ENGEL, Thomas,GIGLER, Alexander Michael,OTTE, Clemens,PASTUSIAK, Remigiusz,PAUST, Tobias,SIMON, Elfriede,SIMON,
申请号：
EPEP2017/074488
公开号：
WO2018/060243A1
申请日:
2017.09.27
申请国别(地区):
EP
年份:
2018
代理人:
摘要：
Ermitteln eines Gewebetyps eines Gewebes eines tierischen oder menschlichen Individuums Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln eines Gewebetyps eines Gewebes eines tierischen oder menschlichen Individuums, bei dem: - durch eine Gewebeprobe (24) des Gewebes abgegebene elektromagnetische Strahlung (26) mittels eines Strahlungssensors (22) erfasst (10) wird, wobei der Strahlungssensor (22) abhängig von der erfassten elektromagnetischen Strahlung ein Sensorsignal (28) bereitstellt, und - das Sensorsignal (28) mittels einer Auswerteeinheit (30) ausgewertet (12) wird, um den Gewebetyp zu ermitteln und auszugeben. Es ist die Aufgabe der Erfindung, ein verbessertes Ermitteln des Gewebetyps zu ermöglichen. Erfindungsgemäß ist die Auswerteeinheit (30) eine selbstlernende Auswerteeinheit (30), die initial anhand von Trainingsdatensätzen (32) auf Basis von wenigstens einem Modell trainiert (14) wird, das auf einem Verfahren zum maschinellen Lernen basiert, wobei das Trainieren der Auswerteeinheit mittels solcher Trainingsdatensätze (32) erfolgt, die ein jeweiliges Trainingssensorsignal mit einem jeweils zugeordneten Trainingsgewebetyp umfassen.The invention relates to a method for determining a tissue type of a tissue of an animal or human individual, in which method: electromagnetic radiation (26) emitted by a tissue sample (24) of the tissue is sensed (10) by means of a radiation sensor (22), the radiation sensor (22) providing a sensor signal (28) in accordance with the sensed electromagnetic radiation, and the sensor signal (28) is evaluated (12) by means of an evaluation unit (30) in order to determine and output the tissue type. The problem addressed by the invention is that of enabling improved determination of the tissue type. According to the invention, the evaluation unit (30) is a self-learning evaluation unit (30) that is initially trained (14) by means of training data sets (32) on the basis of at least one model, which is based on a method for machine
