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1. (WO2006052516) SYSTEME ET PROCEDE RELATIFS A UNE MACHINE A VECTEURS SUPPORTS CONTIGUS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2006/052516    N° de la demande internationale :    PCT/US2005/039335
Date de publication : 18.05.2006 Date de dépôt international : 01.11.2005
CIB :
G06K 9/68 (2006.01), G06T 7/00 (2006.01)
Déposants : SIEMENS MEDICAL SOLUTIONS USA, INC. [US/US]; 51 Valley Stream Parkway, Malvern, Pennsylvania 19355 (US) (Tous Sauf US).
STOECKEL, Jonathan [NL/US]; (US) (US Seulement).
FUNG, Glenn [VE/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : STOECKEL, Jonathan; (US).
FUNG, Glenn; (US)
Mandataire : JOHNSON, Brian K.; Siemens Corporation- Intellectual Property Dept., 170 Wood Avenue South, Iselin, New Jersey 08830 (US)
Données relatives à la priorité :
60/624,620 03.11.2004 US
11/262,041 28.10.2005 US
Titre (EN) SYSTEM AND METHOD FOR A CONTIGUOUS SUPPORT VECTOR MACHINE
(FR) SYSTEME ET PROCEDE RELATIFS A UNE MACHINE A VECTEURS SUPPORTS CONTIGUS
Abrégé : front page image
(EN)A method of classifying features in digitized images includes providing a plurality of feature points in an n-dimensional space, wherein said feature points have been extracted (23) from a digitized medical image, formulating (24) a support vector machine to classify said feature point into one of two sets, wherein each said feature classification vector is transformed (25) by an adjacency matrix defined by those points that are nearest neighbors of said feature, and solving (26) said support vector machine by a linear optimization algorithm to determine a classifying plane that separates the feature vectors into said two sets.
(FR)L'invention porte sur un procédé de classement de points caractéristiques d'images numérisées comportant les étapes suivantes: détermination de points caractéristiques dans un espace à n dimensions, lesdits points ayant été extraits (23) d'une image médicale numérisée; formulation (24) d'une machine à vecteurs supports classant lesdits points dans l'un des deux ensembles d'un groupe, chacun des vecteurs de classement de ladite caractéristique étant transformé (25) par une matrice d'adjacence définie par les points en étant les plus proches; et résolution (26) de la machine à vecteurs supports au moyen d'un algorithme linéaire d'optimisation pour déterminer un plan de classement des vecteurs caractéristiques dans les deux ensembles.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)