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1. WO2022008744 - SYSTEM AND METHOD USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR MICROSCOPY IMAGES

Publication Number WO/2022/008744
Publication Date 13.01.2022
International Application No. PCT/EP2021/069227
International Filing Date 09.07.2021
IPC
G06T 5/00 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
5Image enhancement or restoration
Applicants
  • VALITACELL LIMITED [IE]/[IE]
Inventors
  • THOMPSON, Ben
Agents
  • PURDYLUCEY INTELLECTUAL PROPERTY
Priority Data
20185109.409.07.2020EP
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) SYSTEM AND METHOD USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR MICROSCOPY IMAGES
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ UTILISANT DES RÉSEAUX DE NEURONES À CONVOLUTION POUR DES IMAGES DE MICROSCOPIE
Abstract
(EN) The present invention particularly relates to a system and method using a convolutional neural network such as a U-net convolutional neural network to reconstruct microscopy images, for example phase contrast microscopy images. The method as per the present invention comprises the steps of obtaining a training data set comprising of a plurality of brightfield microscopy images and a plurality of phase contrast microscopy images, training a neural network based on the data set to extract phase information in the form of an interference pattern from each of the plurality of brightfield microscopy images and to further use the trained neural network to reconstruct phase contrast microscopy images from the brightfield microscopy images. The system as per the present invention comprises a memory means, a processing means, a storage and retrieval means, and a display means. The memory means stores the data set, and the processing means trains the neural network based on the data set and further enables reconstruction of phase contrast images.
(FR) La présente invention concerne en particulier un système et un procédé utilisant un réseau de neurones à convolution tel qu'un réseau de neurones à convolution en U pour reconstruire des images de microscopie, par exemple des images de microscopie à contraste de phase. Le procédé selon la présente invention comprend les étapes suivantes : l'obtention d'un ensemble de données d'apprentissage comprenant une pluralité d'images de microscopie à fond clair et une pluralité d'images de microscopie à contraste de phase, l'apprentissage d'un réseau de neurones sur la base de l'ensemble de données pour extraire des informations de phase sous la forme d'un motif d'interférence à partir de chacune de la pluralité d'images de microscopie à fond clair et pour utiliser en outre le réseau de neurones entraîné pour reconstruire des images de microscopie à contraste de phase à partir des images de microscopie à fond clair. Le système selon la présente invention comprend un moyen de mémoire, un moyen de traitement, un moyen de stockage et de récupération, et un moyen d'affichage. Le moyen de mémoire stocke l'ensemble de données, et le moyen de traitement fixe le réseau de neurones sur la base de l'ensemble de données et permet en outre la reconstruction d'images de contraste de phase.
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