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申请/专利权人:上海联影智能医疗科技有限公司
摘要:本文描述了基于神经网络的系统、方法以及装置,其与基于解剖结构的视觉表示和机器学习的厚度预测模型来估计解剖结构的厚度相关联。视觉表示可以包括解剖结构的图像或分割掩膜。厚度预测模型可以基于金标准信息来学习,该金标准信息通过向视觉表示应用诸如拉普拉斯Laplace方程的偏微分方程并求解偏微分方程来导出。当视觉表示包括解剖结构的图像时,本文所述的系统、方法以及装置还能够基于图像生成解剖结构的分割掩膜。
主权项:1.一种估计厚度的神经网络系统,包括一个或多个处理器和一个或多个存储装置,所述一个或多个存储装置被配置为存储指令,当所述指令被所述一个或多个处理器实行时,使得所述一个或多个处理器:接收解剖结构的视觉表示;其中,所述视觉表示包括描绘所述解剖结构的图像;从所述视觉表示提取多个特征;基于从所述视觉表示提取的多个特征,生成针对所述解剖结构的分割掩膜;并且使用厚度预测模型来预测所述解剖结构的厚度;其中,所述厚度预测模型将所述解剖结构的厚度映射到所述分割掩膜,并且其中,所述厚度预测模型基于金标准信息来学习,所述金标准信息使用偏微分方程导出。
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百度查询: 上海联影智能医疗科技有限公司 估计厚度的神经网络及其方法
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