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恭喜博医来股份公司斯特凡·维尔斯迈尔获国家专利权

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龙图腾网恭喜博医来股份公司申请的专利使用机器学习和解剖向量的医学图像分析获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN113287149B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:201980078509.9,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权使用机器学习和解剖向量的医学图像分析是由斯特凡·维尔斯迈尔;延斯·施马勒设计研发完成,并于2019-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

使用机器学习和解剖向量的医学图像分析在说明书摘要公布了:本公开涉及一种计算机实施的方法,其包含将具有已知观察方向和图谱的跟踪成像设备诸如显微镜配准到患者空间,以便能够在图谱空间与用于定义患者的解剖结构的图像中的位置的参考系之间建立变换。标签与图像的某些组成部分相关联,并与医学图像和解剖向量以及例如图谱一起输入到学习算法中以训练学习算法诸如机器学习算法,例如卷积神经网络,以便自动分割用跟踪成像设备生成的患者图像。然后,训练过的学习算法允许对患者图像进行有效的分割和或标记,而不必每次都将患者图像配准到图谱,从而节省计算量。

本发明授权使用机器学习和解剖向量的医学图像分析在权利要求书中公布了:1.一种训练学习算法以确定一方面指示医学图像中的解剖结构的位置或类型与另一方面指示所述医学图像中的所述解剖结构的位置或类型的标签之间的关系的计算机实施的方法,所述方法包括以下步骤:a)获取患者训练图像数据,所述患者训练图像数据描述多个患者的解剖结构的数字医学图像;b)获取图谱数据,所述图谱数据描述包含所述解剖结构在内的身体解剖部位的模型,其中,所述图谱数据与医学图像数据具有可比性;c)通过跟踪用于生成医学图像的成像设备来获取观察方向数据,所述观察方向数据描述在使用成像设备生成所述医学图像的时间点,所述成像设备朝向所述解剖结构的所述观察方向;d)基于所述观察方向数据和所述图谱数据确定解剖向量数据,其中,所述解剖向量数据描述解剖向量,所述解剖向量描述所述成像设备在所述图谱数据的坐标系中的观察方向;e)获取标签数据,所述标签数据描述标签,所述标签描述所述身体解剖部位的模型中的所述解剖结构的位置或类型;以及f)基于所述患者训练图像数据以及所述解剖向量数据和所述标签数据确定解剖指标数据,其中,所述解剖指标数据描述用于建立由所述医学图像描述的解剖结构的位置或类型与所述标签之间的所述关系的学习算法的模型参数,其中,通过将所述患者训练图像数据和所述标签数据及所述图谱数据的子集输入到建立所述关系的函数中,来确定所述解剖指标数据,其中,所述图谱数据的子集已经基于所述图谱数据和所述解剖向量数据而确定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人博医来股份公司,其通讯地址为:德国慕尼黑;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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