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1. WO2020159935 - SYSTÈMES, PROCÉDÉS ET SUPPORTS PERMETTANT DE TRANSFORMER AUTOMATIQUEMENT UNE IMAGE NUMÉRIQUE EN UNE IMAGE DE PATHOLOGIE SIMULÉE

Numéro de publication WO/2020/159935
Date de publication 06.08.2020
N° de la demande internationale PCT/US2020/015332
Date du dépôt international 28.01.2020
CIB
G06T 17/20 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
17Modélisation tridimensionnelle pour infographie
20Description filaire, p.ex. polygonalisation ou tessellation
G06T 19/20 2011.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
19Manipulation de modèles ou d'images tridimensionnels pour infographie
20Édition d'images tridimensionnelles , p.ex. modification de formes ou de couleurs, alignement d'objets ou positionnements de parties
G06T 5/00 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
5Amélioration ou restauration d'image
CPC
G06T 17/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
17Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
20Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, ; tesselation
G06T 19/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
19Manipulating 3D models or images for computer graphics
20Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
G06T 5/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
5Image enhancement or restoration
Déposants
  • DIGNITY HEALTH [US]/[US]
  • ARIZONA BOARD OF REGENTS ON BEHALF OF ARIZONA STATE UNIVERSITY [US]/[US]
Inventeurs
  • IZADYYAZDANABADI, Mohammadhassan
  • PREUL, Mark, C.
  • BELYKH, Evgenii
  • YANG, Yezhou
Mandataires
  • DURNFORD, Dillon, E.
Données relatives à la priorité
62/797,78428.01.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) SYSTEMS, METHODS, AND MEDIA FOR AUTOMATICALLY TRANSFORMING A DIGITAL IMAGE INTO A SIMULATED PATHOLOGY IMAGE
(FR) SYSTÈMES, PROCÉDÉS ET SUPPORTS PERMETTANT DE TRANSFORMER AUTOMATIQUEMENT UNE IMAGE NUMÉRIQUE EN UNE IMAGE DE PATHOLOGIE SIMULÉE
Abrégé
(EN)
In accordance with some embodiments of the disclosed subject matter, systems, methods, and media for automatically transforming a digital image into a simulated pathology image are provided. In some embodiments, the method comprises: receiving a content image from an endomicroscopy device; receiving, from a hidden layer of a convolutional neural network (CNN) trained to recognize a multitude of classes of common objects, features indicative of content of the content image; receiving, providing a style reference image to the CNN; receiving, from another hidden layer of the CNN, features indicative of a style of the style reference image; receiving, from the hidden layers of the CNN, features indicative of content and style of a target image; generating a loss value based on the features of the content image, the style reference image, and the target image; minimizing the loss value; and displaying the target image with the minimized loss.
(FR)
Selon certains modes de réalisation, l'invention concerne des systèmes, des procédés et des supports permettant de transformer automatiquement une image numérique en une image de pathologie simulée. Dans certains modes de réalisation, le procédé consiste : à recevoir une image de contenu d'un dispositif d'endomicroscopie ; à recevoir, d'une couche cachée d'un réseau neuronal convolutionnel (CNN) formé à reconnaître une multitude de classes d'objets communs, des caractéristiques révélatrices du contenu de l'image de contenu ; à recevoir, à fournir une image de référence de style au CNN ; à recevoir, d'une autre couche cachée du CNN, des caractéristiques révélatrices d'un style de l'image de référence de style ; à recevoir, des couches cachées du CNN, des caractéristiques révélatirces du contenu et du style d'une image cible ; à générer une valeur de perte sur la base des caractéristiques de l'image de contenu, de l'image de référence de style et de l'image cible ; à réduire au minimum la valeur de perte ; et à afficher l'image cible, la perte étant réduite au minimum.
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