西门子医疗有限公司F-C·赫苏获国家专利权
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龙图腾网获悉西门子医疗有限公司申请的专利根据X射线图像的与COVID-19相关联的异常模式的评估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：CN114037651B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202110824476.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权根据X射线图像的与COVID-19相关联的异常模式的评估是由F-C·赫苏;刘思奇;A·曼苏尔;S·格尔比奇;S·福格特;D·科马尼丘;萨如汗;徐宙冰设计研发完成，并于2021-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本根据X射线图像的与COVID-19相关联的异常模式的评估在说明书摘要公布了：本发明总体上涉及从x射线图像评估与疾病相关联的异常模式，并且具体涉及使用基于DRR数字重建射线照片和从CT计算机断层摄影导出的基础事实训练的机器学习网络从x射线图像评估与COVID‑19新型冠状病毒肺炎相关联的异常模式。提供了评估疾病的系统和方法。接收第一模态的输入医学图像。使用训练的肺部分割网络从输入医学图像分割肺部，并且使用训练的异常模式分割网络从输入医学图像分割与疾病相关联的异常模式。基于1从第二模态的训练图像生成的第一模态的合成图像和2从针对训练图像的训练分割掩模生成的针对合成图像的目标分割掩模来训练训练的肺部分割网络和训练的异常模式分割网络。基于分割的肺部和分割的异常模式确定疾病的评估。
本发明授权根据X射线图像的与COVID-19相关联的异常模式的评估在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的处理医学图像的方法，包括： 接收第一模态中的输入医学图像； 使用所训练的肺部分割网络从所述输入医学图像分割肺部； 使用所训练的异常模式分割网络从所述输入医学图像分割与疾病相关联的异常模式；和 基于所分割的肺部和所分割的异常模式确定疾病的评估， 其中基于1从第二模态中的训练图像生成的第一模态中的合成图像和2从针对训练图像的训练分割掩模生成的针对合成图像的目标分割掩模来训练所训练的肺部分割网络和所训练的异常模式分割网络， 其中所述目标分割掩模通过如下方式生成： 将训练图像在其对应训练分割掩模内的区域投影到二维掩模；以及 为所述二维掩模中的每个像素分派一个值，所述值对应于针对所述像素的、训练图像中在感兴趣解剖对象内并且被所述投影穿透的体素的强度值之和。
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