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1. WO2022011023 - DETERMINING A CLINICAL PARAMETER VIA EVALUATION OF SEQUENTIAL MEDICAL IMAGES

Publication Number WO/2022/011023
Publication Date 13.01.2022
International Application No. PCT/US2021/040702
International Filing Date 07.07.2021
IPC
G06K 9/62 2022.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
Applicants
  • THE GENERAL HOSPITAL CORPORATION [US]/[US]
Inventors
  • VARADARAJAN, Kartik Mangudi
  • BORJALI, Alireza
  • MURATOGLU, Orhun, K.
Agents
  • WESORICK, Richard, S.
Priority Data
63/048,80307.07.2020US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) DETERMINING A CLINICAL PARAMETER VIA EVALUATION OF SEQUENTIAL MEDICAL IMAGES
(FR) DÉTERMINATION D'UN PARAMÈTRE CLINIQUE PAR LE BIAIS D'UNE ÉVALUATION D'IMAGES MÉDICALES SÉQUENTIELLES
Abstract
(EN) Systems and methods are provided for determining a clinical parameter via evaluation of sequential medical images. A sequence of at least three medical images for a patient are captured at a scanner. A set of at least two difference images are generated from the sequence of at least three medical images. Each difference image represents a difference in content between two adjacent images in the sequence of at least three medical images. The set of at least two difference images are provided to a predictive model. The predictive model includes an artificial neural network having at least one convolutional layer. A clinical parameter for the patient is determined at the predictive model from at least the set of at least two difference images.
(FR) L'invention concerne des systèmes et des procédés permettant de déterminer un paramètre clinique par le biais d'une évaluation d'images médicales séquentielles. Une séquence d'au moins trois images médicales pour un patient est capturée au niveau d'un scanner. Un ensemble d'au moins deux images de différence est généré à partir de la séquence d'au moins trois images médicales. Chaque image de différence représente une différence de contenu entre deux images adjacentes dans la séquence d'au moins trois images médicales. L'ensemble d'au moins deux images de différence est fourni à un modèle prédictif. Le modèle prédictif comprend un réseau neuronal artificiel ayant au moins une couche de convolution. Un paramètre clinique pour le patient est déterminé au niveau du modèle prédictif à partir d'au moins l'ensemble d'au moins deux images de différence.
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