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公开(公告)号：CN102016859A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200980116705.7
申请日：2009-05-04
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06Q50/22 , G06F19/00 , G06F19/325 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 在处置患者时，采用临床决策支持系统(CDSS)指南来辅助医师生成处置计划。使用成像数据和非成像数据二者来生成这些计划。为了实现这一点，CDSS与成像系统(CADx、CAD、PACS等)通过界面连接。执行数据挖掘操作，以根据成像数据和非成像数据而识别具有相似属性的相关患者，该属性例如诊断、病史、处置等。采用自然语言处理来从相关患者的记录提取并编码相关非成像(文本)数据。另外，将当前患者的图像与患者数据库中的参考图像相比较，以识别相关患者。然后，为用户识别相关患者，并且，用户选择相关患者以查看与病史、处置、指南、功效等有关的详细信息。
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公开(公告)号：CN101061491B
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200580039688.3
申请日：2005-11-21
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6228 , G06T7/0012 , G06T2207/30061
Abstract: 一种用于对在HRCT医学图像数据内检测的感兴趣部位进行计算机辅助探测(CAD)并分类的方法。所述方法包括用于对识别部位/体积体为结核或者非结核的的特异性和灵敏度进行最大化的CAD后机器学习技术。该部位被CAD处理识别，并被自动分割。从每个所分割部位中识别并提取特征池，并利用遗传算法处理特征池以识别最优特征子集，其中数据层化方法被用于平衡不同类别中的事例数目。由GA确定的子集被用于训练支持向量机，从而对在非训练数据内发现的候选部位/体积体进行分类。
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公开(公告)号：CN101517602A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200780034729.9
申请日：2007-09-17
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
Abstract: 本文提供了用于执行基于遗传算法的特征选择的方法。在某些实施例中，所述方法包括以下步骤：将多个数据分割模式应用于学习数据集以建立多个分类器进而获得至少一个分类结果；整合来自所述多个分类器的所述至少一个分类结果以获得整合的准确度结果；以及将所述整合的准确度结果作为用于候选特征子集的适应度值输出到遗传算法，其中执行基于遗传算法的特征选择。
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公开(公告)号：CN101002480A
公开(公告)日：2007-07-18
申请号：CN200580027242.9
申请日：2005-08-10
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
Inventor： S·M·达拉尔 , C·C·A·M·范宗 , L·博罗茨基
CPC classification number: H04N19/186 , G09G2310/0235 , G09G2320/0242 , G09G2320/0261 , H04N9/3114 , H04N9/3179 , H04N9/3182 , H04N19/51 , H04N19/577
Abstract: 一种用于降低顺序制彩色显示系统复杂性的系统与方法，该显示系统采用了运动补偿和彩色转换。提供的顺序制彩色显示系统包括：一种运动估计系统(10)，该系统通过对一组YUV分量中的Y分量进行运算来产生一组运动向量(36)；一种降低复杂性系统(22)，该系统接收一组运动向量和一组YUV分量，而输出经运动补偿红绿蓝(RGB)数据(38)，其中降低复杂性系统包括：一种彩色空间转换系统(18)，该系统基于一组转换方程(32)将YUV彩色空间转换到RGB彩色空间；以及一种运动补偿的彩色定序系统(16)，该系统选择各YUV分量的子集以便基于该组转换方程来补偿运动。
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公开(公告)号：CN101002477A
公开(公告)日：2007-07-18
申请号：CN200580027201.X
申请日：2005-08-10
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: H04N7/26
CPC classification number: H04N19/00 , H04N19/12 , H04N19/14 , H04N19/176 , H04N19/27
