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1. (WO2018060243) DÉTERMINATION D'UN TYPE DE TISSU ANIMAL OU HUMAIN
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N° de publication : WO/2018/060243 N° de la demande internationale : PCT/EP2017/074488
Date de publication : 05.04.2018 Date de dépôt international : 27.09.2017
CIB :
G02B 21/00 (2006.01) ,A61B 90/20 (2016.01) ,G06T 7/00 (2017.01)
G PHYSIQUE
02
OPTIQUE
B
ÉLÉMENTS, SYSTÈMES OU APPAREILS OPTIQUES
21
Microscopes
[IPC code unknown for A61B 90/20]
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
7
Analyse d'image, p.ex. à partir d'un mappage binaire pour obtenir un mappage non binaire
Déposants :
SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT [DE/DE]; Werner-von-Siemens-Straße 1 80333 München, DE
Inventeurs :
ENGEL, Thomas; DE
GIGLER, Alexander Michael; DE
OTTE, Clemens; DE
PASTUSIAK, Remigiusz; DE
PAUST, Tobias; DE
SIMON, Elfriede; DE
STÜTZ, Evamaria; DE
VOGL, Stefanie; DE
Données relatives à la priorité :
10 2016 218 520.927.09.2016DE
Titre (EN) DETERMINING A TISSUE TYPE OF A TISSUE OF AN ANIMAL OR HUMAN INDIVIDUAL
(FR) DÉTERMINATION D'UN TYPE DE TISSU ANIMAL OU HUMAIN
(DE) ERMITTELN EINES GEWEBETYPS EINES GEWEBES EINES TIERISCHEN ODER MENSCHLICHEN INDIVIDUUMS
Abrégé :
(EN) The invention relates to a method for determining a tissue type of a tissue of an animal or human individual, in which method: electromagnetic radiation (26) emitted by a tissue sample (24) of the tissue is sensed (10) by means of a radiation sensor (22), the radiation sensor (22) providing a sensor signal (28) in accordance with the sensed electromagnetic radiation, and the sensor signal (28) is evaluated (12) by means of an evaluation unit (30) in order to determine and output the tissue type. The problem addressed by the invention is that of enabling improved determination of the tissue type. According to the invention, the evaluation unit (30) is a self-learning evaluation unit (30) that is initially trained (14) by means of training data sets (32) on the basis of at least one model, which is based on a method for machine learning, the training of the evaluation unit being conducted by means of such training data sets (32) each comprising a training sensor signal with an associated training tissue type.
(FR) L'invention concerne un procédé permettant de déterminer un type de tissu animal ou humain, procédé selon lequel : - un rayonnement (26) électromagnétique émis à travers un échantillon (24) du tissu est détecté (10) au moyen d'un détecteur de rayonnement (22), le détecteur de rayonnement (22) produisant un signal de détection (28) en fonction du rayonnement électromagnétique détecté, et - le signal de détection (28) est évalué (12) au moyen d'une unité d'évaluation (30) afin de déterminer et de fournir le type de tissu. L'invention vise à améliorer la détermination du type de tissu. À cet effet, l'unité d'évaluation (30) est une unité d'évaluation (30) à auto-apprentissage qui subit initialement un apprentissage (14) à l'aide d'ensembles de données d'apprentissage (32) sur la base d'au moins un modèle, lequel modèle est basé sur un procédé d'apprentissage automatique, l'apprentissage de l'unité d'évaluation s'effectuant au moyen d'ensembles de données d'apprentissage (32) qui comportent un signal de détection d'apprentissage respectif doté d'un type de tissu d'apprentissage associé respectif.
(DE) Ermitteln eines Gewebetyps eines Gewebes eines tierischen oder menschlichen Individuums Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln eines Gewebetyps eines Gewebes eines tierischen oder menschlichen Individuums, bei dem: - durch eine Gewebeprobe (24) des Gewebes abgegebene elektromagnetische Strahlung (26) mittels eines Strahlungssensors (22) erfasst (10) wird, wobei der Strahlungssensor (22) abhängig von der erfassten elektromagnetischen Strahlung ein Sensorsignal (28) bereitstellt, und - das Sensorsignal (28) mittels einer Auswerteeinheit (30) ausgewertet (12) wird, um den Gewebetyp zu ermitteln und auszugeben. Es ist die Aufgabe der Erfindung, ein verbessertes Ermitteln des Gewebetyps zu ermöglichen. Erfindungsgemäß ist die Auswerteeinheit (30) eine selbstlernende Auswerteeinheit (30), die initial anhand von Trainingsdatensätzen (32) auf Basis von wenigstens einem Modell trainiert (14) wird, das auf einem Verfahren zum maschinellen Lernen basiert, wobei das Trainieren der Auswerteeinheit mittels solcher Trainingsdatensätze (32) erfolgt, die ein jeweiliges Trainingssensorsignal mit einem jeweils zugeordneten Trainingsgewebetyp umfassen.
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Langue de publication : allemand (DE)
Langue de dépôt : allemand (DE)