JP2022549051A - ディープラーニングモデルを用いた画像診断装置及びその方法 - Google Patents
ディープラーニングモデルを用いた画像診断装置及びその方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022549051A JP2022549051A JP2021578265A JP2021578265A JP2022549051A JP 2022549051 A JP2022549051 A JP 2022549051A JP 2021578265 A JP2021578265 A JP 2021578265A JP 2021578265 A JP2021578265 A JP 2021578265A JP 2022549051 A JP2022549051 A JP 2022549051A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- deep learning
- learning model
- image
- normal
- diagnostic imaging
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 title claims abstract description 227
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 title claims description 72
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 65
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 57
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 57
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 44
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 44
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 16
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 claims description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 4
- 208000029742 colonic neoplasm Diseases 0.000 claims description 4
- 210000002429 large intestine Anatomy 0.000 claims description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 3
- 210000001072 colon Anatomy 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 14
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 35
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 28
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 23
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 10
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 10
- 238000012549 training Methods 0.000 description 10
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 7
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 6
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 description 3
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 2
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 2
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 210000002216 heart Anatomy 0.000 description 2
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 2
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 2
- 210000000813 small intestine Anatomy 0.000 description 2
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 2
- 210000000225 synapse Anatomy 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 206010011878 Deafness Diseases 0.000 description 1
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2415—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on parametric or probabilistic models, e.g. based on likelihood ratio or false acceptance rate versus a false rejection rate
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
Abstract
Description
Claims (20)
- 人体の組織を含む医療画像が入力される画像入力部、
入力された前記医療画像から抽出された画像に対して正常であるのに異常として判断する確率分布及び異常であるのに正常として判断する確率分布に対して個別の加重値を付与した加重損失関数を用いた、学習されたディープラーニングモデルを用いて、入力された前記医療画像に含まれた組織に対して疾病の正常及び異常のいずれか一つに分類する分類部、及び
前記分類部で分類した結果を出力する結果出力部を含む、ディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。 - 前記ディープラーニングモデルは、入力された前記医療画像で畳み込みとサブサンプリングを行って、前記医療画像に対する画像を抽出する画像抽出領域と、抽出された画像に対して前記加重損失関数を用いて、入力された前記医療画像に対する分類を行う分類領域を含む、請求項1に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記加重損失関数で異常であるのに正常と判断する確率分布に付与した第2加重値が、正常であるのに異常として判断する確率分布に付与した第1加重値よりも大きい、請求項1に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記ディープラーニングモデルの数は、2つ以上であり、前記結果出力部は、前記2つ以上のディープラーニングモデルの分類結果をアンサンブルさせて、前記医療画像に含まれた組織に対して疾病の正常及び異常のいずれか一つに分類する、請求項3に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記ディープラーニングモデルの全部又は一部は、学習データで学習するときに、各層にあるノードを特定確率で除去して学習させ、学習が完了してテストをするときには、全てのノードをそのまま考慮し、ノードごとの加重値を前記確率に乗じたドロップアウト技術を適用した、請求項4に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記ディープラーニングモデルの少なくとも一部は、同一の1つのディープラーニングモデルを使用し、前記1つのディープラーニングモデルに対して、学習に用いられた学習データの数又は順序を調節して学習した、請求項4に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記ディープラーニングモデルの少なくとも一部は、層の深さ又は層の数が異なるディープラーニングモデルと異なる、請求項4に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記結果出力部は、前記2つ以上のディープラーニングモデルの分類結果を多数決ベースのアンサンブル、全会一致ベースのアンサンブル、不確実性ベースのアンサンブルのうち1つ又は2つ以上に基づいてアンサンブルさせて、前記医療画像に含まれた組織に対して疾病の正常及び異常のいずれか一つに分類する、請求項4に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記不確実性ベースのアンサンブルは、平均信頼度又は標準偏差のいずれか一つを用いて前記2つ以上のディープラーニングモデルの分類結果をアンサンブルさせる、請求項8に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 前記医療画像は、前記人体の大腸で撮影した画像であり、前記疾病は、大腸癌である、請求項9に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断装置。
