ESSENLIX 公司李星获国家专利权
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龙图腾网获悉ESSENLIX 公司申请的专利基于成像的测定的有效训练和准确度改进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：CN113966522B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202080031944.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于成像的测定的有效训练和准确度改进是由李星;周芜;斯蒂芬·Y·周;丁惟;戚骥设计研发完成，并于2020-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于成像的测定的有效训练和准确度改进在说明书摘要公布了：本公开涉及改进基于图像的测定的准确度的装置、设备和方法，其使用与理想成像系统相比具有不确定性或偏差缺陷的成像系统。本发明的一个方面是在样品保持器上添加监测标记，其中监测标记的几何和或光学特性中的至少一个是预定且已知的，并且拍摄带有监测标记的样品图像，并且使用具有监测标记的图像来训练机器学习模型。
本发明授权基于成像的测定的有效训练和准确度改进在权利要求书中公布了：1.一种针对基于图像的测定的机器学习模型的训练方法， 其中所述测定在测试期间由低质量成像系统成像，包含： 使第一样品在第一样品保持器的成像区域上形成薄层，其中所述第一样品保持器在所述成像区域上包含一个或多个监测标记； 使第二样品在第二样品保持器的成像区域上形成薄层，其中所述第二样品保持器在所述第二样品保持器的成像区域上包含与在所述第一样品保持器上包含的一个或多个监测标记相同的一个或多个监测标记； 使用所述低质量成像系统在所述第一样品保持器的成像区域上对所述第一样品的第一图像进行成像； 使用高质量成像系统在所述第二样品保持器的成像区域上对所述第二样品的第二图像进行成像； 使用所述一个或多个监测标记校正所述第一图像中的缺陷，生成第一校正图像； 使用所述一个或多个监测标记校正所述第二图像中的缺陷，如果所述第二图像具有缺陷，则生成第二校正图像；以及 使用所述第一校正图像、所述第二校正图像和所述一个或多个监测标记来训练机器学习模型以生成训练的模型，其中在理想成像系统下成像的所述一个或多个监测标记是第一和第二样品保持器的一个或多个结构，且所述一个或多个监测标记的几何特性和光学特性是预定且已知的； 其中低质量成像系统比高质量成像系统包含更多的缺陷。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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