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1. WO2022049039 - PROCÉDÉ DE DÉCOMPOSITION SPECTRALE DE MATIÈRE AUX RAYONS X

Numéro de publication WO/2022/049039
Date de publication 10.03.2022
N° de la demande internationale PCT/EP2021/073920
Date du dépôt international 31.08.2021
CIB
A61B 6/00 2006.1
ANÉCESSITÉS COURANTES DE LA VIE
61SCIENCES MÉDICALE OU VÉTÉRINAIRE; HYGIÈNE
BDIAGNOSTIC; CHIRURGIE; IDENTIFICATION
6Appareils pour diagnostic par radiations, p.ex. combinés avec un équipement de thérapie par radiations
G06N 3/04 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G06K 9/62 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
CPC
A61B 6/4241
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
6Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
42with arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
4208characterised by using a particular type of detector
4241using energy resolving detectors, e.g. photon counting
A61B 6/482
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
6Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
48Diagnostic techniques
482involving multiple energy imaging
A61B 6/5205
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
6Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
5205involving processing of raw data to produce diagnostic data
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/084
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
084Back-propagation
G06V 10/774
Déposants
  • KONINKLIJKE PHILIPS N.V. [NL]/[NL]
Inventeurs
  • SOSSIN, Artur
  • BRENDEL, Bernhard Johannes
Mandataires
  • PHILIPS INTELLECTUAL PROPERTY & STANDARDS
Données relatives à la priorité
20194235.603.09.2020EP
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) SPECTRAL X-RAY MATERIAL DECOMPOSITION METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE DÉCOMPOSITION SPECTRALE DE MATIÈRE AUX RAYONS X
Abrégé
(EN) A method for material decomposition of an object based on spectral X-ray scan data for the object and based on application of a frequency split approach. The method comprises using two AI models in parallel to perform the material decomposition analysis based on input spectral X- ray data, wherein the models are configured such that one exhibits higher bias and lower variance (lower noise) than the other. The input spectral X-ray data is fed to both models. The output material composition data from the low bias model is low-pass filtered and the output material composition data from the low variance model is high pass filtered. The outputs from the two models are linearly combined, either before the filtering or after. The resulting combined material decomposition data has both lower bias and lower noise compared to the output generated if just one AI model were to be used.
(FR) Procédé de décomposition de la matière d'un objet sur la base de données spectrales de balayage aux rayons X de l'objet et sur la base de l'application d'une approche de division de fréquence. Le procédé consiste à utiliser en parallèle deux modèles d'IA pour effectuer l'analyse de décomposition de la matière sur la base de données spectrales de rayons X d'entrée, les modèles étant conçus de telle sorte que l'un présente une polarisation supérieure et une variance inférieure (bruit plus faible) que l'autre. Les données spectrales de rayons X d'entrée sont fournies aux deux modèles. Les données de sortie sur la composition de la matière provenant du modèle à faible polarisation sont filtrées passe-bas et les données de sortie sur la composition de la matière provenant du modèle à faible variance sont filtrées passe-haut. Les sorties des deux modèles sont combinées linéairement, soit avant soit après le filtrage. Les données de décomposition de la matière combinées résultantes ont à la fois une polarisation inférieure et un bruit inférieur par rapport à la sortie générée si un seul modèle d'IA était utilisé.
Documents de brevet associés
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