WO2024176115 - SYSTEMS AND METHODS FOR DETECTING CARDIOVASCULAR ANOMALIES USING SPATIOTEMPORAL NEURAL NETWORKS
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/176115
Publication Date
29.08.2024
International Application No.
PCT/IB2024/051624
International Filing Date
20.02.2024
Title **
[English]
SYSTEMS AND METHODS FOR DETECTING CARDIOVASCULAR ANOMALIES USING SPATIOTEMPORAL NEURAL NETWORKS
[French]
SYSTÈMES ET PROCÉDÉS DE DÉTECTION D'ANOMALIES CARDIOVASCULAIRES À L'AIDE DE RÉSEAUX NEURONAUX SPATIOTEMPORELS
Applicants **
BRIGHTHEART SAS
Inventors
GARDELLA, Christophe
THOREY, Valentin
ASKINAZI, Eric
DUPONT, Cécile
Priority Data
23305236.4
22.02.2023
EP
18/183,942
14.03.2023
US
18/412,325
12.01.2024
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
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| Number of Office Actions | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 3393 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 29628 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 3363 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 4323 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 11740 |
Total:
52,447
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
Systems and methods are provided for processing image data generated by a medical imaging device such as an ultrasound or echocardiogram device and processing the image data using artificial intelligence and machine learning to determine a presence of one or more congenital heart defects (CHDs) and/or other cardiovascular anomalies in the image data and/or to determine key-point and/or contour detection. The image processing system may be used to detect CHDs and/or other cardiovascular anomalies in a fetus. The image data may be processed using a spatiotemporal convolutional neural network (CNN). The spatiotemporal CNN may include a spatial CNN for image recognition and a temporal CNN for processing optical flow data based on the image data. The outputs of the spatial CNN and the temporal CNN may be fused (e.g., using late fusion) to generate a likelihood of CHDs and/or other cardiovascular anomalies.[French]
Sont prévus des systèmes et des procédés pour traiter des données d'image générées par un dispositif d'imagerie médicale tel qu'un dispositif à ultrasons ou un dispositif d'échocardiogramme et traiter les données d'image à l'aide d'une intelligence artificielle et d'un apprentissage automatique pour déterminer une présence d'un ou de plusieurs défauts cardiaques congénitaux (CHD) et/ou d'autres anomalies cardiovasculaires dans les données d'image et/ou pour déterminer une détection de point clé et/ou de contour. Le système de traitement d'image peut être utilisé pour détecter des CHD et/ou d'autres anomalies cardiovasculaires dans un fœtus. Les données d'image peuvent être traitées à l'aide d'un réseau neuronal convolutionnel (CNN) spatiotemporel. Le CNN spatiotemporel peut comprendre un CNN spatial pour une reconnaissance d'image et un CNN temporel pour traiter des données de flux optique sur la base des données d'image. Les sorties du CNN spatial et du CNN temporel peuvent être fusionnées (par exemple, à l'aide d'une fusion tardive) pour générer une probabilité de CHD et/ou d'autres anomalies cardiovasculaires.