公开(公告)号：CN118134752A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410113843.6

申请日：2024-01-27

Applicant: 北京理工大学 ,  首都医科大学附属北京友谊医院

Inventor： 吕蒙 ,  张海昊 ,  杨义笑 ,  沈洪亮 ,  陶然 ,  李伟

IPC: G06T3/4015 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度展开网络的多光谱图像去马赛克方法，包括以下步骤：步骤1：确定MSFA快照式多光谱相机成像时的退化模型；步骤2：利用交替方向乘子法，即ADMM，得到该问题的目标函数以及等式约束条件；步骤3：将步骤2所述的ADMM的优化迭代过程展开成一个多层网络；步骤4：将MSFA快照式多光谱相机获取的马赛克图像输入到步骤3得到的深度展开网络中，得到去马赛克后的图像，即从二维图像重建出的三维高光谱立体数据。本发明提出了成像物理机理模型与数据驱动模型的融合方法，规避了传统变分迭代算法的限制，改善了深度学习中可解释性差和网络结构参数量大等问题。在参数量没有增加很多的前提下，提升了多光谱去马赛克重建的性能。

公开(公告)号：CN112082957B

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202010710574.3

申请日：2020-07-22

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陶然 ,  张卫凯 ,  李勤 ,  吕蒙 ,  李伟 ,  魏泽文

IPC: G01N21/25 ,  G01N21/75 ,  G16B20/50 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明涉及一种检测单克隆抗体的方法及其应用，所述检测单克隆抗体的方法包括：通过高光谱成像检测获取待测细胞的高光谱数据，将所述高光谱数据输入机器学习模型，获得所述待测细胞的抗体分泌类型。本发明通过引入高光谱成像技术和微流控技术，实现单细胞的分离，快速获取单个细胞的高光谱图像，运用机器学习算法从大量高光谱数据中快速而准确地挖掘出所需要的特征信息、自动实现单细胞的高精度识别及分类。分析过程具有高通量化、智能化特点，结果准确性高、灵敏度高，为发现抗体药物及细胞分析提供一种快速、非接触、无损伤的鉴定方法。