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公开(公告)号：CN110556177A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910458333.1
申请日：2019-05-29
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 伊莱安娜·汉库 , 托马斯·郭-法·福 , 德斯蒙德·特克-本·杨 , 阿拉蒂·斯雷库马里 , 达蒂什·达亚南·尚巴格 , 迪尔克·维姆·乔斯·贝克
Abstract: 本发明题为“自动扫描工作流程”。本公开提供了一种在某些具体实施中能够关于采集近实时地评估图像的诊断效用的基于规则或基于深度学习的方法。对应地，在扫描仪上自动实现这种算法实际上将模拟医生自己对图像进行实时评级，并减少不需要的重新扫描和召回的数量。在本发明的一个方面，发现图像的诊断效用不是绝对量度，而是取决于读取放射科医师和扫描指示(即，扫描的目的)。因此，根据读取放射科医师和扫描指示来调节阈值(即，成像体积被认为是良好的概率)可以使得减少重新扫描和召回的数量。
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公开(公告)号：CN111801705B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN201980015990.7
申请日：2019-03-01
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 达蒂什·达亚南·尚巴格 , 拉凯什·穆利克 , 克里希纳·希瑟拉姆·施莱姆 , 桑迪普·苏亚纳拉亚纳·考希克 , 阿拉蒂·斯雷库马里
Abstract: 本发明公开了一种用于成像的方法，该方法被配置为提供加速临床工作流程，该方法包括采集对应于受试者中的感兴趣的解剖区域的解剖图像数据。该方法还包括使用基于学习的技术，基于解剖图像数据确定对应于感兴趣的解剖区域的定位信息。该方法也包括基于定位信息从对应于感兴趣的解剖区域的多个图谱图像中选择图谱图像。该方法还包括基于该图谱图像生成分割分段图像。该方法还包括基于分割分段图像推荐医疗活动。医疗活动包括引导图像采集、监督治疗计划、帮助向受试者进行治疗递送和生成医疗报告中的至少一者。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110807755B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN201910630759.0
申请日：2019-07-12
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 达蒂什·达亚南·尚巴格 , 奇特雷什·布尚 , 阿拉蒂·斯雷库马里 , 安德烈·德·阿尔梅达·马克西莫 , 拉凯什·穆利克 , 托马斯·郭-法·福
Abstract: 本发明题为“使用定位器图像进行平面选择”。本公开涉及一种用于自动规划不同解剖结构和模态间的不同放射成像扫描平面的工作流的用途。自动规划此类成像扫描平面有助于确保不同标志结构的连续可视化。与先前的方法不同，本发明所公开的技术使用定位器图像自身来确定必要的平面，并且不明确地分割或描绘标志结构来执行平面规划。
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公开(公告)号：CN111801705A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201980015990.7
申请日：2019-03-01
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 达蒂什·达亚南·尚巴格 , 拉凯什·穆利克 , 克里希纳·希瑟拉姆·施莱姆 , 桑迪普·苏亚纳拉亚纳·考希克 , 阿拉蒂·斯雷库马里
Abstract: 本发明公开了一种用于成像的方法，该方法被配置为提供加速临床工作流程，该方法包括采集对应于受试者中的感兴趣的解剖区域的解剖图像数据。该方法还包括使用基于学习的技术，基于解剖图像数据确定对应于感兴趣的解剖区域的定位信息。该方法也包括基于定位信息从对应于感兴趣的解剖区域的多个图谱图像中选择图谱图像。该方法还包括基于该图谱图像生成分割分段图像。该方法还包括基于分割分段图像推荐医疗活动。医疗活动包括引导图像采集、监督治疗计划、帮助向受试者进行治疗递送和生成医疗报告中的至少一者。
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公开(公告)号：CN110807755A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910630759.0
申请日：2019-07-12
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 达蒂什·达亚南·尚巴格 , 奇特雷什·布尚 , 阿拉蒂·斯雷库马里 , 安德烈·德·阿尔梅达·马克西莫 , 拉凯什·穆利克 , 托马斯·郭-法·福
Abstract: 本发明题为“使用定位器图像进行平面选择”。本公开涉及一种用于自动规划不同解剖结构和模态间的不同放射成像扫描平面的工作流的用途。自动规划此类成像扫描平面有助于确保不同标志结构的连续可视化。与先前的方法不同，本发明所公开的技术使用定位器图像自身来确定必要的平面，并且不明确地分割或描绘标志结构来执行平面规划。
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公开(公告)号：CN111971751A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201980022371.0
申请日：2019-02-08
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 达蒂什·达亚南·尚巴格 , 维韦卡·普拉巴卡尔·维迪雅 , 拉凯什·穆利克 , 李霞
Abstract: 一种用于实时分析由成像模态在扫描程序期间生成的动态数据的方法包括接收对应于受检者的动态数据。此外，该方法包括接收被配置为处理动态数据的深度学习模型，其中深度学习模型是基于使用先前获取的动态数据所训练的神经网络。该方法包括使用深度学习模型实时处理动态数据以生成代表受检者的医疗状态的至少一个特征值。另外，该方法包括基于至少一个特征值自动生成对应于医疗状态的医疗推荐。该方法还包括经由显示单元呈现医疗推荐以便于向受检者提供医疗护理。
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公开(公告)号：CN110800066A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201880042633.5
申请日：2018-05-07
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 达蒂什·达亚南·尚巴格 , 米拉贝拉·鲁苏 , 桑迪普·纳伦德拉·古普塔
Abstract: 本发明所公开的方法采用了一种通用方法，其用于将特定于单独模态的多参数数据转换成提供对组织的基础生理学的直接了解的数据(例如，标测图或图像)。这可有助于更好地对疾病数据进行临床评估，以及帮助非成像技术人员和研究员将成像发现与通过成像研究的基本生物学现象直接相关。
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