CN101040779A - 在三维立体数据组中虚拟定位断层的方法及医学成像系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于在存储了对象的成像的三维立体数据组(31)中进行虚拟断层定位的方法，具有步骤：从对象的三维立体数据组(31)中提取对应于该对象的第一特征(37)，确定该对象的三维立体数据组和与该三维立体数据组对应的参考系统(33)之间的相互关系(41)，其中，形成所提取的第一特征(37)与参考系统(33)中对应的第二特征(39)之间的关系，借助所确定的相互关系(41)将在参考系统(33)中预定义的第一断层定位(35)转换为三维立体数据组中的第二断层定位(43)，沿着该第二断层定位(43)从三维立体数据组中产生图像数据(45)。此外本发明还涉及一种具有用于执行该方法的计算机单元的医学成像系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于借助参考数据组在三维立体数据组中进行虚拟断层定位的方法以及医学成像系统。
背景技术
在医学成像领域存在各种记录对象的三维立体数据组的方法，如计算机断层造影(CT)或磁共振断层造影(MRT)。
这种方法通常要求在拍摄数据时以及在分析数据时与使用者之间进行互动，该使用者在半自动运行该方法时通过其互动来影响其它方法流程。由于该互动，一方面使用者经常要花费很长时间来执行该方法；另一方面该方法的结果也取决于可能随着使用者不同而变化的互动的方式。
因此人们常常尽力追求将现有方法尽可能自动化。一种在拍摄数据时的自动化方法由US6195409公开。该方法用于在拍摄三维立体数据组时自动进行断层定位。在扫描了快速产生的概貌图像之后，将这样获得的图像信息与参考图像自动关联。从而事先在该参考图像上确定的、与医学设问匹配的断层位置可以借助这样确定的关联而与待检查对象匹配。接着在对象上沿着该转换而来的断层位置记录图像数据。由此以自动方式获得标准化的断层位置，尽管待检查对象具有个体差异。除其它方法之外，在US2003/139659A1中公开了一种类似的方法，其中同样可以基于待检查对象的解剖图数据来控制随后的拍摄。
DE19943404A1也涉及在记录数据时对方法步骤的自动化。在此在由使用者对患者进行了粗略定位之后选择诊断设问。接着根据该选择获得自动确定的解剖学标记(Landmark)，并确定基于该解剖学标记的测量参数以用于随后的MR测量。
对所有这些方法来说都可以在采集数据时自动选择断层。这在执行连续的测量以例如跟踪病变过程时是有利的。通过该自动的断层定位给出该断层的尽可能恒定的空间方向，从而可以比较在不同时刻拍摄的图像而无需转换。
但是不是总能在测量之前执行自动断层定位的方法。实际上一般不是所有拍摄系统都实现该特征，从而对患者记录了不能与断层定位相对应的数据组。即使拍摄系统可以进行自动的断层定位，在特定状况下也可以不采用该自动断层定位，如在操作有错时或者在紧急状况下，其中为了更快地记录图像而放弃使用该自动断层定位。如果在患者得病过程中医学设问发生变化，则同样可以以此为条件选择其它自动断层定位。
在所有这些情况下产生与其它时刻记录的数据组之间的比较很成问题的数据组。
迄今该问题是这样来克服的，一方面使用者要注意两个在不同时刻记录的数据组的显示是否确实可以比较，同时如果这两个显示之间的偏差很小则在分析时考虑该差异。但由此使得难以解释该结果，并对使用者的注意力提出了很高的要求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是给出一种方法，其中在记录三维立体数据组时可以事后执行虚拟的断层定位，以平衡两个数据的有偏差的显示。此外，本发明要解决的技术问题还有提供可用于自动分析成像的医学成像系统。
本发明的用于在存储了对象的成像的三维立体数据组中进行虚拟断层定位的方法具有以下步骤：
-从该对象的三维立体数据组中提取对应于该对象的第一特征，
-确定该对象的三维立体数据组和与该三维立体数据组对应的参考系统之间的相互关系，其中，形成所提取的第一特征与参考系统中对应的第二特征之间的关系，
-借助所确定的相互关系将在参考系统上预定义的第一断层定位转换为三维立体数据组中的第二断层定位，
-沿着该第二断层定位从三维立体数据组中产生图像数据。
在此所述参考系统与三维立体数据组中存储的对象相匹配。由于该参考系统通常可以是所存储对象的一般化并由此也是理想化的形式，因此在参考系统中可以特别精确、鲁棒和简单地预定义第一断层定位。然后借助所确定的相互关系将该第一断层定位转换到三维立体数据组上。在此将该第一断层定位与三维立体数据组及其中存储的对象的个体特殊性相匹配。
通过形成对象的特征和参考系统的相应特征相互之间的关系来确定所述相互关系。在此，哪些特征是特殊的取决于待成像的对象、参考系统和三维立体数据组的类型。通常是特别容易在三维立体数据组或参考系统中找到并从中提取出来的引人注目的特征。同样这些特征在相同类型的不同对象之间不应当具有太大的差异。如果特征满足这些条件，则可以比较简单地构成用于找到和提取这些特征的算法。
源自参考系统的特征在此通常不是在每次执行本发明的方法时都重新提取。例如，在参考系统中一次性标识出引人注目的特征并在执行本方法时在成像数据组中找到相应的特征就足以。
