Евразийский сервер публикаций

Евразийский патент № 045328

   Библиографические данные
(11)045328    (13) B1
(21)202292474

 [ A ]   [ B ]   [ C ]   [ D ]   [ E ]   [ F ]   [ G ]   [ H ] 

Текущий раздел: G     


Документ опубликован 2023.11.15
Текущий бюллетень: 2023-11  
Все публикации: 045328  
Реестр евразийского патента: 045328  

(22)2022.09.27
(51) G16H 30/00 (2018.01)
G16H 50/20 (2018.01)
A61B 6/00 (2006.01)
G06T 7/00 (2017.01)
G06F 18/00(2023.01)
(43)A1 2023.06.30 Бюллетень № 06  тит.лист, описание 
(45)B1 2023.11.15 Бюллетень № 11  тит.лист, описание 
(31)2021137783
(32)2021.12.20
(33)RU
(71)АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "УНИВЕРСИТЕТ ИННОПОЛИС" (RU)
(72)Монголин Александр Сергеевич, Мустафаев Тамерлан Айдын оглы (RU)
(73)АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "УНИВЕРСИТЕТ ИННОПОЛИС" (RU)
(74)Абдрахманова М.В. (RU)
(54)УСТРОЙСТВО И СПОСОБ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАТОЛОГИИ ОРГАНОВ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ НА ОСНОВЕ РЕНТГЕНОВСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
   Формула 
(57) 1. Устройство для определения патологии органов грудной клетки на основе анализа рентгеновских изображений, содержащее
блок приема данных, выполненный с возможностью принимать подлежащие обработке данные, содержащие рентгеновское изображение органов грудной клетки в прямой проекции, от устройства, запрашивающего обработку данных, посредством осуществления связи с ним;
блок подготовки изображений, выполненный с возможностью подготавливать с использованием по меньшей мере одного процессора рентгеновское изображение, содержащееся в подлежащих обработке данных, посредством выполнения над ним одного или более предварительных преобразований для использования нейронной сетью, работающей на основе по меньшей мере одного процессора, причем в процессе подготовки блок подготовки изображений выполнен с возможностью автоматического кадрирования изображения таким образом, чтобы оно охватывало только легкие, посредством
поиска на изображении правого легкого и левого легкого по отдельности по меньшей двумя разными не зависящими друг от друга предварительно обученными методами распознавания образов, отличными от нейронных сетей,
формирования множества прямоугольников, каждый из которых охватывает одно найденное легкое и только его, на основе выполненных поисков,
формирования общего прямоугольника, который включает в себя, по существу, только упомянутое множество прямоугольников, и
отсечения от изображения областей, выходящих за рамки общего прямоугольника;
блок предсказания патологии, выполненный с возможностью с использованием упомянутой нейронной сети анализировать подготовленное изображение и определять наличие или отсутствие патологии на изображении;
блок формирования отчета, выполненный с возможностью формировать с использованием по меньшей мере одного процессора отчет об исследовании, проведенном в данном устройстве, причем отчет об исследовании содержит по меньшей мере один файл, содержащий указание на результат обработки, выполненной в блоке предсказания патологии; и
блок передачи данных, выполненный с возможностью передавать отчет в устройство, запрашивавшее обработку данных, посредством осуществления связи с ним.
2. Устройство по п.1, в котором, если определено, что на изображении имеется патология, блок формирования отчета дополнительно выполнен с возможностью
выявления возможных областей, на которых найдены признаки патологий;
формирования изображения с визуализацией патологии в виде указания найденных областей с признаками патологий; и
формирования отчета об исследовании, содержащего изображение с визуализацией патологии.
3. Устройство по п.2, в котором выявление возможных областей с признаками патологий выполняется с использованием методов компьютерного зрения, анализирующих входное изображение нейронной сети и активации внутри нейронной сети блока предсказания патологии, которые были получены при прогоне через нее этого изображения.
4. Устройство по п.3, в котором в качестве методов компьютерного зрения используется комбинация методов Grad-CAM (взвешенная комбинация карт активации классов на основе градиентов) и Saliency maps (карты значимости).
5. Устройство по п.2, в котором указание найденных областей с признаками патологий выполнено в виде тепловой карты или очертания границ областей.
6. Устройство по п.2, в котором для формирования изображения с визуализацией патологии блок формирования отчета выполнен с возможностью накладывать указание найденных областей с признаками патологий на копию входного изображения нейронной сети блока предсказания патологии.
7. Устройство по п.2, в котором указание найденных областей с признаками патологий имеет привязку к размерам, форме и положению изображения, которое непосредственно анализировалось нейронной сетью;
блок подготовки изображений дополнительно выполнен с возможностью сохранять параметры всех преобразований, выполнявшихся над исходным изображением, полученным в подлежащих обработке данных, и связанных с изменением его размера, смещением, поворотом, обрезкой и кадрированием; и
для формирования изображения с визуализацией патологии блок формирования отчета выполнен с возможностью
применять преобразования, обратные вышеуказанным сохраненным преобразованиям, к указанию найденных областей с признаками патологий, с тем чтобы получить в результате визуализацию патологии с привязкой к размерам, форме и положению исходного рентгеновского изображения; и
накладывать полученную визуализацию патологии с привязкой к размерам, форме и положению исходного рентгеновского изображения на копию исходного рентгеновского изображения.
8. Устройство по п.1, в котором в качестве методов распознавания образов используются три предварительно обученных метода: метод Виолы-Джонса с применением каскадного классификатора на основе признаков Хаара, метод гистограммы направленных градиентов и метод на основе локальных бинарных шаблонов.
9. Способ определения патологии органов грудной клетки на основе анализа рентгеновских изображений, содержащий этапы, на которых
принимают с использованием устройства связи подлежащие обработке данные, содержащие рентгеновское изображение органов грудной клетки в прямой проекции;
подготавливают с использованием по меньшей мере одного процессора рентгеновское изображение, содержащееся в подлежащих обработке данных, посредством выполнения над ним одного или более предварительных преобразований для использования нейронной сетью, работающей на основе по меньшей мере одного процессора, причем при подготовке изображения выполняют автоматическое кадрирование изображения таким образом, чтобы оно охватывало только легкие, посредством
поиска на изображении правого легкого и левого легкого по отдельности по меньшей двумя разными не зависящими друг от друга предварительно обученными методами распознавания образов, отличными от нейронных сетей,
формирования множества прямоугольников, каждый из которых охватывает одно найденное легкое и только его, на основе выполненных поисков,
формирования общего прямоугольника, который включает в себя, по существу, только упомянутое множество прямоугольников, и
отсечения от изображения областей, выходящих за рамки общего прямоугольника;
с использованием упомянутой нейронной сети анализируют подготовленное изображение и определяют наличие или отсутствие патологии на изображении;
формируют с использованием по меньшей мере одного процессора отчет, который содержит по меньшей мере один файл, содержащий указание на наличие или отсутствие патологии; и
передают с использованием устройства связи отчет в устройство, запрашивавшее обработку данных.
Zoom in

 

Загрузка данных...