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[发明专利]通知和推送的联合优化-CN201910904528.4有效
发明人： S·查特吉;A·穆拉里达兰;V·古普塔;王漪婕;D·阿加瓦尔 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：在示例性实施例中，机器学习模型被用于确定是否向用户发送针对推送对象的通知。该机器学习模型不仅基于通知将使用户与推送对象进行交互的可能性而被优化，而且还基于用户与所述推送对象进行交互的可能的短期和长期影响而被优化。该机器学习模型不仅考虑查看者的立即行动的概率(诸如点击推送对象)，而且还考虑长期影响的概率(诸如使查看者向网络贡献内容或者观看者的响应鼓励更多人为网络贡献内容的显示)。因此，所述机器学习模型不仅对通知交互性而且还对推送对象交互性进行优化。
通知推送联合优化

[发明专利]绘制和显示解剖结构的3d表示-CN202180074869.9在审
发明人： K·克里希南;C·菲尔雄;P·瓦集内帕里;S·查特吉;G·那拉萨普拉拉加戈帕莱阿;M·里利 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：提出了一种用于生成和显示个体的解剖结构的3D表示的机制。获得并处理所述解剖结构的图像数据，以获得对应于所述解剖结构的预定视图的2D图像或图像序列。解剖界标在2D图像或图像序列中被识别并被用于确定所述解剖结构的3D界标模型。所述3D界标模型被用于绘制和显示所述解剖结构的3D表示。
绘制显示解剖结构表示

[发明专利]根据实时定位系统（RTLS）数据的过程挖掘患者工作流程-CN202180083061.7在审
发明人： P·贝克尔斯;S·查特吉;A·S·富尔尼克;L·M·G·M·托尔胡伊泽恩 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：一种用于优化跟踪数据的质量控制的系统(10)包括实时定位服务(RTLS)(12)，其被配置为对建筑物中被相关联的红外(IR)或射频(RF)标签(14)标记的人或物品执行跟踪以生成候选轨迹(40)。至少一个电子处理器(20)被编程为：对候选轨迹进行评分，包括对于被评分的每个候选轨迹，确定所述候选轨迹中是否缺失一个或多个位置报告；以及基于缺失报告的数量来降低所述候选轨迹的适合度分数；检测所述候选轨迹与预期工作流程之间的偏差；并且将所述偏差存储在数据库(23、26)中。
根据实时定位系统 rtls 数据过程挖掘患者工作流程

[发明专利]解剖结构的3D表示的引导式采集-CN202180080297.5在审
发明人： K·克里希南;C·菲尔雄;P·瓦集内帕里;G·那拉萨普拉拉加戈帕莱阿;S·查特吉;R·G·特拉姆斯;E·M·坎菲尔德二世;M·里利;D·N·朗德西尔 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：提出了一种用于确定成像探头(诸如超声成像探头)是否相对于解剖结构在期望取向和/或位置处的机制。处理成像探头的图像数据以生成包含解剖结构的解剖界标的3D界标模型。然后处理3D界标模型以确定成像探头是否在期望取向和/或位置处。
解剖结构表示引导采集

[发明专利]经由模态中性机器学习变换的多模态图像配准-CN202310076994.4在审
发明人： S·查特吉;达蒂什·达亚南·尚巴格;克里希纳·希瑟拉姆·施莱姆 -专利权人：通用电气精准医疗有限责任公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：提供了促进经由模态中性机器学习变换的多模态图像配准的系统/技术。在各种实施方案中，系统可访问第一图像和第二图像，其中第一图像可根据第一成像模态描绘解剖结构，并且其中第二图像可根据不同于第一成像模态的第二成像模态描绘该解剖结构。在各个方面，该系统可经由在第一图像和第二图像上执行机器学习模型来生成第一图像的模态中性版本和第二图像的模态中性版本。在各种情况下，该系统可基于第一图像的模态中性版本和第二图像的模态中性版本将第一图像与第二图像配准。
经由中性机器学习变换多模态图像

[发明专利]防止通知无视-CN201811365170.4有效
发明人：严锦芸;杜鹏;S·查特吉;俞诗鹏 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本申请包括预测通知无视何时将发生，或防止通知无视。一种方法可以包括：基于所学习的参数值来确定内在兴趣以及受影响的用户访问网站的亲和度，使用所学习的参数值、内在兴趣、以及受影响的用户访问网站的亲和度，来确定指示用户将响应于查看标记通知而关闭通知或删除应用的可能性的第一概率以及指示用户将响应于查看应用上的标记通知而访问网站的可能性的第二概率，响应于确定第二概率大于比第一概率大的阈值，使得应用在用户设备上显示时包括标记通知。
防止通知无视