借助该方法可以将一次性在参考系统上准确定义的第一断层定位与三维立体数据组和其中存储的对象相匹配，而使用者无需手动和/或半自动地将该断层定位与对象的个体特殊性相匹配。
优选的，所述对象是人体或动物体或其部位。恰好在医学成像中例如为了检查病变过程而经常在不同时刻产生多个三维立体数据组。如果在该产生过程中没有特别注意正确的断层定位，则所产生的三维立体数据组可能无法直接相互比较。如果此后对这些三维立体数据组进行重整以获得可比较的截面图像，则到此为止都必须手动进行。而通过本发明的在优选实施方式中应用于医学三维立体数据组的方法可以自动地进行。
作为参考系统适合采用可以按照一般化并且由此理想化的形式来对对象进行成像的各种系统。例如，具有待成像器官的解剖特征的坐标系可以作为参考系统。这种坐标系例如用在描述人脑的Talairach系统中。除了坐标系之外在Talairach系统中还描述了多个平面，这些平面在大脑的成像中也可以比较简单地找到。这使得可以相对简单地形成真实大脑的成像与在Talairach系统中描述的标准大脑相互之间的关系。
还可以采用待成像身体部位的解剖图来作为参考系统。这种解剖图例如可以从一个或多个健康的检查人员的成像中产生，如在US2003/0139659A1中描述的。
对于特别简单的要产生的参考系统，仅将一个检查人员的一个三维立体数据组用作参考系统。优选该检查人员不具有解剖特殊性。
在此，参考系统不必具有所有还可以在对象的三维立体数据组中找到的特征。通常，该参考系统具有找到相互关系所需要的所有特征，而且这些特征详细到可以用足够的精度定义第一断层位置的地步就足以。对于简单的待成像器官，例如当参考系统只具有该器官的轮廓就足够了。
优选的，通过刚性的、仿射的或者非线性的变换来描述所述相互关系。所选择的变换类型在此与医学设问和待成像器官系统匹配，并且在该关系的精确性和确定该关系所花费的计算时间之间达成了折中。
在一优选实施方式中，通过比较三维立体数据组中和参考系统中的特征标记来确定所述相互关系。这种解剖学标记通常是三维立体数据组中的引人注目的特征，因此比较容易找到。通过比较解剖学标记，尤其是比较它们的大小和空间位置，可以比较简单地推导出三维立体数据组和参考系统之间的变换和相互关系。
在另一优选实施方式中，通过比较三维立体数据组中和参考系统中的强度分布来确定所述相互关系。
优选的，借助多平面重整来沿着第二断层定位从三维立体数据组中产生图像数据。
优选的，根据医学设问确定在参考系统中预定义的断层定位。为此从多个预定义的不同断层定位的池中选择预定义的断层定位。通过该方式，使用者可以例如通过输入症状如左偏瘫来启动该方法，然后在该方法中确定与该症状相适合的、预定义的断层定位，在这种情况下是特别有利的覆盖肌肉皮层的断层定位。在可以在实施拍摄之前执行自动断层定位的医学成像系统中，也可以将为此存储的、预定义的断层定位用于对三维立体数据组执行事后的断层定位。
在一优选实施方式中，借助输入的参数来修改预定义的断层定位。这虽然不是必要的，因为本方法适用于自动实施，但由此本方法可以获得额外的灵活性。
优选实施变形在于，所述三维立体数据组是利用计算机断层造影设备或磁共振断层造影设备记录的三维立体数据组。
按照本发明的医学成像系统配备有用于执行上述方法的计算机单元。
附图说明
下面借助附图中详细解释本发明以及其它优选实施例，但本发明并不限制于此。其中：
图1示出具有与医学设问相匹配的第一断层定位的参考体，
图2示出所记录的三维立体数据组，其中存储了患者的成像，
图3示出参考体和患者成像之间的对应特征，从中确定形成参考体与患者成像之间关系以及相反关系的变换，
图4示出借助所确定的变换将第一断层定位与三维立体数据组中存储的成像的匹配，
图5示出对多个方法特征及其相互关系的概览。
具体实施方式
图1示出参考体1。在这种没有个体特殊性的参考体1上，可以精确而简单地定义第一断层定位3。在此该断层定位3通常与特定的医学设问相对应。
在图1中示出的第一断层定位3是横向取向的，用以在特定的高度对大脑成像—该高度对具体的医学设问如中风诊断特别有利。
这样预定义的断层定位如开始所述的那样用于在MRT或CT检查中规划测量参数，如US6195409和DE19943404A1中公开的那样。
与此相对，图2示出三维立体数据组5，其中在不理想的位置上存储患者9的成像7。实践中这种与理想位置的偏差是一种规律，可能由于多种原因导致，例如由于患者9的固定有误或者由于患者9在拍摄系统中的定位不准确。
三维立体数据组5中的断层取向通过几个水平方向延伸的断层11表示，这些应当是患者9的实际横向截面图像的截面图像却实施为与头部倾斜相交。对这些图像的评价对使用者来说是很大的挑战，因为他在判断时必须考虑不能借助这些图像很容器确定范围的倾斜的横截面(Schnittfuehrung)。尤其是进行后续拍摄以检查病变的过程时，该后续拍摄又可以具有与预拍摄不同的横截面。该后续拍摄与预拍摄的比较由此可能很难执行，因为不能容易地在图像中识别出不同横截面的准确范围，因此可能被使用者忽略。实际上由于不同的横截面而导致的差异例如可以认为是疾病的进育型(Progredienz)。
