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[发明专利]超声成像系统和方法-CN201880067768.7有效
发明人： B·I·拉朱;P·宾利;F·M·韦伯;J·T·萨顿;T·韦克尔;E·科斯滕;A·鲍曼 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-10-16 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： A61B8/06 文献下载
摘要：一种超声成像系统用于确定搏出量和/或心输出量。所述成像系统可以包括：换能器单元，其用于采集对象的心脏的超声数据(或用于接收所采集的超声数据的输入)；以及控制器。所述控制器适于执行两步流程，第一步是初始评估步骤，第二步是具有取决于评估结果两种可能模式的成像步骤。在初始评估流程中，确定是否存在返流性心室流量。这是使用应用于初始超声数据的多普勒处理技术来执行的。如果不存在返流，则使用3D超声图像数据分割来确定搏出量，以识别和测量收缩末期和舒张末期中的每个中左心室或右心室的体积，它们之间的差值可以给出搏出量的量度。如果确实存在返流，则使用多普勒技术确定搏出量，多普勒技术可应用于整个心动周期连续收集的超声数据。
超声成像系统方法

[发明专利]自动驾驶应用中深度神经网络感知的地面实况数据生成-CN202210173371.4在审
发明人： T·韦克尔;J·佩瑟尔;J·迈耶;J·古扎;A·米特洛肯;R·惠特科姆;M·斯科菲尔;D·尼斯特;G·门罗 -专利权人：辉达公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：公开了自动驾驶应用中深度神经网络感知的地面实况数据生成。注释管线可用于为诸如自主或半自主车辆感知网络之类的深度神经网络产生2D和/或3D地面实况数据。最初，传感器数据可以用不同类型的传感器捕获并同步以对齐代表相似世界状态的传感器数据帧。可以对对齐的帧进行采样并打包成要注释的注释场景序列。注释项目可以分解为模块化任务并编码到标记工具中，该工具将任务指派给标记者并使用逐步执行任务的向导安排输入的顺序。在任务期间，可以同时呈现注释场景中的每种类型的传感器数据，并且可以跨传感器模态投射信息以提供有用的上下文信息。在已经完成所有注释任务后，可以以任何合适的格式导出生成的地面实况数据。
自动驾驶应用深度神经网络感知地面实况数据生成

[发明专利]用于激光雷达感知的多视图深度神经网络-CN202011272919.8在审
发明人： N·斯莫良斯基;R·奥迪家;陈珂;A·波波夫;J·佩瑟尔;I·埃登;T·韦克尔;D·韦尔;R·巴尔加瓦;D·尼斯特 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G01S17/931 文献下载
摘要：本申请涉及用于激光雷达感知的多视图深度神经网络的技术。深度神经网络(DNN)可以用于从三维(3D)环境的传感器数据中检测对象。例如，多视图感知DNN可以包括多个组分DNN或链接在一起的阶段，其顺序地处理3D环境的不同视图。示例DNN可以包括在第一视图(例如，透视视图)中执行分类分割的第一阶段和在第二视图(例如，俯视)中执行分类分割和/或回归实例几何体的第二阶段。可以对DNN输出进行处理以生成针对3D环境中检测到的对象的2D和/或3D边界框和分类标签。因此，本文所述的技术可以用于检测和分类活动对象和/或环境的部分，并且这些检测和分类可以被提供给自主车辆驱动堆栈，以实现自主车辆的安全规划和控制。
用于激光雷达感知视图深度神经网络

[发明专利]自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络-CN202011294650.3在审
发明人： A·波波夫;N·斯莫良斯基;R·奥迪家;S·默里;T·韦克尔;D·尼斯特;J·佩瑟尔;R·巴尔加瓦;S·奥 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络，在各个示例中，可以训练一个或更多个深度神经网络(例如，卷积神经网络)，以从三维(3D)空间的RADAR数据中检测移动或静止障碍物。在一些实施例中，可以从LIDAR数据生成用于一个或更多个神经网络的地面真实训练数据。更具体地，可以用RADAR和LIDAR传感器观察场景，以收集特定时间片的RADAR数据和LIDAR数据。RADAR数据可以用于输入训练数据，并且与RADAR数据相同或最接近的时间片相关联的LIDAR数据可以用识别要检测的对象的地面真实标签来注释。LIDAR标签可以传播到RADAR数据，并且可以省略包含少于一些阈值数量的RADAR检测的LIDAR标签。(剩余的)LIDAR标签可用于生成地面真实数据。
自主机器应用使用 radar 传感器检测障碍物深度神经网络

