PROCEDIMIENTO Y APARATO DE FORMACION DE IMAGENES DE RED MULTI-NEURONAL.

Un aparato de formación de imágenes para detectar y clasificar partículas biológicas contenidas en una muestra de orina de una persona humana,

según una pluralidad de clases diferentes de clasificación final que incluyen las clases de célula epitelial no escamosa, cristal no clasificado, mucosidad, esperma, levadura, levadura gemante, agrupaciones de glóbulos blancos, y glóbulos blancos en base a una pluralidad de características de forma, simetría, esqueletización, tamaño, propiedades fotométricas, y textura de imágenes de las partículas, comprendiendo el aparato: medios para extraer la pluralidad de características a partir de la imagen de una partícula; medios para seleccionar y procesar un primer subgrupo de las características extraídas, para confeccionar una primera determinación cuantitativa de asignación a una clase o a varias clases de partículas; medios para seleccionar y procesar un segundo subgrupo de las características extraídas, para determinar una clase de una clasificación final a la que pertenece dicha partícula, siendo el segundo subgrupo seleccionado en función de la primera determinación; medios para contar los números respectivos de las partículas de cada clase de la clasificación final, y medios para aceptar o rechazar la clasificación final de la partícula o partículas contadas en una clase de clasificación final seleccionada, en función de la comparación del número respectivo contado con respecto a un umbral de conteo predeterminado de la clase de la clasificación para la clase de la clasificación final seleccionada si la clasificación final es una cualquiera de entre célula epitelial no escamosa, cristal no clasificado, mucosidad, esperma, y levadura, y en función de la comparación del número contado en otra clase predeterminada de la clasificación final con un umbral predeterminado de conteo de la clase de la clasificación para la otra clase citada de la clasificación final si la clase de la clasificación final es un grupo de glóbulos blancos, siendo la otra clase citada de la clasificación final glóbulos blancos

Tipo: Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: W0113451US.

Solicitante: INTERNATIONAL REMOTE IMAGING SYSTEMS, INC.

Nacionalidad solicitante: Estados Unidos de América.

Dirección: 9162 ETON AVENUE,CHATSWORTH, CA 91311-5806.

Inventor/es: KASDAN,HARVEY,L, ASHE,MICHAEL,R, CHUNG,MINN.

Fecha de Publicación: .

Fecha Concesión Europea: 24 de Junio de 2009.

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G01N15/14H3
  • G06K9/00B

Clasificación PCT:

  • G06K9/00 FISICA.G06 CALCULO; CONTEO.G06K RECONOCIMIENTO DE DATOS; PRESENTACION DE DATOS; SOPORTES DE REGISTROS; MANIPULACION DE SOPORTES DE REGISTROS (impresión per se B41J). › Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00).

Clasificación antigua:

  • G06K9/00 G06K […] › Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00).
  • G06K9/62 G06K […] › G06K 9/00 Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00). › Métodos o disposiciones para el reconocimiento que utilizan medios electrónicos.
PROCEDIMIENTO Y APARATO DE FORMACION DE IMAGENES DE RED MULTI-NEURONAL.

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