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1. (WO2006054272) PROCEDE DE STRATIFICATION PERMETTANT DE RESOUDRE LE PROBLEME DE NOMBRES DE CAS DESEQUILIBRES LORS DE LA REDUCTION DES FAUX POSITIFS DE DETECTION DES NODULES PULMONAIRES ASSISTEE PAR ORDINATEUR
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2006/054272    N° de la demande internationale :    PCT/IB2005/053843
Date de publication : 26.05.2006 Date de dépôt international : 21.11.2005
CIB :
G06K 9/62 (2006.01), G06T 7/00 (2006.01)
Déposants : KONINKLIJKE PHILIPS ELECTRONICS, N.V. [NL/NL]; Groenewoudseweg 1, NL-5621 BA Eindhoven (NL) (Tous Sauf US).
ZHAO, Luyin [CN/US]; (US) (US Seulement).
LEE, Kwok Pun [US/US]; (US) (US Seulement).
BOROCZKY, Lilla [US/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : ZHAO, Luyin; (US).
LEE, Kwok Pun; (US).
BOROCZKY, Lilla; (US)
Représentant
commun :
KONINKLIJKE PHILIPS ELECTRONICS, N.V.; c/o John F. Vodopia, P.O. Box 3001, Briarcliff Manor, NY 10510-8001 (US)
Données relatives à la priorité :
60/629,752 19.11.2004 US
Titre (EN) A STRATIFICATION METHOD FOR OVERCOMING UNBALANCED CASE NUMBERS IN COMPUTER-AIDED LUNG NODULE FALSE POSITIVE REDUCTION
(FR) PROCEDE DE STRATIFICATION PERMETTANT DE RESOUDRE LE PROBLEME DE NOMBRES DE CAS DESEQUILIBRES LORS DE LA REDUCTION DES FAUX POSITIFS DE DETECTION DES NODULES PULMONAIRES ASSISTEE PAR ORDINATEUR
Abrégé : front page image
(EN)A method for computer aided detection (CAD) and classification of regions of interest detected within HRCT medical image data. The method includes post-CAD machine learning techniques applied to maximize specificity and sensitivity of identification of a region/volume as being a nodule or non-nodule. The regions are identified by a CAD process, and automatically segmented. A feature pool is identified and extracted from each segmented region, and processed by genetic algorithm to identify an optimal feature subset, wherein a data stratification method is used to balance the number of cases in different classes. The subset determined by GA is used to train the support vector machine to classify candidate region/volumes found within non-training data.
(FR)La présente invention se rapporte à un procédé de détection assistée par ordinateur (CAD) et de classification de régions d'intérêt détectées au sein de données d'images médicales HRCT. Ce procédé inclut des techniques d'apprentissage par machine post-CAD appliquées de manière à maximiser la spécificité et la sensibilité de l'identification d'une région/d'un volume comme étant ou n'étant pas un nodule. Ces régions sont identifiées par un processus CAD, et segmentées automatiquement. Un groupe de caractéristiques est identifié et extrait de chaque région segmentée, et traité par un algorithme génétique aux fins de l'identification d'un sous-ensemble de caractéristiques optimales, un procédé de stratification des données étant utilisé pour équilibrer les nombres de cas dans des classes différentes. Le sous-ensemble déterminé par GA est utilisé pour entraîner la machine vectorielle de support aux fins de la classification des régions/volumes candidats trouvés à l'intérieur des données non obtenues par entraînement.
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)