- 人体の組織を含む医療画像が入力される画像入力段階、
入力された前記医療画像から抽出された画像に対して正常であるのに異常として判断する確率分布及び異常であるのに正常として判断する確率分布に対して個別の加重値を付与した加重損失関数を用いた、学習されたディープラーニングモデルを用いて、入力された前記医療画像に含まれた組織に対して疾病の正常及び異常のいずれか一つに分類する分類段階、及び
前記分類段階で分類した結果を出力する結果出力段階を含む、ディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。 - 前記ディープラーニングモデルは、入力された前記医療画像で畳み込みとサブサンプリングを行って、前記医療画像に対する画像を抽出する画像抽出領域と、抽出された画像に対して前記加重損失関数を用いて、入力された前記医療画像に対する分類を行う分類領域を含む、請求項11に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
- 前記加重損失関数で異常であるのに正常と判断する確率分布に付与した第2加重値が、正常であるのに異常として判断する確率分布に付与した第1加重値よりも大きい、請求項11に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
- 前記ディープラーニングモデルの数は、2つ以上であり、
前記結果出力段階で、前記2つ以上のディープラーニングモデルの分類結果をアンサンブルさせて、前記医療画像に含まれた組織に対して疾病の正常及び異常のいずれか一つに分類する、請求項13に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。 - 前記ディープラーニングモデルの全部又は一部は、学習データで学習するときに、各層にあるノードを特定確率で除去して学習させ、学習が完了してテストをするときには、全てのノードをそのまま考慮し、ノードごとの加重値を前記確率に乗じたドロップアウト技術を適用した、請求項14に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
- 前記ディープラーニングモデルの少なくとも一部は、同一の1つのディープラーニングモデルを使用し、前記1つのディープラーニングモデルに対して学習に用いられた学習データの数又は順序を調節して学習した、請求項14に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
- 前記ディープラーニングモデルの少なくとも一部は、層の深さ又は層の数が異なるディープラーニングモデルと異なる、請求項14に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
- 前記結果出力段階で、前記2つ以上のディープラーニングモデルの分類結果を多数決ベースのアンサンブル、全会一致ベースのアンサンブル、不確実性ベースのアンサンブルのうち1つ又は2つ以上に基づいてアンサンブルさせて、前記医療画像に含まれた組織に対して疾病の正常及び異常のいずれか一つに分類する、請求項14に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
- 前記不確実性ベースのアンサンブルは、平均信頼度又は標準偏差のいずれか一つを用いて前記2つ以上のディープラーニングモデルの分類結果をアンサンブルさせる、請求項18に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
- 前記医療画像は、前記人体の大腸で撮影した画像であり、前記疾病は、大腸癌である、請求項19に記載のディープラーニングモデルを用いた画像診断方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190081416A KR102132375B1 (ko) | 2019-07-05 | 2019-07-05 | 딥 러닝 모델을 활용한 영상 진단 장치 및 그 방법 |
KR10-2019-0081416 | 2019-07-05 | ||
PCT/KR2020/008502 WO2021006522A1 (ko) | 2019-07-05 | 2020-06-30 | 딥 러닝 모델을 활용한 영상 진단 장치 및 그 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022549051A true JP2022549051A (ja) | 2022-11-24 |
JP7304594B2 JP7304594B2 (ja) | 2023-07-07 |
Family
ID=71602414
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021578265A Active JP7304594B2 (ja) | 2019-07-05 | 2020-06-30 | ディープラーニングモデルを用いた画像診断装置及びその方法 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20220270756A1 (ja) |
EP (1) | EP3996103A4 (ja) |
JP (1) | JP7304594B2 (ja) |
KR (1) | KR102132375B1 (ja) |
CN (1) | CN114127858A (ja) |
BR (1) | BR112022000075A2 (ja) |
WO (1) | WO2021006522A1 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7456512B2 (ja) | 2020-08-31 | 2024-03-27 | 日本電気株式会社 | 学習装置、学習方法および学習プログラム |
KR20230041921A (ko) * | 2021-09-17 | 2023-03-27 | 주식회사 온택트헬스 | 체내 장기 또는 근육의 이상 유무를 판단하는 방법 및 장치 |
WO2023074829A1 (ja) * | 2021-10-29 | 2023-05-04 | 国立大学法人大阪大学 | 認知機能評価システム、及び学習方法 |
KR102437348B1 (ko) * | 2021-12-20 | 2022-08-29 | (주)씨어스테크놀로지 | 웨어러블 심전도 신호 분석 방법 |
KR20240068162A (ko) * | 2022-11-10 | 2024-05-17 | 삼성전자주식회사 | 이미지의 객체를 분류하는 분류 방법 및 이를 수행하는 분류 장치 |
CN117058467B (zh) * | 2023-10-10 | 2023-12-22 | 湖北大学 | 一种胃肠道病变类型识别方法及*** |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180025093A (ko) * | 2016-08-30 | 2018-03-08 | 주식회사 루닛 | 약한 지도 학습 기반의 기계 학습 방법 및 그 장치 |
WO2019075410A1 (en) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | Ai Technologies Inc. | DIAGNOSIS BASED ON DEEP LEARNING AND RECOMMENDATION OF OPHTHALMIC DISEASES AND DISORDERS |
US20190130279A1 (en) * | 2017-10-27 | 2019-05-02 | Robert Bosch Gmbh | Method for detecting an anomalous image among a first dataset of images using an adversarial autoencoder |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012123718A1 (en) * | 2011-03-14 | 2012-09-20 | The University Of Warwick | Histology analysis |
US10275877B2 (en) * | 2015-06-12 | 2019-04-30 | International Business Machines Corporation | Methods and systems for automatically determining diagnosis discrepancies for clinical images |
JP6765911B2 (ja) * | 2016-09-15 | 2020-10-07 | 三菱重工業株式会社 | 分類装置、分類方法およびプログラム |
KR101880678B1 (ko) * | 2016-10-12 | 2018-07-20 | (주)헬스허브 | 기계학습을 통한 의료영상 판독 및 진단 통합 시스템 |
KR101879207B1 (ko) * | 2016-11-22 | 2018-07-17 | 주식회사 루닛 | 약한 지도 학습 방식의 객체 인식 방법 및 장치 |
-
2019
- 2019-07-05 KR KR1020190081416A patent/KR102132375B1/ko active IP Right Grant
