-
公开(公告)号：CN111989710A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201980025529.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种医学成像系统(100、300、400、700)，包括：用于存储机器可执行指令(120)的存储器(110)和用于控制所述医学成像系统的处理器(106)。对所述机器可执行指令的运行使所述处理器：接收(200)包括多个切片的三维医学图像数据(122)；接收(202)所述三维医学图像数据的成像模态(124)；接收(204)所述三维医学图像数据的解剖视图分类(126)；使用所述成像模态和所述解剖视图分类从一组异常检测模块(128)中选择(206)所选取的异常检测模块(130)，其中，所述异常检测模块的至少一部分是被训练用于将所述多个切片的所述至少一部分识别为正常还是异常的卷积神经网络；使用所述异常检测模块将所述多个切片的所述至少一部分分类(208)为正常或异常；并且如果所述多个切片中的预定数量被分类为异常，则根据预定选择准则(134)从所述多个切片中选取(210)一组选定切片(136)。
-
公开(公告)号：CN112055879B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN201980026594.4
申请日：2019-03-15
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： O·F·法里 , R·斯里尼瓦桑 , V·巴萨瓦劳伊帕蒂尔欧卡里 , R·B·帕蒂尔 , K·帕拉尼萨米
Abstract: 本公开内容的实施例公开了用于基于医学报告中的文本数据来生成医学图像的方法和系统。为了生成，从患者的一个或多个医学报告中的每个医学报告中检索文本数据。文本数据包括一个或多个医学事件和对应的一个或多个属性，该对应的一个或多个属性与一个或多个医学报告中的每个医学报告相关联。另外，使用第一机器学习模型基于文本数据来计算针对多幅参考图像中的每幅参考图像的匹配分数。在计算匹配分数时，基于与多幅参考图像中的每幅参考图像相关联的匹配分数从多幅参考图像中选择一幅或多幅图像。使用第二机器学习模型基于一幅或多幅图像和文本数据来生成针对患者的医学图像。
-
公开(公告)号：CN118339619A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202280077480.4
申请日：2022-11-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种用于生成医学成像设备的故障的技术描述的机制。至少基于响应者的用户概况来定制针对响应者的问卷。使用响应者对问卷的回答来识别故障的特征，继而使用这些特征来生成和输出故障描述。
-
公开(公告)号：CN116709977A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202180089393.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B5/00
Abstract: 为了改进扫描流程期间的工作流程效率和/或患者体验，提出了一种系统，以‑在到达医院之前‑提供对患者在医学扫描流程中被分配到特定自主性水平的适合性的指示。所述系统包括扫描模拟模块、患者监测模块和患者简档生成模块。所述扫描模拟模块包括一个或多个感觉刺激设备，所述一个或多个感觉刺激设备被配置为对患者施加至少一个感觉刺激以模拟患者在扫描流程期间可能经历的扫描环境。所述患者监测模块包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为在模拟扫描环境中采集所述患者的数据。所述患者简档生成模块被配置为基于所采集的数据来确定所述患者的焦虑状态，并且创建包括在所述模拟扫描环境中所述患者的所确定的焦虑状态的患者简档。
-
公开(公告)号：CN113168906A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980081185.4
申请日：2019-12-02
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种非瞬态计算机可读介质存储指令，所述指令能由至少一个电子处理器(20)读取并运行以执行增强现实(AR)内容生成方法(100)。所述方法包括：利用AR设备(13)的相机(14)来采集医学成像或医学治疗设备(12)的部件的一幅或多幅图像；从所述AR设备的麦克风(15)接收触发音频片段；根据所述一幅或多幅图像和所述触发音频片段这两者来生成一个或多个查询数据结构；从数据库(26)中检索AR指导内容，所述AR指导内容与和所生成的一个或多个查询数据结构匹配的所述医学成像或医学治疗设备有关；并且以以下方式中的一种或多种来输出所述AR指导内容：(i)被叠加显示在由所述AR设备显示的视频上和/或(ii)被显示在所述AR设备的头戴式显示器上和/或(iii)经由所述AR设备的扬声器(27)被输出为音频内容。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112055879A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201980026594.4
申请日：2019-03-15
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： O·F·法里 , R·斯里尼瓦桑 , V·巴萨瓦劳伊帕蒂尔欧卡里 , R·B·帕蒂尔 , K·帕拉尼萨米
Abstract: 本公开内容的实施例公开了用于基于医学报告中的文本数据来生成医学图像的方法和系统。为了生成，从患者的一个或多个医学报告中的每个医学报告中检索文本数据。文本数据包括一个或多个医学事件和对应的一个或多个属性，该对应的一个或多个属性与一个或多个医学报告中的每个医学报告相关联。另外，使用第一机器学习模型基于文本数据来计算针对多幅参考图像中的每幅参考图像的匹配分数。在计算匹配分数时，基于与多幅参考图像中的每幅参考图像相关联的匹配分数从多幅参考图像中选择一幅或多幅图像。使用第二机器学习模型基于一幅或多幅图像和文本数据来生成针对患者的医学图像。
-
公开(公告)号：CN111989710B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN201980025529.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种医学成像系统(100、300、400、700)，包括：用于存储机器可执行指令(120)的存储器(110)和用于控制所述医学成像系统的处理器(106)。对所述机器可执行指令的运行使所述处理器：接收(200)包括多个切片的三维医学图像数据(122)；接收(202)所述三维医学图像数据的成像模态(124)；接收(204)所述三维医学图像数据的解剖视图分类(126)；使用所述成像模态和所述解剖视图分类从一组异常检测模块(128)中选择(206)所选取的异常检测模块(130)，其中，所述异常检测模块的至少一部分是被训练用于将所述多个切片的所述至少一部分识别为正常还是异常的卷积神经网络；使用所述异常检测模块将所述多个切片的所述至少一部分分类(208)为正常或异常；并且如果所述多个切片中的预定数量被分类为异常，则根据预定选择准则(134)从所述多个切片中选取(210)一组选定切片(136)。
-
公开(公告)号：CN118647952A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202380019641.9
申请日：2023-01-23
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本公开涉及一种响应于性能问题而对医学成像系统执行维护操作的计算机实施的方法。所述方法包括从输入数据中提取一个或多个问题特征，并且基于所提取的一个或多个问题特征来选择用于解决所述性能问题的维护任务模板。所述维护任务模板是从维护任务模板的数据库中选择的，并且每个维护任务模板定义要对所述医学成像系统执行以解决性能问题的一个或多个维护操作。基于接收到的输入数据和/或所提取的一个或多个问题特征来填充所选择的维护任务模板。对医学成像系统执行在所选择的维护任务模板中定义的一个或多个维护操作，以便解决医学成像系统性能问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.024 seconds)
