評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム

Inventor： , ,
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：特許業務法人北斗特許事務所
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2019178086
Publication number (International publication number)：2021052999
Application date： Sep. 27, 2019
Publication date： Apr. 08, 2021
Summary：

【課題】課題は、カテーテル検査の施行により得られる人体の評価値を、より低侵襲で正確に得ることができる、評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、及び、プログラムを提供することである。【解決手段】評価システム10は、取得部22と、評価部24とを備える。取得部22は、評価対象の人体のX線画像を取得する。評価部24は、人体のX線画像とカテーテル検査の施行により得られる人体の評価値との入出力関係を学習した学習済みモデルM11を用いて、取得部22で取得された評価対象の人体のX線画像に基づいて評価対象の人体の評価値を得る。【選択図】図1

Claim (excerpt)：

評価対象の人体のX線画像を取得する取得部と、人体のX線画像とカテーテル検査の施行により得られる前記人体の評価値との入出力関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像に基づいて前記評価対象の人体の評価値を得る評価部と、を備える、評価システム。

IPC (2)：

A61B 6/00 , G06T 1/00

FI (2)：

A61B6/00 350Z , G06T1/00 290A

F-Term (27)：

4C093AA26 , 4C093DA02 , 4C093FD03 , 4C093FD11 , 4C093FF08 , 4C093FF12 , 4C093FF13 , 4C093FF28 , 4C093FF37 , 4C093FG01 , 5B057AA08 , 5B057BA03 , 5B057CA02 , 5B057CA08 , 5B057CB02 , 5B057CB08 , 5B057CC01 , 5B057CC03 , 5B057CD03 , 5B057CD05 , 5B057CE09 , 5B057CE11 , 5B057DA01 , 5B057DB02 , 5B057DB05 , 5B057DB09 , 5B057DC40

Patent cited by the Patent：

Cited by examiner (2)

機能性狭窄解析を向上させる局所FFR推定及び視覚化
Gazette classification：公表公報 Application number：特願2016-536241 Applicant：コーニンクレッカフィリップスエヌヴェ
病的状態の抑制方法
Gazette classification：公開公報 Application number：特願平9-045652 Applicant：フアイザー・インコーポレイテツド

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