[发明专利]使用深度神经网络和测量数据的递归抽取来重建医疗图像的系统和方法在审
| 申请号： | 202011144998.4 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112825271A | 公开（公告）日： | 2021-05-21 |
| 发明（设计）人： | 哈里哈兰·瑞维享卡;达蒂什·达亚南·尚巴格 | 申请（专利权）人： | 通用电气精准医疗有限责任公司 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 侯颖媖;钱慰民 |
| 地址： | 美国威*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： |
本发明题为“使用深度神经网络和测量数据的递归抽取来重建医疗图像的系统和方法”。本发明提供了用于根据抽取策略使用一个或多个深度神经网络由测量数据重建图像的方法和系统。在一个实施方案中，一种使用测量数据重建图像的方法包括：接收由成像设备采集的测量数据；选择抽取策略；使用抽取策略和一个或多个深度神经网络由测量数据产生重建图像；以及经由显示设备显示重建图像。通过抽取测量数据以形成一个或多个抽取的测量数据阵列，可将测量数据映射到图像数据的计算复杂性从O(N |
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| 搜索关键词： | 使用 深度 神经网络 测量 数据 递归 抽取 重建 医疗 图像 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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