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公开(公告)号：CN101903888B
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN200880122302.9
申请日：2008-12-09
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/321 , G06F19/00 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 一种用于基于跨模态病例的计算机辅助诊断的系统和方法，其包括存储多个病例，每个病例包括多个模态中的一个的至少一个图像和非图像信息；对来自第一模态的图像的特征和来自第二模态的图像的特征之间的特征关系进行映射；并且存储该关系。
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公开(公告)号：CN101080918A
公开(公告)日：2007-11-28
申请号：CN200580042963.7
申请日：2005-12-12
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: H04M3/42382 , H04L51/38 , H04M1/72555 , H04M3/5315 , H04M3/53383
Abstract: 一种用于由传送一个或多个动作或概念的SMS初步消息(34)合成智能MMS消息(10)的方法(图1)和系统(图2)。用户(12)存档(28；步骤56，58)用户获得的视频剪辑(20)，其不但依照客观感知的内容一般地而且依照用户主观内容私人地被语义注解(22，102；步骤54)。服务提供商(18)存档(28；步骤52，58)服务提供商获得的被一般地语义注解的MMS剪辑(20)。注解依照本体(118，步骤50，52)实现。当用户(12)希望向接收者(16)发送MMS消息(10)时，初步消息(34)被发送(12，130；步骤62)到服务提供商(18)，服务提供商(18)提取(在132；步骤64)那些语音注解的(在102和110；步骤50，54)存档剪辑，其依照本体(118)与用户选择的初步消息的动作或概念(步骤68，76)的一些方面相匹配。当用户对呈现给他的被提取剪辑进行最后的选择(步骤70)后，它们被相互组合(在142，步骤72)以及与初步消息组合并发送到接收者(步骤74)。
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公开(公告)号：CN1969552A
公开(公告)日：2007-05-23
申请号：CN200580019688.7
申请日：2005-06-17
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: H04N7/16
Abstract: 提供了一种用于为用户生成内容的个性化概要的方法和系统，其包括：确定用户的个性属性；提取内容的特性；以及基于该特性到该个性属性的映射来生成个性化概要。可以基于映射和个性属性而对特性进行排序，其中个性化概要包括该内容的、具有比其它特性排序更高的特性的部分。个性属性例如可以通过使用迈尔斯－布雷格斯型指示器测试、麦瑞·里德测试和/或大脑使用测试而被确定。
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公开(公告)号：CN101911077B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN200880122694.9
申请日：2008-12-10
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及搜索数据库中的病例。根据所提出的方法和装置，利用给定的匹配准则在初始搜索中执行输入病例和一组病例之间的相似性匹配以接收相似病例。然后计算与相似病例相关联的基于图像和/或非基于图像的特征的统计值并为用户呈现相似病例。在搜索细化中，由用户基于统计值确定的额外特征细化相似病例。根据用户的需要可以迭代进行搜索细化。通过实现在由用户驱动的多步方法中进行相似性匹配，与一步方法相比，本发明使用户更多观察到特定相似病例是如何检索到的以及为什么检索到的，实现了病例检索性能的改善。
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公开(公告)号：CN101553824B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN200780044539.5
申请日：2007-12-03
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: G06K9/00134 , G06K9/3233 , G06K9/3275 , G06T7/70 , G06T2207/20056 , G06T2207/30072
Abstract: 一种在具有图像空间的高密度和高分辨率微阵列扫描图像中，即使在拐角处不存在探针的情况下也能自动识别微阵列芯片的拐角和探针的方法，其中，该方法通过将多遍拐角寻找算法应用到所述图像上使得在扫描过程中产生的图像中的误差失真最小化，所述方法包括：(a)将Radon变换应用于输入的微阵列图像，以将该图像投影到角度和距离空间中，在该空间中可以找到直线的取向；(b)将快速傅里叶变换应用于步骤(a)的所述投影图像10，以寻找该投影图像的最佳倾角；(c)确定所述最佳倾角的最佳第一个和最后一个局部极大值；(d)将所述确定的第一个和最后一个局部极大值反投影到所述图像空间中，以寻找所述图像的第一个列线和最后一个列线的第一近似；(e)旋转所述图像并重复步骤(a)至(d)，以寻找所述图像的顶部行线和底部行线的第一近似；(f)从所述列线和行线的交点中确定所述图像的四个拐角的第一近似；(g)应用启发式算法，以确定步骤(f)的所述第一近似是否足够；以及(h)可选地，在所述四个拐角的第一近似周围修剪所述扫描图像并且重复步骤(a)至(f)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101911077A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200880122694.9
申请日：2008-12-10
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及搜索数据库中的病例。根据所提出的方法和装置，利用给定的匹配准则在初始搜索中执行输入病例和一组病例之间的相似性匹配以接收相似病例。然后计算与相似病例相关联的基于图像的特征和/或非基于图像的特征的统计值并为用户呈现相似病例。在搜索细化中，由用户基于统计值确定的额外特征细化相似病例。根据用户的需要可以迭代进行搜索细化。
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公开(公告)号：CN101903888A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200880122302.9
申请日：2008-12-09
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/321 , G06F19/00 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 一种用于基于跨模态病例的计算机辅助诊断的系统和方法，其包括存储多个病例，每个病例包括多个模态中的一个的至少一个图像和非图像信息；对来自第一模态的图像的特征和来自第二模态的图像的特征之间的特征关系进行映射；并且存储该关系。
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公开(公告)号：CN101903883A
公开(公告)日：2010-12-01
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：CN1977262A
公开(公告)日：2007-06-06
申请号：CN200580012371.0
申请日：2005-04-21
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: G06F17/30843 , G11B27/034 , G11B27/105 , G11B27/11 , G11B27/28 , G11B2220/2545 , G11B2220/2562 , H04N21/4325 , H04N21/4532 , H04N21/8456
Abstract: 自动提取节目的内容流(300)的部分(301－303)的摘要利用把节目映射到新的分段空间的摘要功能并根据内容部分的开头、中间还是结尾部分。所生成的摘要也依赖于被提取摘要的分段的持续时间、摘要的选定长度、节目类型(直播还是从存储器重放)、流派、以及个性化的用户简档信息。如果可用的话，可以利用整个节目的全摘来生成这部分内容的摘要。自动视频内容分析，和字幕或辅助信息源分析一起，如果其中的一个是可用的话，可用来生成摘要。
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公开(公告)号：CN1860480A
公开(公告)日：2006-11-08
申请号：CN200480028300.5
申请日：2004-09-28
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: G06K9/00711 , G06F17/30796 , G06F17/30843 , H04N21/26603
Abstract: 提供了一种用于使用与人类分析员合作的无监督聚类算法来恢复节目(诸如电视或视频节目)的高层结构的设备和方法。所述方法由三个阶段组成，这里第一阶段指的是文本类型聚类阶段，第二阶段是种类/子种类识别阶段，其中检测目标节目的种类/子种类类型，以及第三且最后阶段，这里指的是结构恢复阶段。结构恢复阶段依靠图形模型来表示节目结构。节目的高层结构一旦被恢复，可以被有益地用于恢复进一步的信息，包括但不限于时间事件、文本事件、节目事件等。
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