[发明专利]用于利用机器学习来表征受验者的组织的方法和系统在审
| 申请号： | 201780047115.8 | 申请日： | 2017-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN109843176A | 公开（公告）日： | 2019-06-04 |
| 发明（设计）人： | L.古瑞维齐;L.A.斯瓦姆 | 申请（专利权）人： | 诺瓦达克技术有限公司 |
| 主分类号： | A61B6/00 | 分类号： | A61B6/00;A61B5/026;A61B9/00;G06N20/00;G16H50/00;G06T7/00;G06T9/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 陈岚 |
| 地址： | 加拿大不列*** | 国省代码： | 加拿大;CA |
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| 摘要： | 用于表征受验者的组织的方法和系统包括获取和接收荧光图像的多个时间系列的数据，识别与组织的临床表征相关的数据的一个或多个属性，并且基于属性将数据分类为聚类，使得同一聚类中的数据相互之间比不同聚类中的数据更为相似，其中聚类表征组织。方法和系统还包括接收荧光图像的受验者时间系列的数据，将相应聚类与荧光图像的受验者时间系列中的多个子区域中的每个关联，并且基于荧光图像的受验者时间系列中的多个子区域的聚类来生成受验者空间图。所生成空间图则可用作输入以用于使用监控机器学习的组织诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 时间系列 荧光图像 机器学习 空间图 表征组织 多个属性 使用监控 数据分类 可用 关联 诊断 | ||
【主权项】：
1.一种用于表征受验者的组织的方法，所述方法包括：接收所述受验者的荧光图像的多个时间系列的数据，荧光图像的所述时间系列由图像捕获系统所捕获或已经捕获；识别与所述组织的临床表征相关的所述数据的一个或多个属性；基于所述数据的所述一个或多个属性将所述数据分类为多个聚类，使得同一聚类中的所述数据相互之间比不同聚类中的所述数据更为相似，其中所述聚类表征所述组织；基于所分类聚类来生成表示所述组织的表征输出；以及显示所述表征输出。
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