US2003/139659A1、DE19943404A1和US6195409的方法公开了实现补救的方法。借助这些方法虽然可以在执行拍摄之前确定断层定位，使得用正确的断层定位实施随后的拍摄，但这些方法必须特别地在拍摄系统中实施，这在极少数情况下才这样。如果已经用患者9的未优化的定位记录了三维立体数据组5，则这些方法没有提供事后校正的途径。
图3和图4示出本发明方法的主要特征；在图5中示意性示出该特征和它们相互之间的关系。
首先从成像7中提取第一表征性的特征13。这种表征性的特征13如图3所示可以是解剖学标记，这些解剖学标记很容易找出并优选具有个体差异不是很大的局部性。
还按照类似方式从参考体1中提取出第二表征性的特征15，该特征对应于第一特征13。
现在形成第一和第二特征13、15之间的关系。由此推导出描述成像7和参考体1之间的关系并可以用于相互转换参考体1和成像7的变换。
在此，如图所示，这样的变换17可以包括不同类型的变换。
刚性变换19例如描述一种简单的关系，其中参考体1和成像7只通过旋转和/或平移来相互形成一定关系。此外仿射变换21考虑失真和伸展。非线性变换23更为准确地采集参考体1和成像7之间与位置有关的差异，并根据位置对成像7或参考体1进行不同强度的变形和失真。
在此，所选择的变换17的类型与医学设问和待成像的器官系统相匹配，并且在该关系的精确性和用于确定该关系的计算时间之间建立一种折中。对于具有很小个体差异的器官系统来说，只确定最佳地形成成像7和参考体1之间的关系的刚性或仿射变换19、21就足以。对于其它可能在成像时不同弯曲的器官系统如四肢则需要非线性变换23，用以形成成像7和参考体1之间的关系。如果在记录时对诸如头或四肢的器官进行固定，则由此该器官的成像具有基本上合适的位置，从而还只需要一个更简单的变换来将该成像转换成参考体。
分别从成像或参考体中提取的、并构成要确定的变换17的基础的第一和第二特征13、15，在此不必是如在本实施例中表示的解剖学标记。例如，还可以将三维立体数据组中的强度分布、如各截面图像的强度分布用作形成与参考体中的强度分布的关系的特征，以从中确定出在成像7和参考体1之间最佳地相互转换的变换17。如果三维立体数据组5和参考体1另外还具有不同的对比度，例如因为该三维立体数据组和参考体是用不同的MRT序列记录的，则这样扩展该变换17，使得还要考虑该对比度差异。
同样还可以对特定的成像采用现时所基于(momentenbasiert)的方法，用于确定参考体1和成像7之间的变换17。该后面提到的方法利用成像中的强度分布，以便像计算质量分布的多样化特征的参数如重心或惯性主轴那样从中计算出对应的抽象参数。从而两张不同的成像可以简单地相互关联，其中从抽象的参数中计算出变换。
在确定了适合的变换17之后，借助所确定的变换17将在参考体1上定义的有利的第一断层定位3与三维立体数据组5中存储的成像7相匹配，如图4所示。
通过这种方式获得第二断层定位5，现在该第二断层定位5在三维立体数据组5中处于对应于第一断层定位3的位置上。沿着该第二断层定位25产生待成像器官的新的二维视图27。在此采用的方法优选是多平面重整(MPR)。
根据变换17的不同类型，例如在非线性变换23中，还可以使第二断层定位25包括弯曲的平面。然后利用与该弯曲的平面匹配的MPR(所谓的“弯曲的MPR”)产生二维视图27。
该二维视图27以与通过参考体1上的第一断层定位3预先给出的相同的优选取向示出该器官。
尤其是当进行后续拍摄时或者在比较不同时刻完成的拍摄时，通过在此建议的方法可以获得始终是二维的视图27，这些视图用对应于参考体1上的第一断层定位3的视图示出该器官，即使患者9在记录三维立体数据组时没有一直保持相同的姿态也是如此。从而可以直接比较在不同时刻完成的拍摄。
图5再次组合了该方法的主要特征并示出其它可选的并且向该方法提供额外的灵活性或有利结构的特征。
该方法的出发点是其中存储了对象的成像的三维立体数据组31。与该三维立体数据组31相对的是以理想形式显示对象的参考系统33。在该参考系统33上定义第一断层定位35。
分别从三维立体数据组31和参考系统33中提取对应的第一特征37和第二特征39，并形成它们间的关系以获得三维立体数据组31和参考系统33之间的相互关系41。
该相互关系41用于从在参考系统33上定义的第一断层定位35获得第二断层定位43，该第二断层定位在三维立体数据组31中对应于该第一三维立体数据组35。借助第二断层定位43从三维立体数据组31中获得以标准化视图示出被拍摄对象的图像数据45。
优选用计算机断层造影设备47或MRT设备49来记录三维立体数据组31，但是当通过其它方式—例如通过三维超声波检查或PET检查—来获得三维立体数据组31时也可以采用本发明的方法。
本方法有利地实施为所述设备的计算单元中的计算机程序，还利用该设备记录三维立体数据组。
在优选的实施方式中，可以从多个可能的断层定位中根据医学设问51选择在参考系统33上定义的第一断层定位35。例如使用者可以输入该医学设问，然后通过该医学设问确定第一断层定位35。在另一优选实施方式中，使用者可以通过输入参数53修改第一断层定位35。
尤其是对于在实际拍摄之前已实施了自动断层定位的特征的系统，可以将存储在该系统中的断层定位用于本发明的方法。通过该方式可以将在没有自动断层定位情况下就已拍摄的图像与利用该自动断层定位记录的后续图像相匹配。
