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1. WO2020007277 - CEREBRAL HEMORRHAGE AMOUNT CALCULATION METHOD BASED ON DEEP LEARNING

Publication Number WO/2020/007277
Publication Date 09.01.2020
International Application No. PCT/CN2019/094326
International Filing Date 02.07.2019
IPC
[IPC code unknown for G06T 7/62]
G06T 7/62 (2017.01)
CPC
G06N 3/0454
G06T 2207/10081
G06T 2207/30016
G06T 7/11
G06T 7/62
Applicants
  • 北京推想科技有限公司 INFERVISION [CN/CN]; 中国北京市 朝阳区远洋国际中心C座11层 11th Floor, Block C, Ocean International Center Chaoyang District Beijing 100025, CN
Inventors
  • 张荣国 ZHANG, Rongguo; CN
  • 龚强 GONG, Qiang; CN
  • 夏晨 XIA, Chen; CN
  • 陈宽 CHEN, Kuan; CN
Agents
  • 北京戈程知识产权代理有限公司 GE CHENG & CO., LTD.; 中国北京市 东城区东长安街1号东方广场东三办公楼19层程伟(DavidW.Cheng) David W. Cheng Level 19, Tower E3, The Towers, Oriental Plaza No. 1, East Chang An Avenue, Dongcheng District Beijing 100738, CN
Priority Data
201810730121.X05.07.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) CEREBRAL HEMORRHAGE AMOUNT CALCULATION METHOD BASED ON DEEP LEARNING
(FR) MÉTHODE DE CALCUL DE QUANTITÉ D'HÉMORRAGIE CÉRÉBRALE BASÉE SUR UN APPRENTISSAGE PROFOND
(ZH) 一种基于深度学习的计算脑出血量的方法
Abstract
(EN)
Disclosed is a cerebral hemorrhage amount calculation method based on deep learning. The specific steps are: S1: acquiring cerebral hemorrhage CT image data and marking same; S2: designing a segmentation model of a cerebral hemorrhage area that is based on deep learning, and training the segmentation model by using the marked cerebral hemorrhage CT image data; S3: inputting test cerebral hemorrhage CT image data into the trained segmentation model to obtain a segmentation result; S4: calculating a cerebral hemorrhage volume according to the obtained segmentation result; and S5: generating a structured report including a cerebral hemorrhage position and the cerebral hemorrhage volume. By means of the method, the amount of cerebral hemorrhage can be calculated accurately and quickly, providing important decision-making information for clinical intervention.
(FR)
L'invention concerne une méthode de calcul de quantité d'hémorragie cérébrale basée sur un apprentissage profond. Les étapes spécifiques consistent : S1 : à acquérir des données d'image CT d'hémorragie cérébrale et les marquer ; S2 : à concevoir un modèle de segmentation d'une zone d'hémorragie cérébrale qui est basée sur un apprentissage profond, et enseigner le modèle de segmentation à l'aide des données d'image CT d'hémorragie cérébrale marquées ; S3 : à entrer des données d'image CT d'hémorragie cérébrale d'essai dans le modèle de segmentation entraîné pour obtenir un résultat de segmentation ; S4 : à calculer un volume d'hémorragie cérébrale selon le résultat de segmentation obtenu ; et S5 : à générer un rapport structuré comprenant une position d'hémorragie cérébrale et le volume d'hémorragie cérébrale. Au moyen du procédé, la quantité d'hémorragie cérébrale peut être calculée avec précision et rapidement, fournissant des informations de prise de décision importantes pour une intervention clinique.
(ZH)
一种基于深度学习的计算脑出血量的方法,具体步骤为:S1:获取脑出血CT影像数据并进行标记;S2:设计基于深度学习的脑出血区域的分割模型,利用标记好的脑出血CT影像数据来训练所述分割模型;S3:将测试的脑出血CT影像数据输入至训练好的分割模型中,得到分割结果;S4:根据得到的分割结果计算脑出血体积;S5:生成包含脑出血位置和出血体积的结构化报告。本方法可以既准确又快速地计算脑出血量,为临床干预提供重要决策信息。
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