申请/专利权人：玛雷迪夫美国公司

申请日：2020-10-08

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN114503213B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G06N3/02

优先权：["20191011 US 16/600,009"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.08#授权;2023.05.16#专利申请权的转移;2022.05.31#实质审查的生效;2022.05.13#公开

摘要：用于开发疾病检测模型的系统和方法。一种方法包括使用图像研究和从放射学报告挖掘的相关联的疾病标签来训练模型。图像研究包括三维图像卷的多个二维切片的序列，并且模型包括卷积神经网络层104和卷积长短期记忆层108。训练模型包括：使用卷积神经网络层104从多个二维切片中的每一个单独地提取一组特征；使用卷积长短期记忆层108顺序地处理由卷积神经网络层104针对多个二维切片中的每一个提取的特征；处理来自卷积长短期记忆层108的针对多个二维切片中顺序上最后的二维切片的输出以生成疾病的概率；以及基于概率与标签的比较来更新模型。

主权项：1.一种用于无需手动注释疾病位置而开发疾病检测模型的系统，所述系统包括：一个或多个电子处理器，被配置为：使用图像研究和从针对所述图像研究生成的放射学报告中挖掘的相关联的疾病标签来训练所述疾病检测模型，所述图像研究包括三维图像卷的多个二维切片的序列，所述疾病检测模型包括卷积神经网络层和卷积长短期记忆层，其中训练所述疾病检测模型包括使用所述卷积神经网络层单独地提取所述多个二维切片中的每一个二维切片的特征；使用所述卷积长短期记忆层顺序地处理由所述卷积神经网络层针对被视为时间序列的所述多个二维切片中的每一个二维切片提取的所述特征，包括：将所提取的每一个二维切片的特征一次一个馈送到以第一方向穿过卷移动的卷积LSTM中，随后，馈送到在与第一方向相反的第二方向穿过卷移动的卷积LSTM中；处理来自所述卷积长短期记忆层的针对所述多个二维切片中顺序上最后的二维切片的输出以生成疾病的概率；将所述概率与所述标签进行比较；基于所述比较更新所述疾病检测模型；以及在训练所述疾病检测模型之后，将所述疾病检测模型应用于包括三维图像卷的多个二维切片的序列的新图像研究，以针对所述新图像研究生成所述疾病的概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 玛雷迪夫美国公司 使用卷积长短期记忆从弱注释的卷式医学图像检测疾病

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