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1. (WO2019030410) COMPUTER-AIDED DIAGNOSTICS USING DEEP NEURAL NETWORKS
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Pub. No.: WO/2019/030410 International Application No.: PCT/EP2018/071830
Publication Date: 14.02.2019 International Filing Date: 10.08.2018
IPC:
G16H 30/40 (2018.01) ,G16H 50/20 (2018.01)
[IPC code unknown for G16H 30/40][IPC code unknown for G16H 50/20]
Applicants:
AIDENCE B.V [NL/NL]; Keizersgracht 560 1017 EM AMSTERDAM, NL
Inventors:
HARTE, Mark-Jan; NL
Agent:
DE VRIES & METMAN; Overschiestraat 180 1062 XK Amsterdam, NL
Priority Data:
201941010.08.2017NL
Title (EN) COMPUTER-AIDED DIAGNOSTICS USING DEEP NEURAL NETWORKS
(FR) DIAGNOSTIC ASSISTÉ PAR ORDINATEUR UTILISANT DES RÉSEAUX NEURONAUX PROFONDS
Abstract:
(EN) A computer-implemented method for determining a pathology in 3D image data is describe wherein the method may comprise:receiving at least a first 3D image of a body part, the 3D image comprising voxels associated with a predetermined image volume;a first 3D convolutional neural network determining a position of a volume of interest (VOI) in the image volume of the first 3D image, the VOI being associated with a pathology of the body part, the VOI defining a sub-volume of the image volume;determining first VOI voxels by selecting voxels of the first 3D image that have a position within the VOI as determined by the first 3D convolution neural network and providing the first VOI voxels to the input of a second 3D convolutional neural network; the second 3D convolutional neural network, determining a target label value on the basis of at least the first VOI voxels, the target label value being indicative of the presence or absence of a pathology in the VOI; and, generating a medical report by associating the target label value determined by the second 3D convolutional neural network with text and/or sentences representing a description of the pathology.
(FR) La présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour déterminer une pathologie dans des données d'image 3D, le procédé pouvant comprendre les étapes consistant à : recevoir au moins une première image 3D d'une partie corporelle, l'image 3D comprenant des voxels associés à un volume d'image prédéterminé ; un premier réseau neuronal convolutif 3D déterminant une position d'un volume d'intérêt (VOI) dans le volume d'image de la première image 3D, le VOI étant associé à une pathologie de la partie corporelle, le VOI définissant un sous-volume du volume d'image ; déterminer des premiers voxels du VOI en sélectionnant des voxels de la première image 3D qui ont une position dans le VOI telle que déterminée par le premier réseau neuronal convolutif 3D et fournir les premiers voxels du VOI à l'entrée d'un second réseau neuronal convolutif 3D ; le second réseau neuronal convolutif 3D, déterminant une valeur de marque cible sur la base desdits premiers voxels du VOI, la valeur de marqu cible indiquant la présence ou l'absence d'une pathologie dans le VOI ; et, générer un rapport médical par association de la valeur de marque cible déterminée par le second réseau neuronal convolutif 3D avec du texte et/ou des phrases représentant une description de la pathologie.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)