-
2020
- 2020-06-30 WO PCT/KR2020/008502 patent/WO2021006522A1/ko unknown
- 2020-06-30 EP EP20837390.2A patent/EP3996103A4/en active Pending
- 2020-06-30 CN CN202080049224.5A patent/CN114127858A/zh active Pending
- 2020-06-30 BR BR112022000075A patent/BR112022000075A2/pt unknown
- 2020-06-30 JP JP2021578265A patent/JP7304594B2/ja active Active
- 2020-06-30 US US17/624,621 patent/US20220270756A1/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180025093A (ko) * | 2016-08-30 | 2018-03-08 | 주식회사 루닛 | 약한 지도 학습 기반의 기계 학습 방법 및 그 장치 |
WO2019075410A1 (en) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | Ai Technologies Inc. | DIAGNOSIS BASED ON DEEP LEARNING AND RECOMMENDATION OF OPHTHALMIC DISEASES AND DISORDERS |
US20190130279A1 (en) * | 2017-10-27 | 2019-05-02 | Robert Bosch Gmbh | Method for detecting an anomalous image among a first dataset of images using an adversarial autoencoder |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3996103A1 (en) | 2022-05-11 |
JP7304594B2 (ja) | 2023-07-07 |
KR102132375B1 (ko) | 2020-07-09 |
US20220270756A1 (en) | 2022-08-25 |
CN114127858A (zh) | 2022-03-01 |
BR112022000075A2 (pt) | 2022-03-22 |
EP3996103A4 (en) | 2023-08-02 |
WO2021006522A1 (ko) | 2021-01-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7304594B2 (ja) | ディープラーニングモデルを用いた画像診断装置及びその方法 | |
CN111127389B (zh) | 用于医疗保健的可扩展人工智能模型生成***和方法 | |
Elmuogy et al. | An efficient technique for CT scan images classification of COVID-19 | |
US20200380339A1 (en) | Integrated neural networks for determining protocol configurations | |
Maghari | COVID-19 Detection in X-ray Images using CNN Algorithm | |
Chagas et al. | A new approach for the detection of pneumonia in children using CXR images based on an real-time IoT system | |
Das et al. | CoviLearn: A machine learning integrated smart X-ray device in healthcare cyber-physical system for automatic initial screening of COVID-19 | |
Asswin et al. | Transfer learning approach for pediatric pneumonia diagnosis using channel attention deep CNN architectures | |
Naralasetti et al. | Deep Learning Models for Pneumonia Identification and Classification Based on X-Ray Images. | |
WO2022031807A1 (en) | Real time medical image processing using deep learning accelerator with integrated random access memory | |
izza Rufaida et al. | Residual convolutional neural network for diabetic retinopathy | |
Öztürk | Convolutional neural networks for medical image processing applications | |
Nawaz et al. | Ensemble of Autoencoders for Anomaly Detection in Biomedical Data: A Narrative Review | |
Unnisa et al. | Deep neural network architecture and applications in healthcare | |
Mohammed et al. | Corona Virus Detection and Classification with radiograph images using RNN | |
Mehar et al. | Covid-19 Prediction Through Chest X-Ray Image Datasets Using Deep Learning | |
Vijaya et al. | Classification of Pneumonia using InceptionNet, ResNet and CNN | |
Nelson et al. | Can convolutional neural networks identify external carotid artery calcifications? | |
Subashini et al. | Detection of Covid-19 using Mask R-CNN | |
Kumari et al. | Automated diabetic retinopathy grading based on the modified capsule network architecture | |
Madan et al. | Abnormality detection in humerus bone radiographs using DenseNet | |
Kolli et al. | Machine Learning Optimal Decision Path Finder Algorithm For Customizing Treatment In The Healthcare Industry | |
US20240050056A1 (en) | Method and apparatus for assisting diagnosis of cardioembolic stroke by using chest radiographic images | |
US20230298175A1 (en) | Machine learning model based method and analysis system for performing covid-19 testing according to eye image captured by smartphone | |
Chan et al. | Identifying Pediatric Vascular Anomalies With Deep Learning |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220228 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220228 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221018 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230307 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230508 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230523 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230619 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7304594 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |