FLAP PREDICTION SYSTEM BASED ON VOLUMETRIC DATA AND FOUNDATION MODELS
Disclosed are techniques for an artificial intelligence (AI) based recommendation system associated with treatment of a patient. The AI based recommendation system can be configured to receive three-dimensional (3D) image data that is associated with a patient, where the 3D image data includes volum...
Gespeichert in:
Hauptverfasser: | , , , |
---|---|
Format: | Patent |
Sprache: | eng ; fre |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext bestellen |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Zusammenfassung: | Disclosed are techniques for an artificial intelligence (AI) based recommendation system associated with treatment of a patient. The AI based recommendation system can be configured to receive three-dimensional (3D) image data that is associated with a patient, where the 3D image data includes volumetric data; and detect one or more anatomical treatment sites associated with the patient. The 3D image data may further be annotated with one or more of the detected anatomical treatment sites. By leveraging a foundation model with detailed context on flap harvesting, the AI based recommendation system may evaluate the annotated 3D image data, identify viable donor sites for flap harvesting, and provide recommendations for one or more viable donor sites for flap harvesting based on a treatment criteria for treatment of the patient. The recommendation may be evaluated and further refined by additional user based interaction with the AI based system.
L'invention divulgue des techniques pour un système de recommandation basé sur l'intelligence artificielle (AI) associé à un traitement d'un patient. Le système de recommandation basé sur l'IA peut être configuré pour recevoir des données d'image tridimensionnelle (3D) qui sont associées à un patient, les données d'image 3D comprenant des données volumétriques; et détecter un ou plusieurs sites de traitement anatomique associés au patient. Les données d'image 3D peuvent en outre être annotées avec un ou plusieurs des sites de traitement anatomique détectés. En tirant profit d'un modèle de fondation avec un contexte détaillé sur la récolte de lambeaux, le système de recommandation basé sur l'IA peut évaluer les données d'images 3D annotées, identifier des sites donneurs viables pour la récolte de lambeaux, et fournir des recommandations pour un ou plusieurs sites donneurs viables pour la récolte de lambeaux sur la base de critères de traitement pour un traitement du patient. La recommandation peut être évaluée et affinée davantage par une interaction supplémentaire basée sur l'utilisateur avec le système basé sur l'IA. |
---|