通用电气精准医疗有限责任公司谭涛获国家专利权
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龙图腾网获悉通用电气精准医疗有限责任公司申请的专利用于使用深度神经网络来推断二维医学图像中的感兴趣的对象类的厚度的系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116964629B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202280017926.4，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权用于使用深度神经网络来推断二维医学图像中的感兴趣的对象类的厚度的系统和方法是由谭涛;M·费耶什;戈帕尔·阿维纳什;拉维·索尼;B·达斯;拉凯什·穆利克;帕尔·泰格泽什;L·费伦齐;维克拉姆·梅拉普迪;克里希纳·希瑟拉姆·施莱姆设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于使用深度神经网络来推断二维医学图像中的感兴趣的对象类的厚度的系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了用于使用深度神经网络来推断二维2D医学图像中的一个或多个感兴趣的对象类的厚度和体积的方法和系统。在示例性实施方案中，可通过以下方式来推断感兴趣的对象类的厚度：获取2D医学图像；从该2D医学图像中提取特征；使用第一卷积神经网络CNN来将该特征映射到感兴趣的对象类的分割掩模；使用第二CNN来将该特征映射到该感兴趣的对象类的厚度掩模，其中该厚度掩模指示该感兴趣的对象类在该2D医学图像的多个像素中的每个像素处的厚度；以及基于该厚度掩模和该分割掩模来确定该感兴趣的对象类的体积。
本发明授权用于使用深度神经网络来推断二维医学图像中的感兴趣的对象类的厚度的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于根据2D医学图像确定感兴趣的对象类的体积的方法，所述方法包括： 接收2D医学图像； 从所述2D医学图像中提取特征； 使用第一卷积神经网络CNN来将所述特征映射到感兴趣的对象类的分割掩模； 使用第二CNN来将所述特征映射到所述感兴趣的对象类的厚度掩模，其中所述厚度掩模指示所述感兴趣的对象类在所述2D医学图像的多个像素中的每个像素处的厚度；以及 基于所述厚度掩模和所述分割掩模来确定所述感兴趣的对象类的体积， 其中基于所述厚度掩模和所述分割掩模来估计所述感兴趣的对象类的所述体积包括： 将所述厚度掩模的每个值乘以所述分割掩模的空间对应值以产生多个已分割厚度值；以及 对所述多个已分割厚度值求和以产生所述感兴趣的对象类的所述体积。
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