“T.帕塞里尼”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果16个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]实时且准确的软组织变形预测-CN201910312479.5有效
发明人： T.曼西;F.梅斯特;T.帕塞里尼;V.米哈勒夫 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及实时且准确的软组织变形预测。对于软组织变形预测，使用生物力学或其他组织相关的物理学模型来找到软组织的瞬时状态。应用机器学习的人工神经网络来根据瞬时状态预测体积元素（例如，网格节点）的位置。由于机器学习的人工神经网络可以快速预测（例如，在一秒或更短时间内），因此在给定瞬时状态的情况下实时地提供不同时间或另外的时间处的软组织位置，而无需数分钟的物理学模型计算。例如，提供了实时的生物力学解算器，允许与软组织模型的交互，同时仍获得准确的结果。该准确度允许生成具有更高准确度的软组织图像和/或允许实时用户交互的益处。
实时准确软组织变形预测

[发明专利]用于基于纯几何机器学习的血流储备分数的方法和系统-CN201580061934.9有效
发明人： L.M.伊图;T.帕塞里尼;S.拉帕卡;C.施韦默;M.舍宾格;P.沙尔马;T.雷德尔;D.科马尼丘 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-11-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：公开用于确定针对患者的冠状动脉中的感兴趣的位置的血液动力学指标（诸如血流储备分数（FFR））的方法和系统。接收患者的医学图像数据。从所述医学图像数据提取患者的患者特定冠状动脉树几何结构。从患者的所述患者特定冠状动脉树几何结构提取几何特征。使用经训练的基于机器学习的代理模型、基于所提取的几何特征来计算针对所述患者特定冠状动脉树中的感兴趣的位置的血液动力学指标，诸如FFR。基于从综合生成的冠状动脉树几何结构提取的几何特征来训练基于机器学习的代理模型。
用于基于几何机器学习血流储备分数方法系统

[发明专利]在医学成像中针对血液动力学量化的不确定性或敏感性的机器学习预测-CN201811275839.0有效
发明人： L.M.伊图;T.帕塞里尼;S.拉帕卡;P.沙尔马 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：确定（26）针对患者特定血液动力学量化的不确定性、敏感性和/或标准偏差。确定不同信息（诸如几何结构在不同位置处的拟合）对不确定性或敏感性的贡献。替换地或附加地，确定一个位置处的信息（例如，在一个位置处的几何拟合）对其他位置处的不确定性或敏感性的贡献量。训练（46）机器学习分类器来确定针对患者的不确定性、敏感性和/或标准偏差，而不是依赖于针对每个患者的耗时的统计分析。
医学成像针对血液动力学量化不确定性敏感性机器学习预测

[发明专利]基于可负担的心电图硬件和成像的非侵入性电生理学映射-CN201880087622.9有效
发明人： A.布罗斯特;T.陈;T.曼西;苗舜;T.帕塞里尼;P.沙马;A.塔伊苏佐格卢 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：对于非侵入性EP映射，稀疏数目的电极（在典型的12‑引线ECG检查设置中的10个）用于生成EP图，而无需术前3D图像数据（例如MR或CT）。成像仪（例如深度相机）捕获患者的表面，并且可以用于将电极定位在患者身上的任何定位中。二维（2D）x‑射线，其通常是可用的，并且患者的表面用于分割患者的心脏。然后根据表面、心脏分割、以及来自电极的测量来生成EP图。
基于负担心电图硬件成像侵入生理学映射

[发明专利]用于根据医学图像和体表电位来表征心脏的电性质的系统和方法-CN202010084648.7有效
发明人： P.泽格雷尔;T.曼西;M-P.乔利;B.乔治斯库;A.卡门;D.科马尼丘;R.莫莱罗;T.帕塞里尼 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-04-02 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：公开了用于根据患者的医学图像数据和无创性心电图测量结果来估计患者特定心脏电性质的系统和方法。根据患者的医学图像数据来生成患者特定解剖心脏模型。通过使用计算心脏电生理学模型模拟在患者特定解剖心脏模型中随着时间的心脏电生理学以及基于模拟结果和无创性心电图测量结果来调整心脏电参数来估计患者特定心脏电性质。然后具有患者特定心脏电参数的患者特定心脏电生理学模型可以被用来执行用于计划和指导心脏电生理学干预的虚拟心脏电生理学干预。
用于根据医学图像体表电位表征心脏性质系统方法

