WO2026115421 - METHODS, MEDIUMS, AND SYSTEMS FOR DETECTING AND INTEGRATING PEAKS IN ANALYTICAL INSTRUMENT DATA

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2026/115421
Publication Date 04.06.2026
International Application No. PCT/IB2025/062018
International Filing Date 24.11.2025
Title **
[English] METHODS, MEDIUMS, AND SYSTEMS FOR DETECTING AND INTEGRATING PEAKS IN ANALYTICAL INSTRUMENT DATA
[French] PROCÉDÉS, SUPPORTS ET SYSTÈMES DE DÉTECTION ET D'INTÉGRATION DE PICS DANS DES DONNÉES D'INSTRUMENT ANALYTIQUE
Applicants **
WATERS TECHNOLOGIES IRELAND LIMITED
Inventors
GIOIOSO, Marisa
TRINKLE, Timothy Scott
Priority Data
63/726,006   27.11.2024   US
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2542
EPO Filing, Examination, Granting12119
Japan Filing, Examination, Granting2309
South Korea Filing, Examination, Granting2385
USA Filing, Examination, Granting4740
MasterCard Visa
Total: 24,095
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Abstract[English] Exemplary embodiments relate to methods, mediums, and systems to improve chromatographic peak detection and integration using machine learning techniques. An analytical integration tool determines peak locations using second derivative local maxima and identifies peak bounds where the second derivative changes sign. Various issues can cause this process to generate false positives or false negatives, or improper peak boundaries. To address this problem, users typically make manual changes to the integrated chromatograms. The proposed solution employs a machine learning approach that learns from user behaviour itself, using previous manual corrections on similar chromatograms to train models, rather than relying solely on mathematical algorithms that cannot capture individual standard operating procedures. This ensemble modelling approach combines the integration tool's outputs with manual corrections mined from histories of manual corrections, using a boosting paradigm to improve results.[French] Des modes de réalisation donnés à titre d'exemple concernent des procédés, des supports et des systèmes pour améliorer la détection et l'intégration de pics chromatographiques à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Un outil d'intégration analytique détermine des emplacements de pic à l'aide de seconds maxima locaux dérivés et identifie des limites de pic où le second dérivé change de signe. Divers problèmes peuvent amener ce processus à générer des faux positifs ou des faux négatifs, ou des limites de pic incorrectes. Pour résoudre ce problème, les utilisateurs effectuent typiquement des changements manuels sur les chromatogrammes intégrés. La solution proposée utilise une approche d'apprentissage automatique qui apprend à partir du comportement de l'utilisateur lui-même, en utilisant des corrections manuelles précédentes sur des chromatogrammes similaires pour entraîner les modèles, plutôt qu'en s'appuyant uniquement sur des algorithmes mathématiques qui ne peuvent pas comprendre des procédures de fonctionnement standard individuelles. Cette approche de modélisation d'ensemble combine les sorties de l'outil d'intégration avec des corrections manuelles extraites d'historiques de corrections manuelles, à l'aide d'un paradigme d'amplification afin d'améliorer les résultats.