KHADER, Shameer,OMAR, Alla Mabrouk, Salem,DUDLEY, Joel, T.,SENGUPTA, Partho, P.
申请号：
USUS2017/034843
公开号：
WO2017/205836A1
申请日:
2017.05.26
申请国别(地区):
WO
年份:
2017
代理人:
摘要：
Methods and apparatus for categorization of the diastolic dysfunction of a heart into a classification in a set of classifications are provided in which a plurality of ultrasound gray-scale measurement images of the heart across a plurality of heartbeats is obtained. A plurality of cardiac parameters is determined from the measurement images. In this determination, two or more of the images contributes to each cardiac parameter. The parameters are subjected to a linear discriminant function thereby obtaining a first prediction of the classification. The parameters are also subjected to a weighted neighborhood scheme thereby obtaining a second prediction of the classification. The parameters are further subjected to an artificial neural network thereby obtaining a third prediction of the classification. The first, second, and third prediction are applied to a majority voting method thereby obtaining the classification, in the set of classifications, for the diastolic dysfunction of the heart.Linvention porte sur des procédés et un appareil pour la catégorisation du dysfonctionnement diastolique dun cœur en une classification dans un ensemble de classifications, dans lesquels une pluralité dimages de mesure par ultrasons en échelle de gris du cœur à travers une pluralité de battements de cœur est obtenue. Une pluralité de paramètres cardiaques est déterminée à partir des images de mesure. Dans cette détermination, deux des images ou plus contribuent à chaque paramètre cardiaque. Les paramètres sont soumis à une fonction de discrimination linéaire, ce qui permet dobtenir une première prédiction de la classification. Les paramètres sont également soumis à un schéma de voisinage pondéré, ce qui permet dobtenir une deuxième prédiction de la classification. Les paramètres sont en outre soumis à un réseau neuronal artificiel, ce qui permet dobtenir une troisième prédiction de la classification. Les première, deuxième et troisième prédictions sont appliquées à un procédé de
