专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]组织染色剂的光谱区分-CN201680079559.5有效
  • S·Y·别列日纳;R·尼夫斯艾利切亚;E·C·欧拉 - 雅培实验室
  • 2016-12-14 - 2020-11-13 - G01B21/00
  • 本公开提供用于评估在组织分析仪中使用的组织染色剂的分光光度方法。这些方法应用于各种评估中,包括组织染色剂的标识的确定、组织染色剂的质量的确定等。还包括用于实践所描述方法的设备和系统。本公开还提供计算机可读介质,其包含在评估组织分析仪中使用的组织染色剂时有用的组织染色剂的参考分光光度特性的库。还提供包含指令的计算机可读介质,所述指令使计算设备执行用于进行组织染色剂的评估的步骤。
  • 组织学染色剂光谱区分
  • [发明专利]组合的组织染色-CN201180058767.4有效
  • J.洛泽 - 丹麦达科有限公司
  • 2011-12-06 - 2013-09-25 - G01N33/52
  • 本发明涉及使组织样品例如活检样品中的靶标可视化的方法,其中该方法包括用(i)一种或多种靶标特异免疫化学染色以及(ii)用于特定组织组分(例如,铁、粘蛋白、糖原、淀粉体、核酸等)的组织染色(例如,苏木精和/或伊红染色等)对样品进行染色,其中组织染色用于加强组织样品的显微图像中的对比度、突出样品中的形态结构以便观测、限定并检查组织、细胞群体或单独细胞内的细胞器。
  • 组合组织学染色
  • [实用新型]一种组织和胚胎用操作染色-CN202020365853.6有效
  • 肖楚丽 - 邵阳学院
  • 2020-03-21 - 2020-12-18 - G01N1/31
  • 本实用新型公开了一种组织和胚胎用操作染色盒,包括盒体、盒盖、承载件、试剂瓶和定位夹持组件,所述承载件设于盒体内,所述盒盖与盒体铰接连接,所述承载件上设有定位凹槽,所述试剂瓶设于定位凹槽中,所述定位夹持组件设于定位凹槽内且接触对称设于试剂瓶的两侧本实用新型涉及试验研究技术领域,具体是提供了一种对试剂瓶进行弹性夹持和稳固的组织和胚胎用操作染色盒。
  • 一种组织学胚胎学操作染色
  • [发明专利]组织染色的空间复用-CN201610534830.1有效
  • 马修·古德曼;托德·霍夫曼;科迪·丹尼尔 - 三斯坎公司
  • 2016-07-08 - 2020-07-14 - G01N1/30
  • 本发明涉及用于通过来自一个或多个成像操作的虚拟图像的汇编来共定位显微术或组织染色剂的方法。具体地,该方法减少了获得生物样品的多个标记的抗原或蛋白组织图像所需的时间。该方法包括在由切片机对组织进行切片时,用刀口扫描显微镜对该组织进行成像,并通过所生成的图像使样品空间对准。通过该方法实现的样品空间对准允许在不同的样品切片间对比不同的抗原或蛋白二次或功能性染色剂组,从而允许对组织和细胞的同时二次染色
  • 组织学染色空间
  • [发明专利]基于深度学习的浸润性非粘液性肺腺癌的亚型分析系统-CN202310410086.4在审
  • 王书浩;田艳杰 - 北京透彻未来科技有限公司
  • 2023-04-17 - 2023-07-21 - G06T7/00
  • 本发明公开了基于深度学习的浸润性非粘液性肺腺癌的亚型分析系统,包括:收集来自不同肺腺癌患者的若干张染色切片,所述染色切片包括非粘液性肺腺癌的所有组织亚型;获取所述染色切片,并选取一张染色切片随机分配给两个病理学家分别进行初始标记和二次标记,用于进行像素级注释得到切片图像;建立曲线坐标,用于提取像素级注释后切片图像的组织区域;对提取组织区域的切片图像进行增强训练,并进行测试得到切片图像亚型概率图,通过分析得到非粘液性肺腺癌的组织亚型。通过对肺腺癌组织病理学亚型的分类,对肺腺癌的临床管理有重大影响。
  • 基于深度学习浸润粘液腺癌分析系统
  • [发明专利]组织病理学图像分析-CN201880004649.7有效
  • 约翰·罗伯特·麦迪森;赫华德·丹尼尔森 - 梅傲科技(广州)有限公司;庐肆集团有限公司
  • 2018-09-07 - 2020-10-30 - G06T7/00
  • 公开了一种用于训练机器学习算法以执行组织病理学分析的装置和计算机实现方法。该方法包括:获得(210)已用第一标记物染色的第一组织样本的多个第一显微图像;获得(212)已用不同的第二标记物染色的第二组织样本的相应的多个第二显微图像。该方法还包括获得(220)为第二显微图像生成的相应的多个掩模图像,每个掩模图像识别由第二标记物在相应的第二显微图像中突出显示的感兴趣的组织特征。该方法包括训练(240)机器学习算法以从第一显微图像中预测将由第二标记物在相同样本中突出显示的感兴趣的组织特征。还公开了一种使用训练的机器学习算法进行组织病理学分析的装置和计算机实现方法。
