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1. (WO2018018160) METHODS AND SYSTEMS FOR CHARACTERIZING TISSUE OF A SUBJECT UTILIZING MACHINE LEARNING
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Pub. No.:    WO/2018/018160    International Application No.:    PCT/CA2017/050912
Publication Date: 01.02.2018 International Filing Date: 28.07.2017
IPC:
A61B 6/00 (2006.01), A61B 5/026 (2006.01), A61B 9/00 (2006.01), G06F 15/18 (2006.01), G06F 19/00 (2011.01), G06T 7/00 (2017.01), G06T 9/00 (2006.01)
Applicants: NOVADAQ TECHNOLOGIES ULC [CA/CA]; 8329 Eastlake Drive Unit 101 Burnaby, British Columbia V5A 4W2 (CA)
Inventors: GUREVICH, Lina; (CA).
SWALM, Lori Ann; (US)
Agent: LEE, Brian; (CA).
RIPLEY, Roch; (CA).
FERANCE, Stephen; (CA).
KINGWELL, Brian; (CA).
SALISBURY, Clare; (CA).
SECHLEY, Konrad; (CA).
WILKE, Mark; (CA).
ZIESCHE, Sonia; (CA)
Priority Data:
62/368,960 29.07.2016 US
62/368,971 29.07.2016 US
Title (EN) METHODS AND SYSTEMS FOR CHARACTERIZING TISSUE OF A SUBJECT UTILIZING MACHINE LEARNING
(FR) PROCÉDÉS ET SYSTÈMES DE CARACTÉRISATION D'UN TISSU D'UN SUJET UTILISANT L'APPRENTISSAGE MACHINE
Abstract: front page image
(EN)Methods and systems for characterizing tissue of a subject include acquiring and receiving data for a plurality of time series of fluorescence images, identifying one or more attributes of the data relevant to a clinical characterization of the tissue, and categorizing the data into clusters based on the attributes such that the data in the same cluster are more similar to each other than the data in different clusters, wherein the clusters characterize the tissue. The methods and systems further include receiving data for a subject time series of fluorescence images, associating a respective cluster with each of a plurality of subregions in the subject time series of fluorescence images, and generating a subject spatial map based on the clusters for the plurality of subregions in the subject time series of fluorescence images. The generated spatial maps may then be used as input for tissue diagnostics using supervised machine learning.
(FR)L'invention concerne des procédés et des systèmes de caractérisation d'un tissu d'un sujet qui comprennent l'acquisition et la réception de données pour une pluralité de séries temporelles d'images de fluorescence, l'identification d'un ou de plusieurs attributs des données relatives à une caractérisation clinique du tissu, et la catégorisation des données en groupes sur la base des attributs de telle sorte que les données dans le même groupe sont plus similaires les unes aux autres que les données dans des groupes différents, les groupes caractérisant le tissu. Les procédés et les systèmes comprennent en outre la réception de données pour une série temporelle d'images de fluorescence d'un sujet, l'association d'un groupe respectif à chacune d'une pluralité de sous-régions dans la série temporelle d'images de fluorescence du sujet, et la génération d'une carte spatiale du sujet sur la base des groupes pour la pluralité de sous-régions dans la série temporelle d'images de fluorescence du sujet. Les cartes spatiales générées peuvent ensuite être utilisées comme entrée pour des diagnostics de tissus à l'aide de l'apprentissage machine supervisé.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)