[发明专利]利用深度神经网络的自动图形处方的系统和方法在审
| 申请号： | 201910630786.8 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110797112A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 桂大为;扎卡里·斯莱文斯;萨兰德拉·马坎达亚;帕特里克·夸特曼;申皓 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G06N3/08 |
| 代理公司： | 31100 上海专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 侯颖媖;钱慰民 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明题为“利用深度神经网络的自动图形处方的系统和方法”。提供了具有深度学习系统的自动图形处方的方法和系统。在一个实施方案中，一种用于医疗成像系统的方法包括：通过医疗成像系统获取受检者的定位器图像；通过训练的神经网络系统，使用定位器图像生成图形处方；并且通过医疗成像系统根据图形处方执行受检者的扫描。以这种方式，利用来自医疗成像系统的操作者的最小输入可以精确地扫描受检者的期望的感兴趣区域。 | ||
| 搜索关键词： | 医疗成像系统 处方 定位器图像 自动图形 扫描 神经网络系统 感兴趣区域 神经网络 学习系统 最小输入 期望 | ||
【主权项】：
1.一种用于医疗成像系统的方法，包括：/n通过所述医疗成像系统获取受检者的定位器图像；/n通过训练的神经网络系统，使用所述定位器图像生成图形处方；以及/n通过所述医疗成像系统根据所述图形处方执行所述受检者的扫描。/n
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