[发明专利]使用实时定位系统和下一代测序在健康护理机构中预测、预防和控制感染传播-CN201880068419.7有效
发明人： S·查特吉;E·J·范勒嫩;A·查特吉 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：一种系统(10)包括：实时定位系统(RTLS)(12)，其被配置为跟踪标签(14、15)在监视区域中的位置。非瞬态存储介质存储：所述监视区域的地图(30)；节点数据库(32)，其存储关于节点(18)的信息；以及病原体数据库(34)，其存储感染传播信息。所述非瞬态存储介质包括由电子处理器可读且可执行以执行传染病传播跟踪方法(100)的指令，所述传染病传播跟踪方法包括：使用所述标签的位置来计算至少一个感染节点在所述地图上的路径(35)，其中，感染节点具有非零感染可能性；计算沿着所述路径在所述地图上的感染区(36)；针对接触所述感染区的每个节点，调整所述接触节点的感染可能性，并且当所述接触节点的更新后的感染可能性满足感染准则时，将所述接触节点指定为感染节点。
使用实时定位系统下一代健康护理机构预测预防控制感染传播

[发明专利]利用合成磁共振成像数据基于深度学习生成真实对比度图像的系统和方法-CN202210602413.1在审
发明人： S·查特吉;达蒂什·达亚南·尚巴格 -专利权人：通用电气精准医疗有限责任公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于由磁共振成像(MRI)数据生成伪影校正的重建对比度图像的计算机实现的方法。该方法包括将来源于多时滞多回波(MDME)扫描数据的合成对比度图像或在利用MDME序列对感兴趣对象进行第一次扫描期间采集的MDME扫描数据和复合图像两者输入到已训练的深度神经网络中，其中复合图像来源于MDME扫描数据和在利用对比度MRI序列对感兴趣对象进行第二次扫描期间采集的对比度扫描数据两者。该方法还包括利用已训练的深度神经网络基于合成对比度图像或MDME扫描数据和复合图像两者来生成伪影校正的重建对比度图像。该方法进一步包括从已训练的深度神经网络中输出伪影校正的重建对比度图像。
利用合成磁共振成像数据基于深度学习生成真实对比度图像系统方法

[发明专利]基于深度学习的图像采集医学系统和方法-CN202210456419.2在审
发明人： S·查特吉;达蒂什·达亚南·尚巴格 -专利权人：通用电气精准医疗有限责任公司
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明题为基于深度学习的图像采集医学系统和方法。本文提供了一种具有至少一个医学成像设备的医学成像系统，该医学成像设备提供受检者的图像数据。该医学成像系统还包括处理系统，该处理系统被编程为使用多个训练图像训练深度学习(DL)网络以预测输入数据中的噪声。多个训练图像包括针对每行k空间训练数据采集的多个激发(NEX)图像。该处理系统进一步被编程为使用所训练的DL网络来确定受检者的图像数据中的噪声并且基于图像数据中所确定的噪声生成受检者的具有减少的噪声的去噪医学图像。
基于深度学习图像采集医学系统方法

[发明专利]用于胎儿心脏评估的方法和系统-CN202180015654.X在审
发明人： K·克里希南;K·库马尔;C·菲尔雄;S·查特吉;P·瓦集内帕里;R·G·特拉姆斯;E·M·坎菲尔德;M·里利 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于导出胎儿心脏的生物计量参数的方法。所述方法包括采集感兴趣区域的多幅超声图像，其中，所述感兴趣区域包括胎儿心脏，并且将多幅超声图像与预定义的临床视图进行比较。基于所述比较来选择与所述预定义的临床视图有关的一组超声图像，其中，所述一组超声图像表示至少一个心动周期。在所述一组超声图像的超声图像内检测胎儿心脏的解剖标志并且跨所述一组超声图像检测或跟踪所述胎儿心脏的解剖标志。然后基于从所述一组超声图像中的一幅或多幅超声图像中检测或跟踪的解剖标志来确定胎儿心脏的生物计量参数。
用于胎儿心脏评估方法系统

