公开(公告)号：CN111867465A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN201980018799.8

申请日：2019-03-12

Applicant: 勒维斯公司 ,  小利兰斯坦福大学理事会

Inventor： 方中南 ,  A·S·乔杜里 ,  李镇亨 ,  B·A·哈格里夫斯

IPC: A61B5/055 ,  G06N3/00 ,  G06N3/02 ,  G06N3/04 ,  G06T1/40

Abstract: 本文中公开用于从厚切片图像产生薄切片图像的系统和方法。在一些实例中，深度学习系统可从厚切片图像计算残差并且将所述残差加入到所述厚切片图像以产生薄切片图像。在一些实例中，所述深度学习系统包含神经网络。在一些实例中，所述神经网络可包含一或多个层级，其中所述层级中的一或多个包含一或多个块。在一些实例中，每一层级包含卷积块和非线性激活函数块。在一些实例中，所述神经网络的所述层级可为级联式布置。

公开(公告)号：CN111867465B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN201980018799.8

申请日：2019-03-12

Applicant: 勒维斯公司 ,  小利兰斯坦福大学理事会

Inventor： 方中南 ,  A·S·乔杜里 ,  李镇亨 ,  B·A·哈格里夫斯

IPC: A61B5/055 ,  G06T1/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本文中公开用于从厚切片图像产生薄切片图像的系统和方法。在一些实例中，深度学习系统可从厚切片图像计算残差并且将所述残差加入到所述厚切片图像以产生薄切片图像。在一些实例中，所述深度学习系统包含神经网络。在一些实例中，所述神经网络可包含一或多个层级，其中所述层级中的一或多个包含一或多个块。在一些实例中，每一层级包含卷积块和非线性激活函数块。在一些实例中，所述神经网络的所述层级可为级联式布置。

公开(公告)号：CN111801046A

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN201880078009.0

申请日：2018-11-09

Applicant: 勒维斯公司

Inventor： 方中南 ,  李镇亨

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/055 ,  A61B5/05 ,  A61B6/03 ,  G16B5/00 ,  G16H20/70 ,  G06N3/04 ,  G06F17/18 ,  G06K9/62

Abstract: 本文中所描述的实例可使用个体患者状态数据与疗法的脑网络反应图的比较来预测疗法疗效及/或治疗性参数。例如，可使用患者EEG数据与在各种参数下的VNS疗法的脑网络反应图的比较来预测VNS参数。

公开(公告)号：CN111801046B

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN201880078009.0

申请日：2018-11-09

Applicant: 勒维斯公司

Inventor： 方中南 ,  李镇亨

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/055 ,  A61B5/05 ,  A61B6/03 ,  G16B5/00 ,  G16H20/70 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241

Abstract: 本文中所描述的实例可使用个体患者状态数据与疗法的脑网络反应图的比较来预测疗法疗效及/或治疗性参数。例如，可使用患者EEG数据与在各种参数下的VNS疗法的脑网络反应图的比较来预测VNS参数。

公开(公告)号：CN116916820A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202280018457.8

申请日：2022-03-02

Applicant: 勒维斯公司

Inventor： 李镇亨 ,  方中南

IPC: A61B5/055

Abstract: 可分析脑电图(EEG)数据以计算例如最大幅度投影、节点访问频率、节点转变频率和/或节点转变极性的各种度量。在一些实例中，可以图形方式提供所计算的度量。在一些实例中，所述度量可结合例如原始EEG迹线的其它数据以图形方式提供。