УСТРОЙСТВО И СПОСОБ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ РЕАКЦИЙ В ГЕЛЕВЫХ КАРТАХ

1. Устройство для классификации изображения реакции реагентов в заданном контейнере; причем устройство содержит
первую нейронную сеть, выполненную с возможностью приема входного изображения реакции реагентов в заданном контейнере и с возможностью предоставления для каждой категории реакции из первого множества категорий реакций вероятности того, что входное изображение показывает реакцию, которая относится к указанной категории реакции из первого множества категорий реакций;
вторую нейронную сеть, выполненную с возможностью, если первый нейронный ответ обеспечивает наивысшую вероятность того, что входное изображение показывает реакцию, которая относится к заданной категории реакции из первого множества категорий реакций, приема заданной части входного изображения и предоставления для каждой категории реакции из второго множества категорий реакций вероятности того, что указанная заданная часть входного изображения показывает реакцию, которая относится к указанной категории реакции из второго множества категорий реакций.
2. Устройство по п. 1, выполненное с возможностью выдачи управляющего сообщения, указывающего, что входное изображение не относится к указанному первому множеству категорий реакций, если наивысшая вероятность, выданная первой нейронной сетью, ниже заданного порогового значения.
3. Устройство по п. 1 или 2, содержащее дерево решений, выполненное с возможностью:
если вторая нейронная сеть не была активирована, классификации входного изображения как отображающего реакцию в категории реакции, имеющей вывод первой нейронной сетью с наибольшей вероятностью;
если вторая нейронная сеть была активирована, классификации входного изображения как отображающего реакцию в категории реакции, имеющей вывод второй нейронной сетью с наибольшей вероятностью.
4. Устройство по пп. 1-3, имеющее стадию проверки; причем на стадии проверки имеется третья нейронная сеть, выполненная с возможностью определения:
подходит ли указанное входное изображение для анализа первой нейронной сетью, в этом случае входное изображение предоставляют в первую нейронную сеть;
не подходит ли входное изображение для анализа первой нейронной сетью, в этом случае входное изображение не предоставляют в первую нейронную сеть.
5. Устройство по п. 4, в котором третья нейронная сеть представляет собой нейронную сеть, обученную в контролируемом режиме путем классификации каждого из множества известных входных изображений реакции реагентов в заданном контейнере либо как подходящего, либо как не подходящего.
6. Устройство по п. 4 или 5, в котором на стадии проверки имеется фильтр, выполненный с возможностью приема входного изображения; с возможностью получения изображения с уменьшенной информацией на основе входного изображения и с возможностью ввода изображения с уменьшенной информацией в третью нейронную сеть.
7. Устройство по п. 6, в котором входное изображение представляет собой цветное изображение, и при этом фильтр выполнен с возможностью преобразования указанного цветного изображения в черно-белое изображение; причем третья нейронная сеть содержит столько входных данных в виде отдельных пикселей, сколько имеется пикселей в черно-белом изображении, причем каждый пиксель черно-белого изображения связан с входными данными в виде пикселей первой нейронной сети.
8. Устройство по пп. 1-7, в котором входное изображение представляет собой комбинацию красного входного изображения, зеленого входного изображения и синего входного изображения; причем первая нейронная сеть содержит столько входных данных в виде отдельных пикселей, сколько вместе имеется пикселей в красном, зеленом и синем входных изображениях, причем каждый пиксель красного, зеленого и синего входных изображений связан с входными данными в виде пикселей первой нейронной сети.
9. Устройство по п. 8, в котором каждые входные данные в виде отдельных пикселей первой нейронной сети содержат заданное количество входных данных в виде отдельных битов.
10. Устройство по п. 8 или 9, в котором вторая нейронная сеть содержит столько входных данных в виде отдельных пикселей, сколько вместе имеется пикселей в красном, зеленом и синем входных изображениях указанной заданной части входного изображения.
11. Устройство по п. 10, в котором каждые входные данные в виде отдельных пикселей второй нейронной сети содержат заданное количество входных данных в виде отдельных битов.
12. Устройство по пп. 1-11, в котором первая нейронная сеть представляет собой нейронную сеть, обученную в контролируемом режиме путем ассоциирования по меньшей мере с одной категорией реакции из указанного первого множества категорий реакций каждого из множества известных входных изображений реакции реагентов в заданном контейнере.
