지멘스 메디컬 솔루션즈 유에스에이, 인크.;SIEMENS MEDICAL SOLUTIONS USA, INC.
发明人:
GAJDOS MIROSLAV,가즈도스, 미로슬라브,RAO BIMBA,라오, 빔바
申请号：
KR1020190058692
公开号：
KR1020190132936A
申请日:
2019.05.20
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
Machine learning trains (14) to tune settings. For training (14), user interactions with image parameters (i.e., settings) as a part of ongoing examination of patients are used to establish (13) the ground truth positive and negative examples of settings instead of relying on an expert review of collected samples. Patient information, location information, and/or user information can also be included in training data so that a network is trained (14) to provide (18) settings for different situations based on the included information. During application, a patient is imaged (16). Moreover, an initial or a subsequent image is input (17) with other information (e.g., patient, user, and/or location information) to a machine-trained network to output (18) settings to be used for improved imaging in the situation.머신 러닝은 세팅들을 튜닝하도록 트레이닝(14)한다. 트레이닝(14)을 위해, 수집된 샘플들의 전문가 검토에 의존하는 대신에, 세팅들의 긍정 및 부정 실측 자료 예들을 설정(13)하기 위해, 환자들의 진행 중인 검사의 일부로서 이미지 파라미터들(즉, 세팅들)과의 사용자 상호작용들이 사용된다. 환자 정보, 위치 정보 및/또는 사용자 정보가 또한, 트레이닝 데이터에 포함되어서, 이러한 포함된 정보에 기반하여 상이한 상황들에 대한 세팅들을 제공(18)하도록 네트워크가 트레이닝(14)될 수 있다. 적용 동안, 환자는 이미징(16)된다. 상황에서의 개선된 이미징을 위해 사용될 세팅들을 출력(18)하도록, 초기 또는 후속 이미지가 다른 정보(예컨대, 환자, 사용자 및/또는 위치 정보)와 머신-트레이닝된 네트워크에 입력(17)된다.