[发明专利]用于动脉粥样硬化的个性化评定、长期预测和管理的基于学习的方法-CN201810479628.2有效
发明人： L.M.伊图;T.帕塞里尼;S.拉帕卡;P.沙尔马;D.科马尼丘 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种用于为患者提供动脉粥样硬化斑块的评定的个性化评估的计算机实现的方法获取患者数据，该患者数据包括非侵入性患者数据、患者的医学图像以及血液生物标记。从患者数据提取感兴趣的特征并且一个或多个机器学习模型被应用于所述感兴趣的特征以预测与动脉粥样硬化斑块有关的感兴趣的一个或多个度量。
用于动脉粥样硬化个性化评定长期预测管理基于学习方法

[发明专利]用于利用本地和远程分析学进行的临床决策支持的方法和系统-CN201810762981.1有效
发明人： T.帕塞里尼;L.M.伊图;D.科马尼丘;P.沙尔马 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及用于利用本地和远程分析学进行的临床决策支持的方法和系统。公开了一种用于使用现场和场外处理、针对临床决策支持对冠状动脉疾病（CAD）的非侵入式的基于医学图像的评估的方法和系统。接收患者的医学图像数据。基于针对当前临床场景的临床要求来自动选择用于使用现场处理、场外处理或联合现场和场外处理之一评估患者的CAD的处理策略。根据所选处理策略、使用现场处理、场外处理或联合现场和场外处理之一、基于患者的医学图像数据来执行患者的CAD的非侵入式评估。基于CAD的非侵入式评估来输出患者的CAD的最终评估。
用于利用本地远程分析进行临床决策支持方法系统

[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]针对医疗患者的快速评估和后果分析-CN201810409398.2有效
发明人： S.拉帕卡;L.M.伊图;T.帕塞里尼;P.沙尔马;D.科马尼丘 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-04-27 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：使用（26）机器学习（46）来评估针对处于紧急情况的患者的数据，基于大量信息来提供（28）快速诊断。可以提供分诊（30）上的辅助。考虑到可能出现的各种各样的患者和状况，机器学习（46）可以依赖于合成生成（42）的图像以用于更精确的预测。机器学习（46）甚至可以利用缺失信息进行精确预测（28），以及可以被用来确定（34）对于给定患者而言什么缺失信息是更重要或不那么重要来获得的。
针对医疗患者快速评估后果分析

[发明专利]改进用于自动量化冠状动脉疾病的机器学习模型的性能-CN202010885335.1在审
发明人： L.M.伊图;T.帕塞里尼;T.雷德尔;P.沙马 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了用于对经训练的机器学习模型进行再训练的系统和方法。接收一个或多个输入医学图像。使用经训练的机器学习模型，根据所述一个或多个输入医学图像预测针对主要任务和次要任务的感兴趣度量。输出针对主要任务和次要任务的预测的感兴趣度量。接收关于针对次要任务的预测的感兴趣度量的用户反馈。基于关于针对次要任务的输出的用户反馈，对经训练的机器学习模型进行再训练，以用于预测针对主要任务和次要任务的感兴趣度量。
改进用于自动量化冠状动脉疾病机器学习模型性能

[发明专利]用于根据医学图像和体表电位来表征心脏的电性质的系统和方法-CN201580018052.4有效
发明人： P.泽格雷尔;T.曼西;M-P.乔利;B.乔治斯库;A.卡门;D.科马尼丘;R.莫莱罗;T.帕塞里尼 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-04-02 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：公开了用于根据患者的医学图像数据和无创性心电图测量结果来估计患者特定心脏电性质的系统和方法。根据患者的医学图像数据来生成患者特定解剖心脏模型。通过使用计算心脏电生理学模型模拟在患者特定解剖心脏模型中随着时间的心脏电生理学以及基于模拟结果和无创性心电图测量结果来调整心脏电参数来估计患者特定心脏电性质。然后具有患者特定心脏电参数的患者特定心脏电生理学模型可以被用来执行用于计划和指导心脏电生理学干预的虚拟心脏电生理学干预。
用于根据医学图像体表电位表征心脏性质系统方法

