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公开(公告)号：CN110036409B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201780074980.1
申请日：2017-12-14
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 哈里哈兰·瑞维享卡 , 维韦卡·普拉巴卡尔·维迪雅 , 谢沙迪·史鲁文亚当 , 拉胡尔·文卡塔拉马尼 , 普拉撒度·苏达卡尔
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种用于图像分割的方法，该方法包括接收输入图像(102)。该方法还包括获得具有三元组预测器(116,118,120)的深度学习模型(104)。此外，该方法包括通过三元组预测器((116,118,120)中的形状模型来处理输入图像，以生成分割形状图像(110)。此外，该方法包括经由显示单元(128)呈现分割形状图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112714914B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN201980060218.7
申请日：2019-10-09
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 拉胡尔·文卡塔拉马尼 , 拉凯什·穆利克 , 桑迪普·考希克 , 哈里哈兰·瑞维享卡 , S·H·安那曼德拉
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/94
Abstract: 本发明提出了一种系统。该系统包括被配置为获得对应于目标域的图像的采集子系统。此外，该系统包括处理子系统，该处理子系统与采集子系统可操作地相关联并且包括存储器扩增域自适应平台，该存储器扩增域自适应平台被配置为计算对应于目标域的输入图像的一个或多个特征；基于输入图像的特征来识别一组支持图像，其中该组支持图像对应于目标域；用对应于该组支持图像的一组特征、一组掩膜、或两者来扩增对机器学习模型的输入以使机器学习模型适应于目标域；并且至少基于该组特征、该组掩膜、或两者来生成输出。另外，该系统包括被配置为呈现输出以供分析的界面单元。
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公开(公告)号：CN113168916A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980080923.3
申请日：2019-12-10
Applicant: 通用电气公司
Abstract: 本发明公开了一种对患者的特定医学病症进行监测的方法，该方法包括提供机器学习模型，该机器学习模型被训练以将权重分配给预定义的一组特征中的每个特征，以便计算特定医学病症的风险严重性指数。接收至少两个生理参数中的每一者的时间同步参数数据的长时间间隔，以及将长时间间隔划分为多个区段，每个区段包含参数数据的预定义时间增量。基于区段中的参数数据确定该区段的一组特征值，包括与特定医学病症相关的预定义的一组特征中的每个特征的特征值。利用训练的机器学习模型，将权重分配给预定义的一组特征中的每个特征，然后基于一组特征值计算长时间间隔内特定医学病症的风险严重性指数。
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公开(公告)号：CN112753039A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201980063041.6
申请日：2019-09-27
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 拉胡尔·文卡塔拉马尼 , S·安那曼德拉 , 哈里哈兰·瑞维享卡 , 普拉撒度·苏达卡尔
Abstract: 本发明的方法涉及一种能够在深度学习背景下进行终生学习的系统。该系统包括深度学习网络，该深度学习网络被配置为处理输入数据集以及执行来自第一组任务中的一个或多个任务。作为示例，深度学习网络可为成像系统(诸如医学成像系统)的一部分，或者可用于工业应用中。该系统还包括学习单元，该学习单元通信地耦接到深度学习网络102并且被配置为修改深度学习网络以便使其能够执行第二任务列表中的一个或多个任务，而不会失去执行来自第一列表的任务的能力。
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公开(公告)号：CN112714914A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201980060218.7
申请日：2019-10-09
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 拉胡尔·文卡塔拉马尼 , 拉凯什·穆利克 , 桑迪普·考希克 , 哈里哈兰·瑞维享卡 , S·H·安那曼德拉
Abstract: 本发明提出了一种系统。该系统包括被配置为获得对应于目标域的图像的采集子系统。此外，该系统包括处理子系统，该处理子系统与采集子系统可操作地相关联并且包括存储器扩增域自适应平台，该存储器扩增域自适应平台被配置为计算对应于目标域的输入图像的一个或多个特征；基于输入图像的特征来识别一组支持图像，其中该组支持图像对应于目标域；用对应于该组支持图像的一组特征、一组掩膜、或两者来扩增对机器学习模型的输入以使机器学习模型适应于目标域；并且至少基于该组特征、该组掩膜、或两者来生成输出。另外，该系统包括被配置为呈现输出以供分析的界面单元。
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公开(公告)号：CN110036409A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201780074980.1
申请日：2017-12-14
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 哈里哈兰·瑞维享卡 , 维韦卡·普拉巴卡尔·维迪雅 , 谢沙迪·史鲁文亚当 , 拉胡尔·文卡塔拉马尼 , 普拉撒度·苏达卡尔
Abstract: 本发明提供了一种用于图像分割的方法，该方法包括接收输入图像(102)。该方法还包括获得具有三元组预测器(116,118,120)的深度学习模型(104)。此外，该方法包括通过三元组预测器((116,118,120)中的形状模型来处理输入图像，以生成分割形状图像(110)。此外，该方法包括经由显示单元(128)呈现分割形状图像。
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