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公开(公告)号：CN110582810A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201880026419.0
申请日：2018-04-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： M·塞芬斯特 , S·M·达拉尔 , A·M·塔赫玛塞比马拉古奥施 , P·J·昌
Abstract: 一种系统(100)包括：端点预测引擎(150)，其使用机器学习模型(132)和患者的一个或多个临床报告对象(152)来预测端点(302)，其中，所述机器学习模型输入所述一个或多个临床报告对象并根据所述一个或多个临床报告对象中的短语或n元语言模型来输出所预测的端点；端点可视化接口(160)，其使用计分卡(162)或时间线(164)来对所预测的端点(302)进行可视化；端点建模引擎(130)，其根据训练数据来生成所述机器学习模型，所述训练数据包括经验证的端点(122)和临床报告对象(116)。
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公开(公告)号：CN110291555A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201780086124.8
申请日：2017-12-12
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： M·塞芬斯特 , T·A·福斯贝里 , W·J·A·F·迪克斯
Abstract: 本公开涉及一种被配置为促进对健康状况的计算分析的系统。在一些实施例中，所述系统被配置为：获得包括节点和边的图形，所述节点包括对应于风险参数的第一节点类型的节点和对应于风险模型的第二节点类型的节点；处理所述图形以通过以下操作生成第一个体的得到的图形：确定关于所述第一个体的第一类型的节点(其具有将所述第一类型的节点连接到所述图形中的第二类型的节点的边)的风险参数的值；并且基于所述第一类型的节点的风险参数的值从所述图形中移除将第二类型的节点连接到第一类型的节点的边；并且基于得到的图形来选择要用于执行所述第一个体健康状况的分析的风险模型。
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公开(公告)号：CN110140178A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201780072472.X
申请日：2017-11-16
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： M·塞芬斯特 , 钱悦晨 , 贾宇岗 , A·M·塔赫玛塞比马拉古奥施
Abstract: 一种医学成像装置包括放射学工作站(10)，所述放射学工作站具有工作站显示器(14)以及一个或多个工作站用户输入设备(16)。医学成像设备控制器(26)包括控制器显示器(30)以及一个或多个控制器用户输入设备(32)。所述医学成像设备控制器被连接以控制医学成像设备(40)来采集医学图像(44)。一个或多个电子处理器(22、38)被编程为：操作所述医学工作站以提供图形用户接口(GUI)(24)，所述图形用户接口显示被存储在放射学信息系统(RIS)(20)中的医学图像、接收医学检查报告的条目、显示图像评级用户对话框(70)并且经由所述图像评级用户对话框接收针对被显示在所述医学工作站处的医学图像的图像质量评级；操作所述医学成像设备控制器以执行成像检查过程，所述成像检查过程包括操作所述医学成像设备控制器以控制所述医学成像设备来采集过程医学图像；在执行所述成像检查过程时，基于经由被显示在所述医学工作站处的所述图像质量评级用户对话框接收到的图像质量评级将质量评级分配给所述过程医学图像；并且在执行所述成像检查过程时，显示被分配给所述过程医学图像的质量评级。
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公开(公告)号：CN109478419A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201780043896.3
申请日：2017-07-14
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: G16H15/00 , G06F17/277 , G16H10/60 , G16H50/20
Abstract: 在用于帮助总结显著医学报告发现的工具中，从当前医学报告中提取表示发现的发现标记(66)，并且基于参考数据库(32)中的发现标记的统计结果来计算每个这样的发现标记的显著性值，所述统计结果包括在报告摘要部分中包含发现标记的参考医学报告的计数以及在报告中的任何地方包含发现标记的参考医学报告的计数。显示从当前医学报告中提取的发现的排序或子集。可以以显著性值对所显示的发现进行排序或选择子集。为了生成参考数据库，针对每个参考医学报告(42)，提取发现标记(46)，并且基于发现标记是否是从参考报告的报告摘要部分中提取的来确定每个这样的发现标记是否是显著的。
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公开(公告)号：CN109074853A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201780022235.2
申请日：2017-04-04
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： M·塞芬斯特 , P·J·昌 , A·M·塔赫玛塞比马拉古奥施
