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A SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATED LABELING AND ANNOTATING UNSTRUCTURED MEDICAL DATASETS

机译:自动标记和标注非结构化医学数据的系统和方法

摘要

Supervised and unsupervised learning schemes may be used to automatically label medical images for use in deep learning applications. Large labeled datasets may be generated from a small initial training set using an iterative snowball sampling scheme. A machine learning powered automatic organ classifier for imaging datasets, such as CT datasets, with a deep convolutional neural network (CNN) followed by an organ dose calculation is also provided. This technique can be used for patient-specific organ dose estimation since the locations and sizes of organs for each patient can be calculated independently.
机译:监督和无监督学习方案可用于自动标记医学图像,以供在深度学习应用程序中使用。可以使用迭代雪球采样方案从小的初始训练集中生成大标签数据集。还提供了一种机器学习动力的自动器官分类器,用于具有深层卷积神经网络(CNN)的成像数据集(例如CT数据集),然后进行器官剂量计算。由于可以独立计算每个患者的器官位置和大小,因此该技术可用于特定患者的器官剂量估算。

著录项

  • 公开/公告号US2020286614A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 THE GENERAL HOSPITAL CORPORATION;

    申请/专利号US201816644888

  • 发明设计人 SYNHO DO;

    申请日2018-09-10

  • 分类号G16H30/40;G06K9;G06K9/62;G06N3/08;G06N7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:20:03

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