BPatG, Beschluss vom 28. Juni 2022 - 17 W (pat) 2/21
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- Gericht
- BPatG München
- Ort
- München
- Spruchkörper
- 17. Senat
- Entscheidungsdatum
- 28. Juni 2022
- Dokumenttyp
- Beschluss
- Aktenzeichen
- 17 W (pat) 2/21
- ECLI
- Nicht veröffentlicht
- Dokumentnummer
- JURE229030678
- Entscheidungsname
- Nicht veröffentlicht
- Material-Fingerprint
- sha256:112dd46631e17af2abf466069db89085e48b6c92f62cd83da1e3ebeb2ce3d515
Jede exakte Textfundstelle
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[01]Rn. 25 · randnummer-25 …hulingenieur der Fachrichtung Elektrotechnik mit mehrjähriger Erfahrung auf dem Gebiet der medizinischen Bilddatenverarbeitung anzusehen, der gute Kenntnisse in der Anwendung und auch in der Entwicklung von Methoden der künstlichen Intelligenz besitzt.
[02]Rn. 33 · randnummer-33 …Generator- und Klassifikatorfunktion können jeweils künstliche neuronale Netzwerke sein.…
[03]Rn. 48 · randnummer-48 48 So betreffen die Anweisungen der Patentansprüche 1 und 10 grundlegende, für Algorithmen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz typische Datenverarbeitungsschritte.
[04]Rn. 50 · randnummer-50 …Dafür sprechen insbesondere die zahlreichen Veröffentlichungen über neuronale Netzwerke und GA-Algorithmen, die bereits zum Anmeldetag Stand der Technik waren und ersichtlich zu publizierbaren Resultaten geführt hatten (vgl.…
[05]Rn. 50 · randnummer-50 …Denn bei der praktischen Umsetzung eines Algorithmus auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz gehört es zur üblichen Vorgehensweise des Fachmanns, verschiedene - selbst entwickelte oder bereits von anderen Fachleuten veröffentlichte - Trainingsdatensätze und Programmbausteine auszuprobieren und derart anzupassen, dass der Algorithmus zu zufriedenstellenden Ergebnissen führt (z.B.…
[06]Rn. 62 · randnummer-62 …12, Seiten 2536-2545 D7) HAO, H.: Vessel Layer Separation of X-ray Angiographic Images using Deep Learning Methods.…
[07]Rn. 62 · randnummer-62 …[et al.]: Deep Learning-based Inpainting for Virtual DSA.…
[08]Rn. 62 · randnummer-62 …URL: https://arxiv.org/pdf/1406.2661 [abgerufen am 2018-09-27] D5) MONTOYA, Juan C., et al.: 3D Deep Learning Angiography (3D-DLA) from C-arm Conebeam CT.…
[09]Rn. 71 · randnummer-71 …Abschnitt I., zweiter Absatz, erster Satz) mittels eines neuronalen Netzwerks (Figur 1 sowie Absatz II), um Bewegungsartefakte bei der Anwendung von DSA auf bewegliche Objekte zu vermeiden (Abschnitt I., erster Absatz).…
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