Abstract: 一种放射学工作站(24)，包括：至少一个显示部件(30、32)；至少一个用户输入设备(28)；以及至少一个微处理器(26、34)，其被编程为生成针对经由所述至少一个用户输入设备(28)接收到的上下文的临床代码的上下文排序并且在所述放射学工作站(24)的所述显示部件(30、32)上显示关于所述上下文排序的信息。所述上下文排序是由所述微处理器根据以下项来计算的：(i)被包含在放射学报告数据库(10)中并且满足所述上下文的放射学报告中的所述临床代码的出现的统计结果，以及(ii)被包含在问题列表数据库中并且满足所述上下文的问题列表中的所述临床代码的统计结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107750383A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201680034273.5
申请日：2016-05-20
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： M·塞芬斯特 , Z·阿列克索夫斯基 , 钱悦晨 , T·D·D·S·马博杜瓦纳
IPC: G16H15/00
Abstract: 一种系统和方法执行以下步骤：检索针对成像检查的报告；从所述报告解析出文本；将解析出的文本映射到本体；根据从针对所述成像检查的所述报告提取的本体概念自动导出分类方案；使用所述本体概念和所述分类方案将语义类别分配给所述成像检查；以及基于所分配的语义类别使所述成像检查与其他成像检查成组。
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公开(公告)号：CN107257977A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201680012097.5
申请日：2016-02-23
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： T·D·D·S·马博杜瓦纳 , M·塞芬斯特
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16H15/00 , A61B5/7275 , G06F19/00 , G06F19/321 , G16H50/70
Abstract: 一种纵向跟踪系统(10)包括病变跟踪单元(28)和显示设备(24)。响应于接收的患者识别符，所述病变跟踪单元(28)构建(102)根据所述患者识别符检索的至少一个纵向跟踪的病变的特性信息的显示与通过将检索的报告的时间识别符与所述特性信息进行比较而被确定至少一个缺失的测量结果的指示符，并且每个报告包括具有针对所述患者识别符的至少一个己报告的病变的测量结果的叙述。所述显示设备(24)显示每个纵向跟踪的病变的所述特性信息构建的显示和所述至少一个缺失的测量结果的所述指示符。
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公开(公告)号：CN106068509A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201480075711.3
申请日：2014-12-11
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： T·D·D·S·马博杜瓦纳 , M·塞芬斯特 , J·F·彼得斯 , 钱悦晨 , A·R·特拉维斯
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种用于创建患者发现的纵视图的系统包括自然语言处理引擎，其从临床文档中提取临床发现。时间分辨率引擎确定临床发现属于哪个其他临床文档。可视化图形用户界面指示所述临床文档与其他临床文档之间的临床发现的关联性。自然语言处理引擎也将一幅或多幅图像链接到临床发现。
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公开(公告)号：CN103477353A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201280013560.X
申请日：2012-02-13
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: A61B5/0033 , G06F19/00 , G06F19/321 , G06K9/6201 , G06T7/0014 , G06T2207/10088 , G06T2207/10116 , G06T2207/10136 , G06T2207/30068
Abstract: 本发明中描述了用于智能地组合跨不同模态接收的医学发现的系统和方法。所述系统包括：提取模块，其从包括注释的感兴趣区的图像提取背景信息；特征选择模块，其使用所提取的背景信息和注释构建当前特征矢量；以及引用引擎，其计算当前特征矢量和先前图像的先前特征矢量之间的相似性分值。所述方法包括从包括注释的感兴趣区的图像提取背景信息；利用所提取的背景信息和所述注释构建当前特征矢量；以及计算当前特征矢量和先前图像的先前特征矢量之间的相似性分值。
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公开(公告)号：CN119278468A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202380041740.7
申请日：2023-05-22
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T11/00
Abstract: 提供了用于将三维计算机断层扫描(CT)数据转换成二维图像的系统和方法。提供了这样一种方法，其包括检索三维CT成像数据，其中，三维CT成像数据包括绕着中心轴线从多个角度获取的投影数据。一旦检索到三维CT成像数据，成像数据被处理为三维图像，并且该方法继续通过追踪来自位于三维图像的外部的模拟辐射源的射线来生成二维图像。随后，二维图像被作为模拟X射线呈现给用户。
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