公开(公告)号：CN116438608A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202180077252.2

申请日：2021-11-11

申请人： 皇家飞利浦有限公司

发明人： N·夏德沃尔特 ,  R·J·魏斯 ,  M·伦加 ,  A·萨尔巴赫 ,  S·雷尼克 ,  H·舒尔茨

IPC分类号： G16H40/20

摘要： 一种用于利用先前阅读的图像研究来训练深度学习网络以提供未阅读的图像研究的优先级工作列表的系统和方法。该方法包括收集包括多个先前阅读的图像研究的训练数据，每个先前阅读的图像研究包括研究结果的分类和特定于放射科医师的数据。该方法包括用训练数据训练深度学习神经网络以预测阅读未阅读的图像研究的紧迫性得分。

公开(公告)号：CN115280420A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202180020027.5

申请日：2021-03-04

申请人： 皇家飞利浦有限公司

发明人： T·克林德 ,  王欣 ,  T·诺德霍夫 ,  钱悦晨 ,  V·K·霍姆巴尔 ,  E·鲁宾斯 ,  S·M·达拉尔 ,  A·萨尔巴赫 ,  R·威克

IPC分类号： G16H15/00 ,  G16H30/40 ,  G16H40/20 ,  G16H50/20

摘要： 一种用于评估放射科医师表现的装置(10)，包括：至少一个电子处理器(20)，该电子处理器(20)被编程为：在用户登录到用户界面(UI)(27)的读取会话期间，经由该UI呈现(98)医学成像检查(31)，经由该UI接收关于所呈现的医学成像检查的检查报告，并且将该检查报告存档；以及执行跟踪方法(102，202)，该跟踪方法包括以下中的至少一项：(i)计算(204)一致性分数(34)，该一致性分数(34)量化被包含在该检查报告中的临床发现与针对所呈现的医学成像检查的对应的计算机生成的临床发现之间的一致性，该计算机生成的临床发现是由在读取会话期间作为后台进程运行的计算机辅助诊断(CAD)进程生成的；和/或(ii)确定(208)针对所呈现的医学成像检查的读取时间(38)，其中针对每个所呈现的医学成像检查的读取时间是经由用户界面呈现医学成像检查的开始与对应的检查报告的存档之间的时间间隔；以及基于所计算的一致性分数和/或所确定的读取时间来生成(104)针对用户的至少一个时间相关的用户表现度量(36)。

公开(公告)号：CN115004313A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202180011342.1

申请日：2021-01-27

申请人： 皇家飞利浦有限公司

发明人： A·萨尔巴赫 ,  D·马弗罗伊迪斯 ,  H·尼基施

IPC分类号： G16H30/20 ,  G16H50/20

摘要： 一种用于使用机器学习模型对待评估的一组医学图像进行优先排序的系统和方法，包括：使用训练数据集训练机器学习模型，其中机器学习模型接收输入医学图像并且输出在输入医学图像中显示的医学状况；在待评估的一组医学图像上运行经训练的机器学习模型以产生针对一组医学图像中的每个医学图像的医学状况输出；基于针对机器学习模型的不同的输出所确定的统计参数来计算针对每个医学状况输出的似然分数；以及基于经计算的似然分数和医学状况输出的严重性来确定待评估的一组输入图像的顺序。

公开(公告)号：CN114846555A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202080088479.2

申请日：2020-12-16

申请人： 皇家飞利浦有限公司

发明人： R·威克 ,  T·布罗施 ,  H·N·德什潘德 ,  A·古森 ,  T·P·哈德尔 ,  A·萨尔巴赫

IPC分类号： G16H30/20 ,  G16H30/40 ,  G16H50/20

摘要： 一种进行与图像中的感兴趣的特征相关联的测量的计算机实现的方法。该方法包括使用(302)利用机器学习过程训练的模型来将该图像作为输入，并预测在其之间进行图像中的感兴趣的特征的测量的一对点。该方法然后包括基于所预测的一对点确定(304)测量。