[发明专利]包含用于腺相关病毒的强化产生的高密度细胞呼吸器的用于产生生物产物的系统、装置和方法-CN202080071803.X在审
发明人： C·A·库克;Y·方;Y-C·戴;S·查特吉 -专利权人：希望之城;加州理工学院
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： C12N15/11 文献下载
摘要：提供了一种用于培养微生物并使细胞以高密度生长的细胞培养设备。所述设备包含膜，所述膜包括位于所述膜的第一侧上的用于细胞放置的多个表面特征。所述表面特征包括可以将细胞定位在内的一个或多个隔室。所述膜包含气体至少部分可渗透的材料。所述膜的第二侧限定气体区域。所述膜的所述第二侧通过所述膜与所述膜的所述第一侧分隔开。所述设备进一步包含用于收纳培养基的培养基区域。所述隔室被配置成至少部分地减小对所述隔室中的一个或多个细胞的培养基流剪切力。所述表面特征可以为脊、突起、翅片、孔和/或柱。
包含用于相关病毒强化产生高密度细胞呼吸器生物产物系统装置方法

[发明专利]通过模型化滚动行为而改善信息源-CN201680038910.6有效
发明人：梁冠峰;S·查特吉;R·罗萨莱斯 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-07-22 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/958 文献下载
摘要：提供了一种用于将内容条目填充到信息源中的方法和装置。所述信息源包括一系列内容条目，所述内容条目以用户向下滚动信息源时显示给用户的内容条目数量最大化的方式排序。所述内容条目中的每一个均与点击率相关联，表示所述内容条目向用户显示的次数，显示所述条目之后用户滚动到所述信息源中的下一条目的次数，以及所述内容条目的高度。这些值用于训练行为模型，然后由所述行为模型用于对用户设备显示的信息源中的内容条目进行布置。
通过模型滚动行为改善信息源

[发明专利]基于深度学习的磁共振成像（MRI）检查加速-CN202111251351.6在审
发明人： S·查特吉;D·尚巴格;S·乔尔 -专利权人：通用电气精准医疗有限责任公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01R33/565 文献下载
摘要：本发明提供了用于基于深度学习的磁共振成像(MRI)检查加速的系统和方法。所述基于深度学习(DL)的磁共振成像(MRI)检查加速的方法包括采集受试者的至少一个完全采样的参考k‑空间数据并采集所述受试者的多个部分k‑空间。所述方法还包括将所述多个部分k‑空间与所述至少一个完全采样的参考k‑空间数据进行嫁接，以生成嫁接的k‑空间用于加速检查。所述方法还包括使用所述完全采样的参考k‑空间数据和所述嫁接k‑空间来训练深度学习(DL)模块以去除嫁接伪影。
基于深度学习磁共振成像 mri 检查加速

[发明专利]可用于促进产奶的组合物和方法-CN202080043614.1在审
发明人： L·辛克;S·查特吉;O·卡扎雷斯;陈敏 -专利权人：加利福尼亚大学董事会
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： C07K14/705 文献下载
摘要：提供了用于促进哺乳动物产奶的方法、药剂和组合物。可用于促进产奶的药剂可以包含抑制NOTCH4活性的药剂。所述药剂可以通过与ROBO2结合和/或通过与NOTCH4结合来抑制NOTCH4活性。所述药剂可以通过与ROBO1竞争与ROBO2结合来抑制NOTCH4，由此使ROBO1可用于抑制NOTCH4活性。所述药剂可以是抑制NOTCH4活性的可溶性ROBO1胞外结构域或抗NOTCH4抗体。所述药剂可以是抑制NOTCH4的表达的RNAi构建体或抑制ROBO2的表达的RNAi构建体。本文还提供了转基因哺乳动物，所述转基因哺乳动物被基因修饰以表达可溶性ROBO1胞外结构域；抑制ROBO2的表达；和/或抑制NOTCH4的表达。还提供了通过施用本文所公开的药剂中的一种或多种药剂来促进此类转基因哺乳动物产奶的方法。
用于促进组合方法

[发明专利]多租户数据库的隔离分层运行时环境-CN201980077483.6在审
发明人： S·施里姆卡;N·姆图克里施南;R·塔麦阿;S·查特吉;B·苏库马兰 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本文描述了用于隔离多租户容器DBMS中的运行时环境的技术。CDB可以包含数据库字典，该数据库字典定义多个可插拔数据库以及用于每个可插拔数据库的相应数据库嵌套。所述每个可插拔数据库的每个相应的数据库嵌套与不同的操作系统特权相关联。当在容器DBMS上建立数据库会话时，通过将可插拔数据库的相应数据库嵌套附加到每个数据库会话，为每个数据库会话授予对可插拔数据库的访问。
租户数据库隔离分层运行环境

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