所采用的方法不限于医学成像，还可以应用于产生对象的三维立体数据组的任何成像领域。
Claims (11)
1.一种用于在存储了对象的成像的三维立体数据组(31)中进行虚拟断层定位的方法，具有以下步骤：
从该对象的三维立体数据组(31)中提取对应于该对象的第一特征(37)，
确定在该对象的三维立体数据组(31)和与该三维立体数据组(31)对应的参考系统(33)之间的相互关系(41)，其中，形成所提取的第一特征(37)与参考系统(33)中对应的第二特征(39)之间的关系，
借助所确定的相互关系(41)将在参考系统(33)上预定义的第一断层定位(35)转换为三维立体数据组(31)中的第二断层定位(43)，以及
沿着该第二断层定位(43)从该三维立体数据组(31)中产生图像数据(45)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象是人体或动物体或其部位。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述相互关系(41)通过刚性的、仿射的或者非线性的变换(19，21，23)来描述。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述相互关系(41)通过比较所述三维立体数据组(5，31)中和所述参考系统(1，33)中的特征标记(13，15)来确定。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述相互关系(41)通过比较所述三维立体数据组(31)中和所述参考系统(33)中的强度分布来确定。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，借助多平面重整实现所述沿着第二断层定位(25，43)产生所述图像数据(27，45)。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，根据医学设问(51)确定在所述参考系统(33)中预定义的第一断层定位(35)。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，借助输入参数(53)来修改所述预定义的第一断层定位(35)。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述三维立体数据组(31)是利用计算机断层造影设备(47)记录的三维立体数据组。
10.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述三维立体数据组(31)是利用磁共振断层造影设备记录的三维立体数据组。
11.一种具有计算机单元的医学成像系统，该机算机单元实施为用于执行按照权利要求1至10中任一项所述方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102908142A (zh) * | 2011-08-04 | 2013-02-06 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像中三维图形化片层定位方法及磁共振成像系统 |
| CN103519815A (zh) * | 2012-07-06 | 2014-01-22 | Ge医疗系统环球技术有限公司 | 标记区域决定装置以及磁共振装置和程序 |
| CN109620140A (zh) * | 2017-10-06 | 2019-04-16 | 佳能株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和存储介质 |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2083390B1 (de) * | 2008-01-24 | 2016-06-01 | Brainlab AG | Verfahren zur Segmentierung eines 3D-Bilddatensatzes, zugehöriges Computerprogrammprodukt und zugehöriges System |
| WO2011050348A2 (en) * | 2009-10-24 | 2011-04-28 | Stc.Unm | System and methods for automatic placement of spatial supression regions in mri and mrsi |
| US8768029B2 (en) * | 2010-10-20 | 2014-07-01 | Medtronic Navigation, Inc. | Selected image acquisition technique to optimize patient model construction |
| DE102011007667B4 (de) | 2011-04-19 | 2021-08-26 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur Ermittlung einer Schichtorientierung für eine 2D-Schichtabbildung |
