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[发明专利]时间心脏图像的卷积深度学习分析-CN201880047479.0有效
发明人： A·西泰克 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-05-14 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种卷积神经心脏诊断系统(300)采用用于控制超声心动图的诊断的超声心动图诊断控制器(330)，所述超声心动图包括超声心动周期的时间序列的周期性地叠加。所述超声心动图诊断控制器(330)包括诊断周期体积生成器(331)，所述诊断周期体积生成器生成包括超声心动图周期的时间序列的周期性叠加的超声心动图诊断体积，并且还包括基于对所述超声心动图诊断体积的卷积神经分析来将超声心动图分类为正常超声心动图或异常超声心动图的诊断卷积神经网络(333)。所述诊断周期体积生成器(331)可以还生成包括心电波的时间序列的周期性堆叠的心电图诊断体积，并且所述卷积神经网络(333)可以基于对超声心动图诊断量和心电图诊断量的卷积神经分析来将超声心动图分类为正常超声心动图或异常超声心动图。
时间心脏图像卷积深度学习分析

[发明专利]用于分析超声心动图的方法和装置-CN201880078066.9在审
发明人： M·塞芬斯特;A·西泰克 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-11-02 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：提供了一种用于分析超声心动图的计算机实施的方法，所述方法包括：从数据库(200)获得(302)针对多个对象的相继的超声心动图的多个对，每幅超声心动图具有所述超声心动图的内容的相关联的指示；分析(304)相继的超声心动图的每个对以确定相关联的类别，所述类别指示所述对中的所述相继的超声心动图之间存在变化还是不存在变化；针对相继的超声心动图的每个对，通过对所述对中的所述超声心动图执行一次或多次卷积和/或归约来确定(306)每幅超声心动图的抽象表示，所述抽象表示包括指示所述对的所述类别的一个或多个特征；并且训练(308)预测模型以基于针对相继的超声心动图的所述多个对的所述抽象表示来确定针对超声心动图的新的对的类别。
用于分析超声心动方法装置