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申请/专利权人：通用电气精准医疗有限责任公司
摘要：提供了一种促进改进的深度学习图像处理的系统技术。在各种实施方案中，系统例如，102可以访问医学图像例如，104，其中该医学图像的像素或体素在多个区域例如，302中进行分配。在各个方面中，该系统可以经由深度学习神经网络例如，202对该医学图像的执行生成一组逐区域参数映射例如，204，其中逐区域参数映射能够由该医学图像的每个区域的一个预测参数组成。在各种实例中，该系统可以通过将该组逐区域参数映射馈送到分析变换函数例如，902来生成该医学图像的变换后版本例如，904。在各种情况下，该系统可以在电子显示器上渲染该医学图像的变换后版本。在各个方面中，该多个区域可以是不规则的或基于组织的例如，如关于图5至图8所示。
主权项：1.一种系统例如，102，所述系统包括：处理器例如，106，所述处理器执行存储在非暂态计算机可读存储器例如，108中的计算机可执行部件，所述计算机可执行部件包括：访问部件例如，110，所述访问部件访问医学图像例如，104，其中所述医学图像的像素或体素在多个区域例如，302中进行分配；推断部件例如，112，所述推断部件经由深度学习神经网络例如，202对所述医学图像的执行生成一组逐区域参数映射例如，204，其中逐区域参数映射由所述医学图像的每个区域的一个预测参数组成；变换部件例如，114，所述变换部件通过将所述一组逐区域参数映射馈送到分析变换函数例如，902来生成所述医学图像的变换后版本例如，904；和显示部件例如，116，所述显示部件在电子显示器上渲染所述医学图像的所述变换后版本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 通用电气精准医疗有限责任公司 改进的深度学习图像处理
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