| US10449395B2 (en) | 2011-12-12 | 2019-10-22 | Insightec, Ltd. | Rib identification for transcostal focused ultrasound surgery |
| US20130150704A1 (en) * | 2011-12-12 | 2013-06-13 | Shuki Vitek | Magnetic resonance imaging methods for rib identification |
| DE102014218560B4 (de) * | 2014-09-16 | 2016-04-07 | Siemens Aktiengesellschaft | Planung einer verzeichnungskorrigierten Magnetresonanz-Spektroskopiemessung |
| EP3388855A1 (de) * | 2017-04-12 | 2018-10-17 | Siemens Healthcare GmbH | Vorrichtung und verfahren zur rückgewinnung des zeitlichen bezuges in freilaufenden mr-empfangsketten |
| JP7039179B2 (ja) | 2017-04-13 | 2022-03-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
| US10445891B2 (en) * | 2017-11-03 | 2019-10-15 | Canon Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus and method |
| JP7123364B2 (ja) * | 2018-01-12 | 2022-08-23 | 株式会社サンセイアールアンドディ | 遊技機 |
| JP7106291B2 (ja) * | 2018-02-27 | 2022-07-26 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 磁気共鳴イメージング装置 |
| JP7106292B2 (ja) * | 2018-02-27 | 2022-07-26 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 磁気共鳴イメージング装置 |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4054402B2 (ja) * | 1997-04-25 | 2008-02-27 | 株式会社東芝 | Ｘ線断層撮影装置 |
| US5787889A (en) * | 1996-12-18 | 1998-08-04 | University Of Washington | Ultrasound imaging with real time 3D image reconstruction and visualization |
| US6195409B1 (en) * | 1998-05-22 | 2001-02-27 | Harbor-Ucla Research And Education Institute | Automatic scan prescription for tomographic imaging |
| US6102861A (en) * | 1999-04-23 | 2000-08-15 | General Electric Company | Method and apparatus for three-dimensional ultrasound imaging using surface-enhanced volume rendering |
| DE19943404B4 (de) * | 1999-09-10 | 2009-10-15 | Siemens Ag | Verfahren zum Betrieb eines MR-Tomographiegeräts |
| US6823205B1 (en) * | 2001-02-08 | 2004-11-23 | Boston University Radiology Associates | Synthetic images for a magnetic resonance imaging scanner using linear combination of source images to generate contrast and spatial navigation |
| US6490335B1 (en) * | 2001-11-21 | 2002-12-03 | Ge Medical Systems Global Technologies Company Llc | Helical segment image reconstruction |
