャン,シャファン , ポスラヴスキー,レオニド
IPC: G01B11/24
CPC classification number: G03F7/70616 , G01N21/211 , G01N21/47 , G01N21/4788 , G01N21/956 , G01B2210/56 , G01N2021/213 , G01N21/9501 , G01N2201/1296
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公开(公告)号：JP6019017B2
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：JP2013516834
申请日：2011-06-24
Applicant: シレカ セラノスティクス エルエルシー , CIRECA THERANOSTICS,LLC , ノースイースタン・ユニバーシティ
Inventor： ディーム,マックス , バード,ベンジャミン , ミリュコビッチ,ミロス , リミゼウスキー,スタンレー,エイチ.
IPC: G01N21/27
CPC classification number: A61B5/415 , A61B5/0071 , A61B5/0075 , A61B5/418 , G01N21/552 , G01N21/6456 , G01N21/65 , G06K9/00127 , G06T7/33 , A61B5/7257 , G01N2021/3595 , G01N2021/6417 , G01N2021/653 , G01N21/35 , G01N21/3581 , G01N2201/1293 , G01N2201/1296 , G06T2207/10024 , G06T2207/10048 , G06T2207/30024
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公开(公告)号：JP2016028250A
公开(公告)日：2016-02-25
申请号：JP2015191282
申请日：2015-09-29
Applicant: シレカ セラノスティクス エルエルシー , CIRECA THERANOSTICS,LLC , ノースイースタン・ユニバーシティ
Inventor： ディーム,マックス , バード,ベンジャミン , ミリュコビッチ,ミロス , リミゼウスキー,スタンレー,エイチ.
CPC classification number: A61B5/415 , A61B5/0071 , A61B5/0075 , A61B5/418 , G01N21/552 , G01N21/6456 , G01N21/65 , G06K9/00127 , G06T7/33 , A61B5/7257 , G01N2021/3595 , G01N2021/6417 , G01N2021/653 , G01N21/35 , G01N21/3581 , G01N2201/1293 , G01N2201/1296 , G06T2207/10024 , G06T2207/10048 , G06T2207/30024
Abstract: 【課題】本願発明の一課題は、医学的診断を提供するためのスペクトル画像により生物学的試片を解析する方法に関する。 【解決手段】該方法は、生物学的試片のスペクトル画像と視覚的画像を得る工程と、細胞異常、前がん細胞、がん細胞等を検知するために画像を登録する工程とを含む。この方法は、前述の問題点を解決するたけでなく、スタンダードな組織病理およびスペクトル法に内在する診断のバイアスや不確実性を排除する。 本願発明の他の課題は、スペクトルデータの位相補正を行うことにより、マイクロ分光法により得られた赤外線スペクトルにおいてよく観察される混在スペクトルの影響を補正する方法に関する。この位相補正方法は、反射成分に汚染されている種々の吸収スペクトルを補正するのに使用してもよい。 【選択図】図3
Abstract translation: 要解决的问题：提供一种利用用于提供医学诊断的光谱图像分析生物测试片的方法。解决方案：一种方法，包括：获得生物测试片的光谱图像和视觉图像的步骤; 以及登记用于检测细胞异常，癌前细胞和癌细胞的图像的步骤。 本方法解决了上述问题，消除了包括在标准组织病理学和光谱方法中的诊断偏差和不确定性。 本发明的本申请的另一个问题涉及一种校正通过校正光谱数据的相位而通过微光谱获得的红外光谱中经常观察到的混合光谱的影响的方法。 本相位校正方法可用于校正被反射成分污染的各种吸收光谱。图3
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公开(公告)号：KR1020160041622A
公开(公告)日：2016-04-18
申请号：KR1020140135957
申请日：2014-10-08
Applicant: 삼성전자주식회사
Inventor： 경지수
CPC classification number: G01N21/65 , G01N21/8851 , G01N2201/1296
Abstract: 라만분광신호다중분석방법이개시된다. 개시된라만분광신호다중분석방법은, 샘플에대해라만신호를얻고필요한인자를측정하는과정을복수의샘플에대해반복한다. 복수의샘플각각에서얻은각 라만신호로부터복수의특성파라미터를추출하고, 이복수의특성파라미터를다중분석알고리즘에입력하여얻어지는인자계산치가앞서의인자측정치에가까워지도록다중분석알고리즘을학습시킨다. 학습된다중분석알고리즘에측정대상체에대한라만신호로부터추출된복수의특성파라미터를넣어상기측정대상체에대한인자데이터를예측한다.
Abstract translation: 公开了拉曼光谱信号的多分析方法。 所公开的拉曼光谱信号的多分析方法重复获得样品的拉曼信号并测量多个样品中所需因子的过程。 从从样本获得的每个拉曼信号中提取多个特征参数。 学习多分析算法以允许通过将特征参数输入到多分析算法中而获得的因子计算值接近先前的因子测量值。 从测量对象的拉曼信号中提取的特征参数被输入到学习的多分析算法中以预测测量对象的因子数据。
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公开(公告)号：KR1020130120470A
公开(公告)日：2013-11-04
申请号：KR1020137010841
申请日：2011-10-06
Applicant: 케이엘에이-텐코 코포레이션
CPC classification number: G03F7/70616 , G01B2210/56 , G01N21/211 , G01N21/47 , G01N21/4788 , G01N21/9501 , G01N21/956 , G01N2021/213 , G01N2201/1296
Abstract: 구조의 비대칭성을 결정하는 방법에 대해 설명한다. 이 방법은 격자 구조에 대해, 광학 산란측정법으로 얻어진 제1 신호와, 이것과 상이한 제2 신호를 측정하는 단계를 포함한다. 그리고, 제1 신호와 제2 신호 간의 차분이 결정된다. 제1 신호, 제2 신호, 및 차분을 이용한 연산에 기초하여 격자 구조의 비대칭 구조 파라미터가 결정된다.
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