Abstract: 一种用于压缩混合的图形和视频信号的系统和方法。提供一种系统，该系统包括用于压缩混合的图形和视频像素块(56)的编码器(14)和用于解码通过嵌入式通信信道从编码器接收的压缩像素块的解码器(18)，该编码器(14)包括：分类系统(22)，用于将每个输入的像素块分类为多个独特类型的块之一；多个编码器子系统(32，34，36，38)，其中该编码器子系统中的每个均被配置为压缩一种独特类型的块；以及比率控制系统(54)，用于为压缩块的流达到目标压缩比，其中该解码器包括多个解码器子系统(62，64，66，68)，每个均被配置为解压缩一种独特类型的压缩块。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1939048A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200580009670.9
申请日：2005-03-22
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: H04N5/208
CPC classification number: H04N5/208
Abstract: 提供了一种改进亮度过渡的方法，包括：对于从第一亮度级到第二亮度级的过渡周围的已编码视频比特流进行解码；以及基于表示存在于该已解码视频比特流中的视频伪像的程度的量度来提供亮度过渡增强。另外，提供了一种改进亮度过渡的设备，其包括视频解码器以及确定表示信号中的视频编码伪像的程度的量度的装置。该设备还包括视频处理模块，该视频处理模块包括亮度瞬态增强模块。该亮度增强模块至少基于所述过渡处的所述量度值来提供过渡。
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公开(公告)号：CN1926877A
公开(公告)日：2007-03-07
申请号：CN200580006272.1
申请日：2005-02-23
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10016 , H04N19/117 , H04N19/146 , H04N19/159 , H04N19/196 , H04N19/198 , H04N19/86
Abstract: 本发明揭示了一种减少压缩数字视频信号中的环状假象的方法，它包括对编码的视频信号进行解码；确定至少一个像素附近区域中的多个度量值，其中所述度量值大于某一特定值；并实施去环状方法，以充分减少像素附近的环状假象。本发明还揭示了一种选择性对压缩数字视频信号进行去环状的装置，它包括解码装置、度量计算装置和度量受控去环状装置，其中，去环状装置根据从度量计算装置得到的数据来减少特定视频帧区域中的环状假象。按照另一种示范实施例，度量受控去环状装置根据去环状而对帧的度量数据进行更新。
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公开(公告)号：CN101903883B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN200880121098.9
申请日：2008-12-11
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/345 , G06F19/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及一种用于基于病例的决策支持的方法和装置。本发明提出在来自若干放射科医师的输入上训练基于病例的决策支持系统，以具有“基线”系统，然后系统为放射科医师提供选项来基于他/她的输入细化基线系统，输入直接细化用于相似性距离计算的特征权重或提供新的相似性基础事实集群。通过实现基于用户输入修改相似性距离计算，本发明针对具有不同经验和/或不同看法的不同用户调整相似性基础事实。
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公开(公告)号：CN102395975B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201080016586.0
申请日：2010-03-09
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: G06Q50/22 , G06F19/00 , G06F19/321 , G16H40/63 , G16H50/20
Abstract: 一种临床决策支持(CDS)系统包括：包括图形用户界面(30)的病例分组子系统(10)，所述图形用户界面(30)用于同时显示表示多个患者病例的数据，且还被配置成使用户能够将选定的由同时显示的数据表示的患者病例分成由用户选定的临床关联组(32)；证明性特征确定子系统(12)，其用于确定与临床关联组相关的证明性特征(44)；以及CDS用户接口(16)，其用于接收与当前患者病例关联的当前患者数据并基于从所接收的当前患者数据确定的证明性特征的值输出临床决策支持信息。
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公开(公告)号：CN103380428A
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201180067693.0
申请日：2011-12-07
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种非暂态计算机可读存储介质存储能够由处理器执行的指令集。所述指令集能用于接收与当前患者相关的当前患者数据集；将所述当前患者数据集与多个先前患者数据集进行比较，所述先前患者数据集中的每个都对应先前患者；基于所选择的先前患者数据集与所述当前患者数据集之间的相似性水平，来选择所述先前患者数据集中的一个；以及向用户提供所选择的先前患者数据集。
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