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LEFT ATRIUM SHAPE RECONSTRUCTION FROM SPARSE LOCATION MEASUREMENTS USING NEURAL NETWORKS

机译:使用神经网络从稀疏位置测量重建左房形状

摘要

A method includes, in a processor, receiving example representations of geometrical shapes of a given type of organ. In a training phase, a neural network model is trained using the example representations. In a modeling phase, the trained neural network model is applied to a set of location measurements acquired in an organ of the given type, to produce a three-dimensional model of the organ.
机译:一种方法包括在处理器中接收给定类型的器官的几何形状的示例表示。在训练阶段,使用示例表示来训练神经网络模型。在建模阶段,将训练后的神经网络模型应用于在给定类型的器官中获取的一组位置测量值,以生成器官的三维模型。

著录项

  • 公开/公告号EP3605391A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-02-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 BIOSENSE WEBSTER (ISRAEL) LTD.;

    申请/专利号EP20190188855

  • 发明设计人 BARAM ALON;BAR-TAL MEIR;

    申请日2019-07-29

  • 分类号G06K9;G06T7/30;G06T7/149;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 11:37:58

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