[发明专利]使用深度神经网络的计算机辅助诊断在审
| 申请号： | 201880051722.6 | 申请日： | 2018-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111095426A | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 马克-扬·哈特 | 申请（专利权）人： | 艾登斯有限公司 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G16H50/20 |
| 代理公司： | 隆天知识产权代理有限公司 72003 | 代理人： | 柴双;金鹏 |
| 地址： | 荷兰阿*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 描述了一种用于确定3D图像数据中的病理的计算机实现的方法，其中，该方法可以包括：接收身体部位的至少第一3D图像，3D图像包括与预定图像体积相关的体素；第一3D卷积神经网络确定感兴趣的体积(VOI)在第一3D图像的图像体积中的位置，VOI与身体部位的病理相关，VOI定义图像体积的子体积；通过选择第一3D图像的具有由第一3D卷积神经网络确定的VOI内的位置的体素来确定第一VOI体素，并将第一VOI体素提供到第二3D卷积神经网络的输入；第二3D卷积神经网络基于至少第一VOI体素确定目标标签值，目标标签值指示VOI中存在或不存在病理；以及通过将由第二3D卷积神经网络确定的目标标签值与代表病理描述的文本和/或句子进行关联，生成医学报告。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 深度 神经网络 计算机辅助 诊断 | ||
【主权项】：
暂无信息
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