[发明专利]针对弥漫性和串联性病变中冠状动脉疾病的非侵入性评估和治疗指导-CN201880050432.X在审
发明人： L.M.伊图;P.克莱因;T.帕塞里尼;S.拉帕卡;T.雷德尔;P.沙马 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：公开了一种用于根据患者的医学图像数据对冠状动脉疾病进行非侵入性评估和治疗规划的方法和系统。从医学图像数据提取表示患者的冠状动脉树的至少一部分的几何特征。使用第一机器学习模型基于提取的几何特征检测患者的冠状动脉树中的病变并计算沿着冠状动脉树的复数个点处的感兴趣的血液动力学量，该复数个点包括病变内的多个点，从而得出感兴趣的血液动力学量的估计的回拉曲线。针对患者的一个或更多个候选治疗选项中的每一个来预测沿着冠状动脉树的复数个点处的感兴趣的血液动力学量的治疗后值，该复数个点包括病变内的多个点，从而针对一个或更多个候选治疗选项中的每一个得出感兴趣的血液动力学量的相应预测的治疗后回拉曲线。显示针对至少一个候选治疗选项的治疗预测的可视化效果。
针对弥漫性串联性病变冠状动脉疾病侵入评估治疗指导

[发明专利]用于快速计算血流储备分数的系统和方法-CN201910362537.5在审
发明人： L.M.伊图;S.拉帕卡;T.帕塞里尼;P.莎马 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：公开了一种用于从患者的医学图像数据快速非侵入式基于计算机计算诸如血流储备分数（FFR）的血液动力学指数的方法和系统。基于患者的医学图像数据自动生成患者的一个或多个动脉的特定于患者的解剖学模型。使用一个或多个经训练的机器学习模型来预测自动生成的特定于患者的解剖学模型中需要用户反馈以准确计算血液动力学指数的区域。
血流储备分数医学图像数据解剖学模型血液动力学自动生成机器学习模型计算机计算非侵入式快速计算用户反馈动脉预测

[发明专利]对包括心脏的电传导系统的影响在内的患者特定心脏电生理的实时仿真的系统和方法-CN201580009323.X有效
发明人： T.帕塞里尼;T.曼西;A.卡门;B.乔治斯库;S.拉帕卡;D.科马尼丘 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-02-17 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：公开了一种用于仿真包括心脏的电传导系统的影响在内的患者特定心脏电生理的方法和系统。患者特定解剖心脏模型是根据患者的心脏图像数据来生成的。所述患者的心脏的电传导系统是通过基于心脏组织离心内膜的距离而确定心脏组织的电扩散率值来建模的。离心内膜面的距离场是以亚网格精度使用嵌套水平集方法来计算的。患者的心脏电生理是使用具有被确定以对患者的浦肯野网络建模的电扩散率值的心脏电生理模型来仿真的。
包括心脏传导系统影响在内患者特定生理实时仿真方法

[发明专利]图像处理结果的智能编辑-CN201811121702.X在审
发明人： P.沙尔马;T.帕塞里尼;M.A.古尔孙 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理结果的智能编辑。一种用于编辑图像处理结果的计算机实现的方法包括通过使用迭代的编辑过程来在输入图像上执行一个或多个图像处理任务。执行迭代的编辑过程直到接收到用户退出请求为止。迭代编辑过程的每个迭代包括使用第一机器学习模型来生成多个经处理的图像。每个经处理的图像对应于处理参数的不同集合。迭代编辑过程此外包括在显示器上向用户呈现所述多个经处理的图像以及接收用户响应，包括（i）指示接受经处理的图像中的一个或多个，（ii）指示拒绝所有经处理的图像，或（iii）用户退出请求。遵循迭代编辑过程，通过使用紧接在接收用户退出请求之前所生成的经处理的图像中的至少一个来执行临床任务。
图像迭代编辑过程迭代图像处理结果接收用户智能编辑退出机器学习模型计算机实现编辑图像处理参数输入图像图像处理用户呈现指示接受显示器集合响应

1
2
下一页»
尾页
共 16 条