SYSTÈMES ET PROCÉDÉS DE GÉNÉRATION DE CARTES DE PRÉDICTION DE CANCER À PARTIR D'IMAGES DE RÉSONANCE MAGNÉTIQUE MULTIPARAMÉTRIQUES À L'AIDE D'UN APPRENTISSAGE PROFOND
GUIDA, Alessandro,HOAR, David,LEE, Peter,PATTERSON, Steve,CLARKE, Sharon,BOWEN, Chris
申请号：
CACA2019/051788
公开号：
WO2020/124208A1
申请日:
2019.12.11
申请国别(地区):
CA
年份:
2020
代理人:
摘要：
Various example embodiments are described in which an anisotropic encoder-decoder convolutional neural network architecture is employed to process multiparametric magnetic resonance images for the generation of cancer predication maps. In some example embodiments, a simplified anisotropic encoder-decoder convolutional neural network architecture may include an encoder portion that is deeper than a decoder portion. In some example embodiments, simplified network architectures may be combined with test-time-augmentation in order to facilitate training and testing with a minimal number of test subjects.Divers modes de réalisation donnés à titre d'exemple concernent une architecture de réseau neuronal à convolution de codeur-décodeur anisotrope servant au traitement d'images de résonance magnétique multiparamétriques pour la génération de cartes de prédication de cancer. Dans certains autres modes de réalisation donnés à titre d'exemple, une architecture de réseau neuronal à convolution de codeur-décodeur anisotrope simplifiée peut comprendre une partie codeur plus profonde qu'une partie décodeur. Selon encore certains modes de réalisation donnés à titre d'exemple, il est possible de combiner des architectures de réseau simplifiées à une augmentation du temps de test afin de faciliter l'apprentissage et le test avec un nombre minimal de sujets de test.
