[发明专利]使用CROF和机器学习的基于图像测定的系统和方法

说明书

本发明尤其涉及进行细胞、生物和化学测定和程序的装置/设备和方法。

交叉引用

本申请要求于2017年10月26日提交的美国临时专利申请No.62/577,481的权益，其内容通过引用整体并入本文。

技术领域

本发明尤其涉及进行细胞、生物和化学测定和程序的装置/设备和方法。

背景技术

在生物/化学感测和测试(例如，免疫测定、核苷酸测定、血细胞计数等)中，对于快速、容易实施、廉价和/或高度准确的方法和装置/设备存在需要。本发明涉及满足这些需要的方法、装置、设备和系统。

附图说明

本领域技术人员将理解，下面描述的附图仅用于说明的目的。附图不旨在以任何方式限制本发明的范围。在附图中，一些附图是按比例绘制的。在给出实验数据点的附图中，连接数据点的线仅用于引导观察数据，而没有其它目的。

图1提供了一个示意图，该示意图显示了本发明中基于图像进行测定的QMAX装置的结构。

图2提供了一个示意图，该示意图显示了本发明中使用基于图像进行测定的QMAX装置的示例性实施例。

图3提供了基于QMAX装置进行测定的本发明实施例iMOST的操作流程示意图。

图4提供了一个示意性框图，该框图显示了在基于图像的测定中训练机器学习模型的工作流程。

图5提供了一个示意性框图，该框图显示了在基于图像的测定中使用训练的机器学习模型进行预测/推断的工作流程。

示例性实施例的详细说明

以下具体实施方式通过示例而非限制的方式示出了本发明的一些实施例。如果有的话，这里使用的章节标题和任何字幕仅用于组织目的，而不应被解读为以任何方式限制所描述的题材。章节标题和/或子标题下的内容不限于章节标题和/或子标题，而是适用于本发明的整个描述。

任何出版物的引用是针对其在申请日之前的公开，并且不应当被解读为承认本权利要求由于在先发明而无权先于这种出版物。此外，所提供的公开日期可以不同于实际的公开日期，实际的公开日期可能需要被独立地确认。

应当注意的是，附图并非旨在以严格的比例示出这些元件。为了清楚起见，在附图中放大示出了一些元件。附图中的元件的尺寸应当由在此提供并通过引用并入的描述来描绘。

定义

[1]除非另外指明，否则本文所公开的方法、设备、操作、试剂、测试程序和装置特征涉及微生物学、生物/化学测定、显微成像、图像处理、光学、软件、统计和计算中通常使用的技术、算法和设备，这些在所属领域的技术范围内。这样的技术和装置是本领域技术人员已知的，并且已在许多教科书和参考著作中描述过。

[2]除非另外定义，否则本文使用的所有技术和科学术语具有与本领域普通技术人员通常理解的相同的含义。包含本文所包括的术语的各种科学词典是本领域技术人员熟知并可用的。尽管任何与本文所述的那些类似或等同的方法和材料可用于实践本文公开的实施例，但仍然描述其中一些方法和材料。

[3]本文提供的标题不旨在限制本公开。

[4]如在此使用的，单数术语“一个”和“该”包括复数引用，除非上下文另外明确指出。除非另外指明，否则如本文所用的术语“或”是指非排他性的或。

[5]通过参考完整说明，下面紧接着定义的术语描述得更加充分。应理解，本公开不限于所描述的具体方法论、方案和试剂，因为这些可根据本领域技术人员使用它们的上下文而变化。