申请/专利权人：奥普托斯股份有限公司

申请日：2020-04-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111815553B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：["20190404 EP 19167392.0"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本申请涉及从医学图像中预测病理状况。一种用于从受试者的一部分的医学图像中确定病理状况的计算机实现的方法、系统、和计算机可读介质。该方法包括：获取医学图像中的多个病变位置；将聚类算法应用于多个病变位置以识别至少一个病变簇和对应的病变簇数据；基于所识别的病变簇数据，将每个病变簇归类到预定类别集合中的一个预定类别；将至少一个函数应用于关于预定类别集合中的每个类别的病变簇数据，其中，至少一个函数提供固定数量的数据输出；以及通过基于分类算法处理集合中每个类别的固定数量的数据输出来确定病理状况，该分类算法是在定义多个受试者的一部分的医学图像的图像数据上训练的。

主权项：1.一种确定与疾病相关的病理水平的计算机实现的方法，所述疾病是糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性中的一个并导致受试者的视网膜上的病变，所述病理水平根据所述受试者的视网膜的图像来确定，在所述图像中所述病变是可见的，所述图像已经使用眼部成像系统被捕获，所述方法包括：从识别出所述图像中的多个病变位置的自动病变检测器中获取S10所述图像中的所述多个病变位置；将聚类算法应用S12到所述多个病变位置，以便识别至少一个病变簇和对应的病变簇数据；基于所述对应的病变簇数据，将所述至少一个病变簇中的每个病变簇归类S14到预定类别集合中的一个预定类别，从而生成与所述至少一个病变簇对应的类别集合；针对所生成的类别集合中的每个类别，将至少一个函数应用于S16关于所述类别的所述对应的病变簇数据，以生成所述类别的预定量的数据输出；和通过使用分类算法处理所述类别集合中的每个类别的所述预定量的数据输出，从所述图像中确定S18病理状况，其中，所述分类算法基于在定义多个受试者的一部分的图像的图像数据使用一个或更多个机器学习算法训练，其中，所述至少一个函数是统计函数，所述统计函数取一组实数并返回实数。

全文数据：

权利要求：

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