[发明专利]用于脑肿瘤分类的视觉表示学习在审
| 申请号： | 201680045060.2 | 申请日： | 2016-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN107851194A | 公开（公告）日： | 2018-03-27 |
| 发明（设计）人： | 苏巴布拉塔·巴塔查里亚;特伦斯·陈;阿利·卡门;孙善辉 | 申请（专利权）人： | 西门子公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 唐京桥,刘烨 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 在脑肿瘤分类中使用独立子空间分析(ISA)来学习(42)用于CLE图像的过滤器核。卷积(46)和堆叠被用于利用ISA的无监督学习(44，48)以得到过滤器核。分类器被训练(56)以基于使用过滤器核所提取的特征对CLE脑图像进行分类。所得到的过滤器核和所训练的分类器在神经外科切除术期间或作为神经外科切除术的一部分被用于(60，64)辅助诊断脑肿瘤的发生。分类可以辅助医生检测CLE所检查的脑组织是否健康和/或肿瘤的类型。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 肿瘤 分类 视觉 表示 学习 | ||
【主权项】：
一种用于医疗图像系统中的脑肿瘤分类的方法，所述方法包括：从患者的脑部的共聚焦激光显微内镜图像提取(60)局部特征，所述局部特征利用在第一层和第二层中的每层中根据独立子空间分析学习的过滤器来提取，其中所述第二层是基于来自所述第一层的输出与所述图像的卷积；对所述局部特征进行编码(62)；根据所编码的局部特征利用机器学习式分类器进行分类(64)，所述分类(64)指示所述图像是否包括肿瘤；以及生成(66)表示所述分类的图像。
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