KI-BASIERTE VIDEOANALYSE DER KATARAKTCHIRURGIE ZUR DYNAMISCHEN ANOMALIEERKENNUNG UND KORREKTUR
Es wird ein Computer-implementiertes Verfahren zur Erkennung von Abweichungen gegenüber Planparametern während einer ophthalmologischen Operation beschrieben, wobei das Verfahren aufweist: Bereitstellen von Videosequenzen, die mittels einer Bildaufnahmevorrichtung aufgenommen wurden, von Katarakt-Operationen, Trainieren eines maschinellen Lernsystems mit den bereitgestellten Videosequenzen sowie jeweils einer geplanten Brechkraft einer einzusetzenden Intraokularlinse während einer Katarakt-Operation und eines Zielrefraktionswertes nach der Katarakt-Operation als Trainingseingangsdaten sowie zugehörigen Vorhersageergebnissen in Form eines tatsächlichen Refraktionswertes nach der Katarakt-Operation zur Bildung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage des tatsächlichen Refraktionswertes nach der Katarakt-Operation, und persistentes Speichern von Parameterwerten des trainierten maschinellen Lernsystems..
| Medienart: |
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Patent| Erscheinungsjahr: |
2022 |
|---|---|
| Erschienen: |
2022 |
| Enthalten in: |
Europäisches Patentamt - (2022) vom: 24. Nov. Zur Gesamtaufnahme - year:2022 |
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| Sprache: |
Deutsch |
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| Beteiligte Personen: |
MATZ HOLGER [VerfasserIn] |
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| Links: |
Volltext [kostenfrei] |
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| Anmerkungen: |
Source: www.epo.org (no modifications made), First posted: 2022-11-24, Last update posted on www.tib.eu: 2024-01-01, Last updated: 2024-01-05 |
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| Patentnummer: |
DE102021109945 |
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| Förderinstitution / Projekttitel: |
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| PPN (Katalog-ID): |
EPA015676560 |
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| LEADER | 01000caa a22002652 4500 | ||
|---|---|---|---|
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| 520 | |a Es wird ein Computer-implementiertes Verfahren zur Erkennung von Abweichungen gegenüber Planparametern während einer ophthalmologischen Operation beschrieben, wobei das Verfahren aufweist: Bereitstellen von Videosequenzen, die mittels einer Bildaufnahmevorrichtung aufgenommen wurden, von Katarakt-Operationen, Trainieren eines maschinellen Lernsystems mit den bereitgestellten Videosequenzen sowie jeweils einer geplanten Brechkraft einer einzusetzenden Intraokularlinse während einer Katarakt-Operation und eines Zielrefraktionswertes nach der Katarakt-Operation als Trainingseingangsdaten sowie zugehörigen Vorhersageergebnissen in Form eines tatsächlichen Refraktionswertes nach der Katarakt-Operation zur Bildung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage des tatsächlichen Refraktionswertes nach der Katarakt-Operation, und persistentes Speichern von Parameterwerten des trainierten maschinellen Lernsystems. | ||
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| 650 | 4 | |a A61B: Diagnosis; surgery; identification (analysing biological material g01n, e.g. g01n0033480000) | |
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