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1. WO2022001237 - METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATICALLY RECOGNIZING IMAGE OF PRIMARY TUMOR OF NASOPHARYNGEAL CARCINOMA

Publication Number WO/2022/001237
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/CN2021/083154
International Filing Date 26.03.2021
IPC
G06T 7/11 2017.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
10Segmentation; Edge detection
11Region-based segmentation
Applicants
  • 广州柏视医疗科技有限公司 PERCEPTION VISION MEDICAL TECHNOLOGY CO. LTD [CN]/[CN]
  • 广州柏视数据科技有限公司 PERCEPTION VISION DATA TECHNOLOGY CO. LTD [CN]/[CN]
Inventors
  • 魏军 WEI, Jun
  • 朱德明 ZHU, Deming
  • 谢培梁 XIE, Peiliang
Agents
  • 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 BEIJING XINGZHI XIANGDA INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY CO., LTD.
Priority Data
202010595992.228.06.2020CN
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATICALLY RECOGNIZING IMAGE OF PRIMARY TUMOR OF NASOPHARYNGEAL CARCINOMA
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE D'IMAGE DE TUMEUR PRIMAIRE DE CARCINOME DU NASOPHARYNX
(ZH) 鼻咽癌原发肿瘤图像自动识别方法及系统
Abstract
(EN) A method and system for automatically recognizing an image of a primary tumor of nasopharyngeal carcinoma, based on a CT three-dimensional image of a test subject, supplemented by an MR series of three-dimensional images, constituting one multimodal input for a semantic segmentation network model, and implementing the recognition of a primary tumor of nasopharyngeal carcinoma on CT. The combination of the CT three-dimensional image with the MR series of three-dimensional images effectively increases the quality of input data, learns global information and detailed information of a high-resolution image, effectively increases the prognosis accuracy and generalization capability of the semantic segmentation network model, and provides flexibility at an input end and at an output end, thus effectively increasing the work efficiency of a health professional.
(FR) La présente invention concerne un procédé et un système de reconnaissance automatique d'une image de tumeur primaire de carcinome du nasopharynx sur la base d'une image tridimensionnelle de tomodensitométrie (CT) d'un sujet testé, complétée par une série d'images tridimensionnelles de résonance magnétique (RM), le tout servant d'entrée multimodale pour un modèle de réseau de segmentation sémantique et mettant en œuvre la reconnaissance d'une tumeur primaire de carcinome du nasopharynx sur CT. La combinaison de l'image tridimensionnelle de CT avec la série d'images tridimensionnelles de RM augmente efficacement la qualité des données d'entrée, permet d'apprendre des informations globales et des informations détaillées d'une image à haute résolution, augmente efficacement la précision de pronostic et la capacité de généralisation du modèle de réseau de segmentation sémantique et fournit une flexibilité à une extrémité d'entrée et à une extrémité de sortie, augmentant ainsi efficacement l'efficacité de travail d'un professionnel de la santé.
(ZH) 一种鼻咽癌原发肿瘤图像自动识别方法及系统,以被测者的CT三维图像为基础,辅以MR序列三维图像,构成了语义分割网络模型的一个多模态输入,实现在CT上的鼻咽癌原发肿瘤识别。结合CT三维图像与MR序列三维图像,能有效提高输入数据的质量,并学习到高分辨率图像的全局信息和细节信息,能有效提高语义分割网络模型的预测准确度和泛化能力,并具备输入端与输出端的灵活性,进而有效提高医疗工作者的工作效率。
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