13. Устройство по п. 12, в котором указанный известный контейнер представляет собой лунку гелевой карты, а указанные известные изображения, а также указанные входные изображения являются боковыми изображениями реакции реагентов в лунке гелевой карты.
14. Устройство по п. 12 или 13, в котором указанное множество известных изображений содержит набор исходных изображений, каждое из которых представляет собой иную реакцию реагентов в заданном контейнере и по меньшей мере одно из:
изменения цвета указанного набора исходных изображений;
зеркального отображения указанного набора исходных изображений;
поворота положения указанного заданного контейнера в указанном наборе исходных изображений;
изменения яркости указанного набора исходных изображений;
изменения контраста указанного набора исходных изображений;
размытия указанного набора исходных изображений;
кадрирования указанного набора исходных изображений;
поступательного перемещения положения указанного заданного контейнера в указанном наборе исходных изображений;
изменения масштаба указанного набора исходных изображений; и
указанного набора исходных изображений с добавленным шумом.
15. Устройство по пп. 12-14, в котором вторая нейронная сеть представляет собой сеть, обученную в контролируемом режиме путем ассоциирования по меньшей мере с одной категорией реакции из указанного второго множества категорий реакций указанной заданной части каждой подгруппы указанного множества известных изображений.
16. Устройство по п. 15, в котором указанный известный контейнер представляет собой лунку гелевой карты, а указанные известные изображения, а также указанные входные изображения являются боковыми изображениями реакции реагентов в лунке гелевой карты; причем указанная заданная часть указанного изображения является частью изображений, содержащей дно лунки.
17. Устройство центрифугирования и тестирования, содержащее:
устройство центрифугирования, выполненное с возможностью центрифугирования по меньшей мере одного контейнера;
устройство формирования изображения для создания изображений контейнера; и
устройство по пп. 1-16 для приема на входе каждого изображения центрифугированного контейнера.
18. Устройство центрифугирования и тестирования гелевой карты по п. 17 содержащее:
устройство центрифугирования, выполненное с возможностью центрифугирования по меньшей мере одной гелевой карты;
устройство формирования изображения для создания изображений каждой лунки центрифугированной гелевой карты; и
устройство по пп. 1-16 для приема на входе каждого изображения центрифугированной гелевой карты.
19. Способ программирования устройства по п. 1, причем способ предусматривает:
обучение первой нейронной сети в контролируемом режиме с помощью первой серии известных изображений и серии известных категорий реакций каждого из указанных первых известных изображений;
в случае, если первая нейронная сеть не отличает друг от друга по меньшей мере две категории реакций, группирование указанных по меньшей мере двух категорий реакций в качестве указанной заданной категории; и
обучение второй нейронной сети в контролируемом режиме с помощью выбранных изображений из второй серии известных изображений, имеющих известную категорию реакции, относящуюся к указанным по меньшей мере двум категориям реакций, причем указанные выбранные изображения кадрируют по указанной заданной части входного изображения; причем указанная заданная часть входного изображения представляет собой область, которая подчеркивает по меньшей мере одно различие между указанными по меньшей мере двумя категориями реакций.
20. Способ классификации изображения реакции реагентов в заданном контейнере; причем способ предусматривает:
ввод в первую нейронную сеть входного изображения реакции реагентов в заданном контейнере; причем первая нейронная сеть выполнена с возможностью предоставления для каждой категории реакции из первого множества категорий реакций вероятности того, что входное изображение показывает реакцию, которая относится к указанной категории реакции из первого множества категорий реакций; и
если первый нейронный ответ обеспечивает наивысшую вероятность того, что входное изображение показывает реакцию, которая относится к заданной категории реакции из первого множества категорий реакций, ввод во вторую нейронную сеть заданной части входного изображения; причем вторая нейронная сеть выполнена с возможностью предоставления для каждой категории реакции из второго множества категорий реакций вероятности того, что указанная заданная часть входного изображения показывает реакцию, которая относится к указанной категории реакции из второго множества категорий реакций.
