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Tumor Tissue Characterization using Multi-Parametric Magnetic Resonance Imaging

机译:使用多参数磁共振成像的肿瘤组织表征

摘要

Brain tumor or other tissue classification and/or segmentation is provided based on from multi-parametric MRI. MRI spectroscopy, such as in combination with structural and/or diffusion MRI measurements, are used to classify. A machine-learned model or classifier distinguishes between the types of tissue in response to input of the multi-parametric MRI. To deal with limited training data for tumors, a patch-based system may be used. To better assist physicians in interpreting results, a confidence map may be generated using the machine-learned classifier.
机译:基于多参数MRI提供脑肿瘤或其他组织分类和/或分割。 MRI光谱学(例如与结构和/或扩散MRI测量相结合)用于分类。机器学习的模型或分类器响应于多参数MRI的输入来区分组织的类型。为了处理有限的肿瘤训练数据,可以使用基于补丁的系统。为了更好地帮助医生解释结果,可以使用机器学习的分类器生成置信度图。

著录项

  • 公开/公告号US2020275857A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SIEMENS HEALTHCARE GMBH;

    申请/专利号US202016743418

  • 发明设计人 BIN LOU;BENJAMIN L. ODRY;

    申请日2020-01-15

  • 分类号A61B5/055;G01R33/563;G01R33/46;G01R33/50;G01R33/34;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:22:23

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