[发明专利]自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络-CN202011297922.5在审
发明人： A·波波夫;N·斯莫良斯基;R·奥迪家;S·默里;T·韦克尔;D·尼斯特;J·佩瑟尔;R·巴尔加瓦;S·奥 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络，在各种示例中，在高速公路和城市场景中，可以训练一个或更多个深度神经网络(例如，卷积神经网络)以从三维(3D)空间的RADAR数据中检测运动和静止障碍物。可以对RADAR检测进行累积，自我运动补偿，正射投影，然后将其输入到一个或更多个神经网络中。一个或更多个神经网络可包括具有特征提取器和几个预测不同输出的头部的公共干线，例如预测置信度图的类置信度头部和预测检测到的对象的对象实例数据的实例回归头部。可以对输出进行解码、过滤和/或聚类以形成识别检测到的对象实例的位置、大小和/或方向的边界形状。可以将检测到的对象实例提供给自主车辆驱动栈，以实现自主车辆的安全计划和控制。
自主机器应用使用 radar 传感器检测障碍物深度神经网络

[发明专利]超声处理单元和方法以及成像系统-CN201980026283.8在审
发明人： F·M·韦伯;T·韦克尔;B·I·拉朱;J·T·萨顿;P·宾利 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种超声处理单元。所述单元的控制器(18)适于接收解剖区域(例如心脏)的超声数据。所述控制器处理在一时间段内的所述超声数据以监测并检测所述数据中表示的特定解剖特征(34)相对于所述换能器单元的视场(36)的对准是否正在随着时间改变。在所述对准正在改变的情况下，所述控制器生成将此传递给用户的输出信号，从而允许在早期阶段警告用户未对准的可能性和成像或测量能力的丧失。
超声处理单元方法以及成像系统

[发明专利]用于素描模板的生成或调整的设备和方法-CN201880035289.7在审
发明人： T·韦克尔;R·J·威斯;H·鲁佩茨霍芬 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本发明涉及用于素描模板的生成或调整的设备和方法。为了提供图像数据与模板素描之间的有效联系，所述设备包括模型输入部(40)、参数提取单元(41)和素描单元(42)，所述模型输入部被配置为获得针对患者调整的解剖模型，所述参数提取单元被配置为从所述针对患者调整的模型中提取模型参数集合，所述素描单元被配置为基于所提取的模型参数集合来生成或调整素描模板。
素描参数提取单元模型参数模型输入配置集合解剖模型图像数据

[发明专利]用于评估对象的心脏的流出道梗阻的系统和方法-CN201780058497.4在审
发明人： T·韦克尔;T·H·施特勒;R·J·威斯 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2017-09-15 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于评估对象的心脏的流出道梗阻的系统、对应的方法和计算机程序，所述系统包括：用于提供所述心脏的几何模型的单元(10)，用于提供所述心脏的体积图像的单元(20)，用于针对所述体积图像来调整所述几何模型以获得经调整的模型(32)的单元(30)，用于提供植入物的植入物模型(44)和用于将所述植入物模型(44)构建到所述经调整的模型(32)中以获得增强模型(42)的单元(40)，用于确定通过流出道(52)的轨迹曲线(62)的单元(60)，以及用于基于所述经调整的模型(32)、所述增强模型(42)和所述轨迹曲线(62)来评估流出道梗阻的单元(50)。本发明允许改善对对象的心脏的流出道梗阻的评估。
流出道心脏植入物模型轨迹曲线几何模型评估对象体积图像计算机程序植入物评估构建

[发明专利]使用本体论的评估决策树-CN201780040137.1在审
发明人： T·韦克尔;A·格罗特;R·J·威斯 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：提供了用于评估临床指南的系统和方法，所述临床指南通过决策树被表示为机器可读版本，所述决策树包括至少一个节点和与所述节点相关联的决策规则。所述决策规则包括表示生物医学量的至少一个变量。使用本体论从患者数据中提取所述生物医学量，所述本体论定义所述临床指南的医学领域中的概念以及所述概念的关系，从而将所述决策规则的所述变量与所述患者数据相关。如果不能进行所述提取，则向用户呈现所述患者数据的视图以使得所述用户能够根据所述视图来确定所述生物医学量。有利地，即使当不能从所述患者数据中自动提取所述生物医学量时，也能帮助所述用户评估所述临床指南。
患者数据临床指南生物医学决策规则决策树机器可读评估决策医学领域用户呈现用户评估自动提取关联评估帮助

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