21. Способ по п. 20, дополнительно предусматривающий:
если вторая нейронная сеть не была активирована, использование первого дерева решений для классификации входного изображения как показывающего реакцию в категории реакции, имеющей вывод первой нейронной сетью с наибольшей вероятностью; и
если вторая нейронная сеть была активирована, использование второго дерева решений для классификации входного изображения как показывающего реакцию в категории реакции, имеющей вывод второй нейронной сетью с наибольшей вероятностью.
22. Способ по п. 20 или 21, дополнительно предусматривающий перед вводом входного изображения в первую нейронную сеть ввод указанного входного изображения в третью нейронную сеть; причем третья нейронная сеть выполнена с возможностью определения, подходит ли входное изображение для анализа первой нейронной сетью;
если третья нейронная сеть определяет, что входное изображение подходит для анализа первой нейронной сетью, осуществление указанного ввода входного изображения в первую нейронную сеть; или
если третья нейронная сеть определяет, что входное изображение не подходит для анализа первой нейронной сетью, отсутствие ввода входного изображения в первую нейронную сеть.
23. Способ по п. 22, в котором третья нейронная сеть представляет собой нейронную сеть, обученную в контролируемом режиме путем классификации каждого из множества известных входных изображений реакции реагентов в заданном контейнере либо как подходящего, либо как не подходящего.
24. Способ по п. 22 или 23, предусматривающий фильтрацию изображения, вводимого в третью нейронную сеть, для уменьшения информации, содержащейся в изображении, вводимом в третью нейронную сеть.
25. Способ по п. 24, в котором входное изображение представляет собой цветное изображение и в котором указанная фильтрация предусматривает преобразование указанного цветного изображения в черно-белое изображение.
26. Способ по пп. 20-25, в котором входное изображение представляет собой комбинацию красного входного изображения, зеленого входного изображения и синего входного изображения, и при этом первая нейронная сеть содержит столько входных данных в виде отдельных пикселей, сколько вместе имеется пикселей в красном, зеленом и синем входных изображениях;
причем указанный ввод входного изображения в первую нейронную сеть включает в себя ввод каждого пикселя красного, зеленого и синего входного изображения в разные входные данные в виде пикселей первой нейронной сети.
27. Способ по п. 26, в котором вторая нейронная сеть содержит столько входных данных в виде отдельных пикселей, сколько вместе имеется пикселей в красном, зеленом и синем входных изображениях указанной заданной части входного изображения;
причем указанный ввод заданной части входного изображения во вторую нейронную сеть включает в себя ввод каждого пикселя красной, зеленой и синей заданных частей входного изображения в разные входные данные в виде пикселей второй нейронной сети.
28. Способ по пп. 20-27, предусматривающий обучение первой нейронной сети в контролируемом режиме путем ассоциирования по меньшей мере с одной категорией реакции из указанного первого множества категорий реакций каждого из множества известных входных изображений реакции реагентов в заданном контейнере.
29. Способ по п. 28, в котором указанный известный контейнер представляет собой лунку гелевой карты, а указанные известные изображения, а также указанные входные изображения являются боковыми изображениями реакции реагентов в лунке гелевой карты.
30. Способ по п. 28 или 29, предусматривающий образование указанного множества известных изображений из набора исходных изображений, каждое из которых представляет собой иную реакцию реагентов в заданном контейнере, и образование по меньшей мере одного из:
изменения цвета указанного набора исходных изображений;
зеркального отображения указанного набора исходных изображений;
поворота положения указанного заданного контейнера в указанном наборе исходных изображений;
изменения яркости указанного набора исходных изображений;
изменения контраста указанного набора исходных изображений;
размытия указанного набора исходных изображений;
кадрирования указанного набора исходных изображений;
поступательного перемещения положения указанного заданного контейнера в указанном наборе исходных изображений;
изменения масштаба указанного набора исходных изображений; и
указанного набора исходных изображений с добавленным шумом.
31. Способ по пп. 28-30, предусматривающий обучение второй нейронной сети в контролируемом режиме путем ассоциирования по меньшей мере с одной категорией реакции из указанного второго множества категорий реакций указанной заданной части каждой подгруппы указанного множества известных изображений.
32. Способ по п. 31, в котором указанный известный контейнер представляет собой лунку гелевой карты, а указанные известные изображения, а также указанные входные изображения являются боковыми изображениями реакции реагентов в лунке гелевой карты; причем указанная заданная часть указанного изображения является частью изображений, содержащей дно лунки.