Mayo Foundation for Medical Education and Research
发明人:
申请号：
EP18878374.0
公开号：
EP3709877A2
申请日:
2018.11.19
申请国别(地区):
EP
年份:
2020
代理人:
摘要：
Described here are systems and methods for generating and implementing a hybrid machine learning and mechanistic model to produce biological feature maps, or other measurements of biological features, based on an input of multiparametric magnetic resonance or other images. The hybrid model can include a combination of a machine learning model and a mechanistic model that takes as an input multiparametric MRI, or other imaging, data to generate biological feature maps (e.g., tumor cell density maps), or other measures or predictions of biological features (e.g., tumor cell density). The hybrid models have capabilities of learning individual-specific relationships between imaging features and biological features.L'invention concerne des systèmes et des procédés permettant de générer et de mettre en œuvre un modèle hybride d'apprentissage automatique et mécaniste pour produire des cartes de caractéristiques biologiques, ou d'autres mesures de caractéristiques biologiques, sur la base d'une entrée de résonance magnétique multiparamétrique ou d'autres images. Le modèle hybride peut comprendre une combinaison d'un modèle d'apprentissage automatique et d'un modèle mécaniste qui prend en tant qu'IRM multiparamétrique d'entrée, ou autre imagerie, des données pour générer des cartes de caractéristiques biologiques (par exemple, des cartes de densité de cellules tumorales), ou d'autres mesures ou prédictions de caractéristiques biologiques (par exemple, densité de cellules tumorales). Les modèles hybrides ont des capacités d'apprentissage de relations spécifiques à des individus entre des caractéristiques d'imagerie et des caractéristiques biologiques.