  • 组织病理学图像分析
  • [发明专利]一种基于转录模式的肺腺癌组织亚型分类方法-CN202211451767.7在审
  • 刘辉;焦孟雪 - 南京工业大学
  • 2022-11-21 - 2023-03-17 - G16B40/00
  • 一种肺腺癌组织亚型的分析方法,是由转录模式揭示,步骤包括:肺腺癌不同组织模式的样本间进行差异分析,得到模式间显著差异基因;差异基因与免疫基因集取交集,得到免疫相关差异基因;对免疫相关差异基因进行GO和KEGG通路富集分析,得到基因显著富集的生物通路,进一步筛选得到38个组织模式免疫特征基因。一种揭示肿瘤组织亚型的方法,由38个组织模式免疫特征基因的转录组揭示L组织亚型、PA组织亚型和S组织亚型。一种基于转录模式的肺腺癌肿瘤组织亚型的分类模型,是由多层感知器构建;38个组织模式免疫特征基因转录组表达量作为分类模型的输入,经过隐藏层,输出L、PA和S三种组织模式分类。
  • 一种基于转录模式腺癌组织学分类方法
  • [发明专利]组织盒堆垛-CN202180024403.8在审
  • M·哈里斯;K·比亚杰;K·诺里斯 - 山顿诊断有限公司
  • 2021-02-09 - 2022-11-11 - B01L3/00
  • 构造为插入到打印机的贮仓中的组织盒的堆垛,堆垛中的每个组织盒包括底面、与底面相对的顶面、前面、与前面相对的后面、第一侧面和与第一侧面相对的第二侧面。组织盒的顶面是敞开的,以允许将样本接纳在组织盒内。组织盒在堆垛内具有基本相同的取向。堆垛中的组织盒布置成使第一组织盒位于堆垛的底部,并且堆垛中的每个后续组织盒直到堆垛中的最后一个组织盒均布置成使其底面位于前一个组织盒的顶面上。堆垛中的组织盒由环绕组织盒的整个堆垛的带段保持在一起。带段包括第一固定区域和第二固定区域。第一固定区域重叠并粘附于第二固定区域。该带段还包括位于该带段的端部的释放区域。该释放区域构造为在组织盒的堆垛已插入到打印机的贮仓中之后由使用者拉动,以便从第二固定区域释放第一固定区域,从而在打印机的贮仓内释放组织盒。
  • 组织学堆垛
  • [发明专利]一种质谱成像数据的自动配准方法-CN202110162870.9有效
  • 黄光明;田双双;侯壮豪;王晓群 - 中国科学技术大学
  • 2021-02-05 - 2022-09-06 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种质谱成像数据的自动配准方法,包括如下步骤:步骤(1)对待测组织样品进行冷冻切片处理,得到多个组织切片;步骤(2)将步骤(1)中所得的组织切片进行解吸电喷雾质谱成像(DESI‑MSI并采集得到多个MSI数据;步骤(3)将步骤(2)采集的MSI数据通过格式的转化和处理,保存预定生物分子的MSI数据用于后续的标定预定脑区以及图像配准;步骤(4)直接使用MSI数据与参考脑片进行配准,或者使用染色切片为桥梁来配准实验MSI数据与立体定位图中的参考脑片;步骤(5)通过参考组织切片中的标准谱图对配准后的MSI数据进行自动的解剖解释;步骤(6)自动对比预定解剖学区域的MSI数据。
  • 种质成像数据自动方法
  • [发明专利]大菱鲆精细胞变态阶段的细胞划分方法-CN201810073342.4有效
  • 柳意樊;刘清华;李军;徐世宏;王彦丰 - 浙江海洋大学;中国科学院海洋研究所
  • 2018-01-25 - 2021-11-16 - G01N23/22
  • 本发明公开了大菱鲆精细胞变态阶段的细胞划分方法,包括:固定、预染色、脱水与包埋、醋酸双氧铀染色、柠檬酸铅染色、制片分析,将大菱鲆精细胞变态过程划分为8个阶段:包括精细胞Ⅰ‑Ⅶ期和成熟精子。有益效果为:本细胞划分方法克服了普通组织切片观察中由于放大倍数有限导致无法区分不同变态时期精细胞的问题,预染色有助于提高染色均匀度、组织结构清晰度以及组织染色反差度,可优化染色效果,显著增强精细胞组织结构的图像清晰度;大菱鲆精细胞变态阶段的细胞划分方法不仅填补了鲆鲽鱼类精细胞变态阶段划分的研究空白,同时还可以应用于其他海水鱼类的精细胞变态阶段的细胞划分。
  • 大菱鲆精细变态阶段细胞学划分方法

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