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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]基于机器学习来确定CT扫描参数-CN202210465632.X在审
发明人： B·泰克塞拉;V·辛赫;A·卡普尔;A·普罗克因;D·科马尼丘 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：确定和/或调整用于执行患者的解剖目标区域的CT扫描的CT扫描参数。基于与患者的解剖目标区域相关联的衰减曲线的初始集合来确定用于开始执行CT扫描的CT扫描参数的初始集合。基于描绘患者的光学成像数据来确定衰减曲线的初始集合。
基于机器学习确定 ct 扫描参数

[发明专利]用于预测虚拟定位片流的方法和系统-CN202111247852.7在审
发明人： B·泰克塞拉;V·辛赫;A·卡普尔;张耀仁;B·塔默索伊 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种预测虚拟定位片、特别是实时虚拟定位片的流的计算机实现的方法，以及对应的数据处理系统和医学成像系统，并且进一步涉及一种训练用于预测虚拟定位片的机器学习算法（MLA）的计算机实现的方法以及对应的数据处理系统。连续接收受试者的外表面的表面数据集。基于每个接收到的表面数据集，通过所训练的机器学习算法（MLA）连续生成（实时）虚拟定位片。此外，通过所训练的MLA的所训练的身体标记检测器（BMD），基于每个接收的表面数据集来更新身体地标表示，并且通过所训练的MLA的所训练的定位片生成器（TG）基于更新的空间标记图和对应的表面数据集来预测（实时）虚拟定位片。
用于预测虚拟定位方法系统

[发明专利]身体表示-CN202110515433.0在审
发明人： B·塔默索伊;A·卡普尔;V·辛赫;B·泰克塞拉 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种训练表示患者身体的机器学习系统的方法，包括获得多个存储的医学成像数据集，每个医学成像数据集表示相应患者的至少一部分，其中所述多个存储的医学成像数据集中的第一医学成像数据集与所述多个存储的医学成像数据集中的第二医学成像数据集相比表示患者身体的不同部分。估计存储的医学成像数据集中的多个界标，以及使用所述多个界标将每个存储的医学成像数据集对准到预定义姿势以生成对准的医学成像数据集，对对准的医学成像数据集中的多个点进行采样，以及基于至少所述多个点训练机器学习系统以配置机器学习系统的参数。机器学习系统的参数然后被存储并用在推断身体表示的方法中。
身体表示

[发明专利]根据胸部CT图像对与疾病相关联的异常区域的评估-CN202110346295.8在审
发明人： S·查甘蒂;S·格尔比奇;B·乔治斯库;徐宙冰;刘思奇;刘永珍;T·雷;G·沙班;T·弗洛尔;V·齐班特;D·科马尼丘;B·泰克塞拉;S·皮埃特 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供了用于评估疾病的系统和方法。接收患者肺的医学成像数据。从医学成像数据分割肺，并且从医学成像数据分割与疾病相关联的异常区域。基于分割的肺和分割的异常区域来确定对疾病的评估。该疾病可以是COVID‑19（冠状病毒疾病2019）或者诸如例如SARS（严重急性呼吸综合征）、MERS（中东呼吸综合征）或其它类型的病毒性和非病毒性肺炎之类的疾病。
根据胸部 ct 图像疾病相关异常区域评估

[发明专利]医学成像中的根据表面数据的合成参数化计算机断层扫描-CN202011070421.3在审
发明人： B·泰克塞拉;V·K·辛赫;B·塔默索伊;A·克劳斯;吴奕凡 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明涉及医学成像中的根据表面数据的合成参数化计算机断层扫描。出于规划或其他目的，根据表面数据（例如，深度相机信息）来估计合成CT。除了表面数据之外，该估计还使用参数化，诸如界标和/或分割信息。在训练和/或应用中，参数化可以用于校正所预测的CT体积。CT体积可以作为患者的子部分被预测，诸如针对与其他系统、器官或组织类型分离地扫描一个系统、器官或组织类型来估计CT体积。
医学成像中的根据表面数据合成参数计算机断层扫描

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