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J-GLOBAL ID:202303012780875066
解剖学的構造をモニタする自動化システム及び方法
Inventor:
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Applicant, Patent owner:
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Agent (1):
羽立 章二
Gazette classification:公表公報
Application number (International application number):2022517873
Publication number (International publication number):2023505924
Application date: Sep. 21, 2020
Publication date: Feb. 14, 2023
Summary:
実施の形態は、患者の解剖学的構造の機能及び動きをモニタするパッチ型の超音波センサシステム及び方法を含み、受信した少なくとも1つの超音波画像を、ラドン変換、高次スペクトル技術及び/又はアクティブ・コンター・モデルを含む1つ又は複数の分析ツールを使用して処理して、少なくとも1つの処理済み超音波画像を生成すること、少なくとも1つの処理済み超音波画像を深層学習畳み込みニューラルネットワークに入力して解剖学的構造の機能状態を示す2つ以上のクラスから選択された自動分類結果を得ることを含む。パッチ型の超音波センサシステムは、無線又は有線で通信することができる。モニタリングは、安静時、手術中、その他の処置中、又は医療検査の一環として対象者が何らかの生理的ストレスにさらされている間に行うことができ、心臓、血管、肺、関節などの身体構造の機能をモニタリングするために使用できる。
Claim (excerpt):
対象者の解剖学的構造を自動的にモニタするシステムであって、
前記対象者に装着される少なくとも1つの超音波パッチと、
サーバと、
ストレージ媒体と、
出力部を備え、
前記超音波パッチは、1つ又は複数の超音波センサ、通信システム並びに超音波の送信及び/又は受信のための電気基板を備え、
前記超音波パッチは、Mモード、2D、3D及びドップラー超音波を含むグループから選択される1つ又は複数のモードで少なくとも1つの超音波画像を生成し、
前記サーバは、1つ又は複数の分析ツールを用いて前記少なくとも1つの超音波画像を処理して、少なくとも1つの処理済み超音波画像を生成し、
前記少なくとも1つ又は複数の分析ツールは、ラドン変換、高次スペクトル技術、及び/又はアクティブ・コンター・モデルを含み、
前記ストレージ媒体は、深層学習CNNを定義する命令を格納するように構成され、
前記サーバは、前記深層学習CNNを実行して、解剖学的構造の機能状態を示す2つ以上のクラスから選択された自動分類結果を得、
前記出力部は、前記分類結果をユーザに伝える、システム。
IPC (1):
FI (1):
F-Term (20):
4C601BB02
, 4C601BB03
, 4C601DD14
, 4C601DD15
, 4C601DE03
, 4C601EE09
, 4C601EE10
, 4C601EE11
, 4C601FF01
, 4C601GA01
, 4C601GB02
, 4C601GB18
, 4C601GB20
, 4C601GD04
, 4C601JB34
, 4C601JB49
, 4C601JC05
, 4C601JC06
, 4C601KK13
, 4C601LL14
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