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[发明专利]3D各向异性的混合网络：将来自2D图像的卷积特征传递到3D各向异性体积-CN201811300865.4有效
发明人： S.刘;徐大光;S.K.周;T.默特尔迈尔;J.维克莱因;A.耶雷布科;S.格尔比克;O.保利;D.科马尼丘 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-11-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及3D各向异性的混合网络，其将来自2D图像的卷积特征传递到3D各向异性体积。一种用于标识3D图像体积中的特征的计算机实现的方法包括将3D体积划分成多个2D切片并且将预训练的2D多通道全局卷积网络（MC‑GCN）应用到所述多个2D切片直到收敛为止。在2D MC‑GCN收敛之后，从2D MC‑GCN中的第一特征编码器网络提取多个参数。所述多个参数被传递到3D各向异性混合网络（AH‑Net）中的第二特征编码器网络。所述3D AH‑Net被应用到3D体积以产生概率图。然后，通过使用所述概率图，生成（a）具有非最大值抑制的对象的坐标或（b）3D体积中感兴趣的对象的标签图中的一个或多个。
各向异性混合网络来自图像卷积特征传递体积

[发明专利]用于治疗规划的生理驱动决策支持-CN201610813875.2有效
发明人： O.埃卡贝特;B.乔治斯库;T.曼西;V.米哈莱夫;D.诺伊曼;T.帕塞里尼;O.保利 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2016-09-09 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：用于治疗规划的生理驱动决策支持。对患者生理和各种治疗选项使用计算模型，决策支持系统呈现一定范围的预测结果以帮助规划治疗。该模型在各种实验中被用于许多治疗选项以确定最佳方法。
用于治疗规划生理驱动决策支持

[发明专利]诊断系统-CN201610812655.8有效
发明人： O.保利 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2016-09-09 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种计算机支持的诊断系统和一种用于支持医学诊断的诊断方法。根据本发明的诊断系统具有：第一接口，用于读入医学患者照相。此外，设有编码模块，用于借助于未监控的深度学习来机械学习数据编码，以及用于确定包含在患者照相中的患者图像图案的深度学习减少的数据编码。此外设有比较模块，用于将所确定的数据编码与在数据库中存储的参考图像图案的参考编码进行比较，以及用于选择具有与确定的数据编码相似的参考编码的参考图像图案。分配模块用于确定分配给所选择的参考图像图案的关键概念，以及用于将所确定的关键概念分配给患者图像图案。设有第二接口，用于以分配给患者图像图案的方式输出确定的关键概念。
诊断系统方法