Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung einer Herzphase bei der Magnetresonanzbildgebung
Anmelder: Siemens Healthineers AG, Siemens Healthcare GmbH, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 🇩🇪
Details
- Veröffentlichungs-Nr.
- EP3878361
- Aktenzeichen
- EP20162742
- Anmeldetag
- 12. März 2020
- Veröffentlichung
- 24. April 2024
- Erteilung
- 24. April 2024
- Rechtsraum
- EP
- IPC
- A61B5/055// G01R33/563G01R33/567
Abstract
The invention describes a trained deep learning network (22) for determining a cardiac phase in magnet resonance imaging, comprising an input layer (E), an output layer (S) and a number of hidden layers (CR, MP) between input layer (E) and output layer (S), the layers processing input data (ID) entered into the input layer (E), wherein the deep learning network (22) is designed and trained to output a probability or some other label of a certain cardiac phase at a certain time from entered input data (ID). The invention further describes a method determining a cardiac phase in magnet resonance imaging, a related device, a training method for the deep learning network, a control device and a related magnetic resonance imaging system.
Anmelder
- Firmen
- Siemens Healthineers AG
Siemens Healthcare GmbH
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg - Land
- 🇩🇪 Deutschland
Deutsches Medizintechnikunternehmen mit Sitz in Erlangen, ausgegliedert aus dem Siemens-Konzern. Entwickelt Bildgebungssysteme, Labordiagnostik und Therapielösungen für das Gesundheitswesen.
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Deutsches Unternehmen mit Sitz in Erlangen, frühere Gesundheitssparte des Siemens-Konzerns. Entwickelte medizinische Bildgebungssysteme, Diagnostik und Laborlösungen für Kliniken und Praxen.
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Deutsche Universität in Erlangen und Nürnberg. Die Friedrich-Alexander-Universität betreibt Forschung und Lehre in Natur-, Ingenieur-, Geistes- und Wirtschaftswissenschaften sowie Medizin.
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