WO2024259613 - METHODS FOR DETECTING AND DISPLAYING CALCIFICATION PIXELS IN X-RAY IMAGES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

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Publication Number WO/2024/259613
Publication Date 26.12.2024
International Application No. PCT/CN2023/101579
International Filing Date 21.06.2023
Title **
[English] METHODS FOR DETECTING AND DISPLAYING CALCIFICATION PIXELS IN X-RAY IMAGES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
[French] PROCÉDÉS POUR DÉTECTER ET AFFICHER DES PIXELS DE CALCIFICATION DANS DES IMAGES RADIOLOGIQUES À L'AIDE DE RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS
Applicants **
SHENZHEN XPECTVISION TECHNOLOGY CO., LTD. B507, Block A Aand B, Nanshan Medical Device Industrial Park, Nanhai Avenue 1019 Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518000, CN
Inventors
ZHAO, Xuran B507, Block A Aand B, Nanshan Medical Device Industrial Park, Nanhai Avenue 1019 Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518000, CN
CHEN, Peng B507, Block A Aand B, Nanshan Medical Device Industrial Park, Nanhai Avenue 1019 Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518000, CN
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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing1149
EPO Filing, Examination8170
Japan Filing533
South Korea Filing482
USA Filing, Examination3235
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Total: 13569

Abstract[English] Disclose herein is a method including obtaining a training data set which comprises multiple actual normal tissue images and multiple calcification scattered tissue images, and configuring a computer system that implements a generative neural network using the training data set and a discriminator neural network. An output of the generative neural network is a processed normal tissue image generated from an image input into the generative neural network. An output of the discriminator neural network is a probability of an image input into the discriminator neural network being an actual normal tissue image.[French] L'invention concerne un procédé consistant à obtenir un ensemble de données d'apprentissage qui comprend de multiples images de tissu normal réelles et de multiples images de tissu à calcifications diffuses, et à configurer un système informatique qui met en œuvre un réseau neuronal génératif à l'aide de l'ensemble de données d'apprentissage et d'un réseau neuronal discriminateur. Une sortie du réseau neuronal génératif est une image de tissu normal traitée générée à partir d'une entrée d'image dans le réseau neuronal génératif. Une sortie du réseau neuronal discriminateur est une probabilité qu'une image entrée dans le réseau neuronal discriminateur soit une image tissulaire normale réelle.
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