安捷伦科技有限公司艾拉德·阿尔贝尔获国家专利权
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龙图腾网获悉安捷伦科技有限公司申请的专利基于深度学习的经由回归层的实例分割训练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：CN113678142B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202080028111.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于深度学习的经由回归层的实例分割训练是由艾拉德·阿尔贝尔;伊泰·雷默;阿米尔·本-道设计研发完成，并于2020-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的经由回归层的实例分割训练在说明书摘要公布了：提供了新的工具和技术，用于使用基于深度学习的分割实现数字显微成像和或基于部分注释实现实例分割。在各种实施例中，计算系统可以接收第一和第二图像，第一图像包括生物样本的视场，而第二图像包括生物样本中感兴趣对象的标记。计算系统可以使用编码器对第二图像进行编码以生成包括接近度分数或接近度图的第三和第四编码图像彼此不同。计算系统可以训练AI系统以至少部分地基于第三和第四编码图像来预测感兴趣对象。计算系统可以基于生物样本的新图像生成使用回归和解码使用解码器两个或更多个图像以预测新图像中对象的标记。
本发明授权基于深度学习的经由回归层的实例分割训练在权利要求书中公布了：1.一种用于实现数字显微成像的方法，包括： 用计算系统接收第一图像，所述第一图像包括第一生物样本的视场“FOV”； 用所述计算系统接收第二图像，所述第二图像包括所述第一生物样本中感兴趣对象的实例的标记； 用所述计算系统对所述第二图像进行编码以生成第三编码图像，包括： 用所述计算系统计算所述第二图像中感兴趣对象的每个标记实例的质心；和用所述计算系统生成所述第三编码图像，所述第三编码图像包括对感兴趣对象的每个标记实例的质心的突出显示； 用所述计算系统对所述第二图像进行编码以生成第四编码图像，包括： 用所述计算系统计算所述第二图像中感兴趣对象的每个标记实例的边缘或边界；和用所述计算系统生成所述第四编码图像，所述第四编码图像包括对感兴趣对象的每个标记实例的边缘或边界的突出显示；和训练人工智能“AI”系统以生成或更新AI模型以预测感兴趣对象的实例，其中，对所述AI系统的训练的输入包括所述第三编码图像和所述第四编码图像。
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