| US7324842B2 (en) * | 2002-01-22 | 2008-01-29 | Cortechs Labs, Inc. | Atlas and methods for segmentation and alignment of anatomical data |
| DE10254942B3 (de) * | 2002-11-25 | 2004-08-12 | Siemens Ag | Verfahren zur automatischen Ermittlung der Koordinaten von Abbildern von Marken in einem Volumendatensatz und medizinische Vorrichtung |
| US7300398B2 (en) * | 2003-08-14 | 2007-11-27 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method and apparatus for registration of virtual endoscopic images |
| DE102004003381B4 (de) * | 2004-01-22 | 2007-02-01 | Siemens Ag | Verfahren zur Bestimmung der Lage einer Schicht in einem Untersuchungsgebiet, in welcher Schicht eine Schichtbildaufnahme erfolgen soll |
| US7348774B2 (en) * | 2004-05-25 | 2008-03-25 | Esaote, S.P.A. | Method and an apparatus for image acquisition and display by means of nuclear magnetic resonance imaging |
| US7505037B2 (en) * | 2004-10-02 | 2009-03-17 | Accuray, Inc. | Direct volume rendering of 4D deformable volume images |
| DE102005023167B4 (de) * | 2005-05-19 | 2008-01-03 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Registrierung von 2D-Projektionsbildern relativ zu einem 3D-Bilddatensatz |
| EP1736907A3 (de) * | 2005-06-10 | 2016-07-06 | Siemens Healthcare GmbH | Verbesserung von Messdaten-Erfassung- und Bild-Rekonstruktion bei MR-Bildern |
-
2006
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-
2007
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102908142A (zh) * | 2011-08-04 | 2013-02-06 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像中三维图形化片层定位方法及磁共振成像系统 |
| CN102908142B (zh) * | 2011-08-04 | 2015-05-13 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像中三维图形化片层定位方法及磁共振成像系统 |
| CN103519815A (zh) * | 2012-07-06 | 2014-01-22 | Ge医疗系统环球技术有限公司 | 标记区域决定装置以及磁共振装置和程序 |
| CN103519815B (zh) * | 2012-07-06 | 2015-12-02 | Ge医疗系统环球技术有限公司 | 标记区域决定装置以及磁共振装置 |
| CN109620140A (zh) * | 2017-10-06 | 2019-04-16 | 佳能株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和存储介质 |
| CN109620140B (zh) * | 2017-10-06 | 2021-07-27 | 佳能株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和存储介质 |
Also Published As
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