申请/专利权人：通用电气公司

申请日：2018-02-08

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN111492372B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：["20171019 US 62/574,333","20171227 US 15/855,033"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2020.08.28#实质审查的生效;2020.08.04#公开

摘要：本发明提供了用于使用与正常数据的偏差来便于图像分析的系统和技术。在一个示例中，系统生成指示图谱的图谱数据，该图谱包括来自多个参考患者的患者图像数据的第一部分和来自多个目标患者的患者图像数据的第二部分。将患者图像数据的第一部分与患者身份集合的对应年龄组进行匹配，患者身份与患者图像数据的第一部分相关联。系统还生成偏差图数据，偏差图数据表示患者图像数据的第二部分与患者图像数据的第一部分相比的偏差量。此外，系统基于偏差图数据对神经网络进行训练以确定一个或多个临床症状。

主权项：1.一种机器学习系统，包括：存储器，所述存储器存储计算机可执行部件；处理器，所述处理器执行存储在所述存储器中的计算机可执行组件，其中所述计算机可执行组件包括：图谱组件，所述图谱组件生成指示图谱的图谱数据，所述图谱包括用于多个第一儿科患者的正常患者图像数据的集合以及与所述多个第一儿科患者不同的多个第二儿科患者的异常患者图像数据的集合，其中所述正常患者图像数据的集合与所述异常患者图像数据的集合是分别的儿科脑扫描图像，并且其中所述正常患者图像数据的集合中的正常患者图像数据与所述异常患者图像数据的集合中的异常患者图像数据基于分别的患者身份与分别的儿科年龄组进行匹配；偏差图组件，所述偏差图组件将包括在所述图谱数据中的数值型数据值转换成基于与所述正常患者图像数据的集合相比的异常患者图像数据的集合的第一偏差量被格式化的数据值，并且基于所述数据值生成表示与所述正常患者图像数据相比的所述异常患者图像数据的第二偏差量的偏差图数据；和神经网络组件，所述神经网络组件基于所述偏差图数据对神经网络进行训练以确定一个或多个临床症状。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 通用电气公司 使用与正常数据的偏差进行图像分析

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