JP2018510705A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JP2018510705A5
JP2018510705A5 JP2017548434A JP2017548434A JP2018510705A5 JP 2018510705 A5 JP2018510705 A5 JP 2018510705A5 JP 2017548434 A JP2017548434 A JP 2017548434A JP 2017548434 A JP2017548434 A JP 2017548434A JP 2018510705 A5 JP2018510705 A5 JP 2018510705A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
electron density
density map
calculating
map
alternative
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2017548434A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6802177B2 (ja
JP2018510705A (ja
Filing date
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from PCT/EP2016/056072 external-priority patent/WO2016150888A1/en
Publication of JP2018510705A publication Critical patent/JP2018510705A/ja
Publication of JP2018510705A5 publication Critical patent/JP2018510705A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6802177B2 publication Critical patent/JP6802177B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Description

処理システム30は、アーチファクト領域であるとみなされる領域を識別して画定するように構成することができる。例えば、一つ又はそれより多くのアーチファクト領域90は、体内の皮質骨セグメントにおいてサイズ閾値によって検出されてもよい。処理システム30は、画像内の検出される組織タイプの間の関係を考慮に入れて、この関係をアーチファクトを示すための有効性指標として使用することができる。そのような関係の一例は、骨における皮質骨であり得る。最小及び最大閾値を使用する方法は、一つ又はそれより多くのアーチファクト領域を境界付けするために使用されることができる。

Claims (13)

  1. 検査ボリュームの代わりの電子密度マップを計算するための処理システムであって、
    -複数の磁気共鳴イメージングデータを使用して第1の電子密度マップを計算し、
    -第2の電子密度マップを計算し、前記第2の電子密度マップは前記第1の電子密度マップの簡略化バージョンであり、前記第2の電子密度マップは、前記第1の電子密度マップの輪郭に対応し、均一な値で満たされ
    -前記第1の電子密度マップと前記第2の電子密度マップとを用いて前記代わりの電子密度マップを計算する
    ように構成される、処理システム。
  2. 前記処理システムは、前記代わりの電子密度マップを得るために、一つ又はそれより多くのアーチファクト領域において、前記第1の電子密度マップを前記第2の電子密度マップによって置き換えるように構成される、請求項1に記載の処理システム。
  3. ユーザインターフェースシステムを有し、前記ユーザインターフェースシステムは、前記第1の電子密度マップを表示するように構成され、前記ユーザインターフェースシステムは、ユーザが前記第1の電子密度マップ上で前記一つ又はそれより多くのアーチファクト領域を識別し、画定するユーザデータを入力することを可能にするユーザ入力システムを有する、請求項1又は2に記載の処理システム。
  4. 前記均一な値は等価水密度である、請求項1乃至3の何れか一項に記載の処理システム。
  5. 線量分布を計算するための計画システムであって、
    -請求項1乃至4の何れか一項に記載の処理システムであって、複数のイメージングデータ、第2の電子密度マップ、及び代わりの電子密度マップを使用して第1の電子密度マップを計算するように構成され、前記代わりの電子密度マップは前記第1及び第2の電子密度マップを使用して計算される、処理システムと、
    -前記第1の電子密度マップを使用して第1の線量分布を計算し、前記代わりの電子密度マップを使用して第2の線量分布を再計算するように構成される放射線治療計画システムと
    を有する、計画システム。
  6. 検査ボリュームの代わりの電子密度マップを計算する方法であって、
    -複数の磁気共鳴イメージングデータを用いて第1の電子密度マップを計算するステップと、
    -第2の電子密度マップを計算するステップであって、前記第2の電子密度マップは前記第1の電子密度マップの簡略化バージョンであり、前記第2の電子密度マップは、前記第1の電子密度マップの輪郭に対応し、均一な値で満たされる、ステップと、
    -前記第1の電子密度マップ及び前記第2の電子密度マップを用いて前記代わりの電子密度マップを計算するステップと
    を有する、方法。
  7. 一つ又はそれより多くの識別されるアーチファクト領域において、前記第1の電子密度マップを前記第2の電子密度マップで置き換えて、前記代わりの電子密度マップを得るステップを有する、請求項6に記載の方法。
  8. 前記第1の電子密度マップを表示するステップと、前記一つ又はそれより多くのアーチファクト領域を識別するユーザ入力データを得るステップと
    を有する、請求項6又は7に記載の方法。
  9. 前記第2の電子密度マップに、水等価密度値を割り当てるステップ
    を有する、請求項6乃至8の何れか一項に記載の方法。
  10. 線量分布を計算する方法であって、
    -第1の電子密度マップを計算するステップと、
    -前記第1の電子密度マップを使用して第1の線量分布を計算するステップと、
    -請求項6乃至9の何れか一項に記載の方法及び/又は請求項1乃至5の何れか一項に記載のシステムを用いて代わりの密度マップを計算するステップと、
    -前記代わりの電子密度マップを使用して第2の線量分布を計算するステップと
    を有する、方法。
  11. プロセッサが請求項6乃至9の何れか一項に記載の方法のステップを実行することを可能にする命令を、コンピュータに実行させるために記憶される制御論理を有する、コンピュータプログラム
  12. コンピュータプログラムであって、
    -複数の磁気共鳴イメージングデータを使用して第1の電子密度マップを計算し、
    -前記第1の電子密度マップの簡略化バージョンであり、前記第1の電子密度マップの輪郭に対応し、均一な値で満たされる第2の電子密度マップを計算し、
    -前記第1の電子密度マップと前記第2の電子密度マップとを用いて、前記代わりの電子密度マップを計算する
    ように構成されるコンピュータ手段を有する、コンピュータプログラム
  13. プロセッサが請求項10に記載の方法のステップを実行することを可能にする命令を、コンピュータに実行させるために記憶される制御論理を有する、コンピュータプログラム
JP2017548434A 2015-03-20 2016-03-18 Mrcat画像の不確定領域に対するフォールバックソリューション Active JP6802177B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP15160158.0 2015-03-20
EP15160158 2015-03-20
PCT/EP2016/056072 WO2016150888A1 (en) 2015-03-20 2016-03-18 Fall-back solution for uncertain regions in mrcat images

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2018510705A JP2018510705A (ja) 2018-04-19
JP2018510705A5 true JP2018510705A5 (ja) 2020-06-25
JP6802177B2 JP6802177B2 (ja) 2020-12-16

Family

ID=52824019

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017548434A Active JP6802177B2 (ja) 2015-03-20 2016-03-18 Mrcat画像の不確定領域に対するフォールバックソリューション

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10870017B2 (ja)
EP (1) EP3270779B1 (ja)
JP (1) JP6802177B2 (ja)
CN (1) CN107427690B (ja)
RU (1) RU2721932C2 (ja)
WO (1) WO2016150888A1 (ja)

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1057371A (ja) * 1996-08-27 1998-03-03 Ge Yokogawa Medical Syst Ltd 医用装置および標的領域設定方法
US8718232B2 (en) * 2009-04-30 2014-05-06 Siemens Aktiengesellschaft Reconstruction of an emission tomography image
RU2571374C2 (ru) * 2009-08-31 2015-12-20 Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. Интерактивный компьютеризованный редактор для компенсаторов, используемых в планировании лучевой терапии
CN103620437B (zh) * 2011-06-27 2017-10-27 皇家飞利浦有限公司 使用具有fid和多梯度回波采集的超短回波时间脉冲序列以及水‑脂肪分离处理的骨mri
US9245208B2 (en) 2011-08-11 2016-01-26 The Regents Of The University Of Michigan Patient modeling from multispectral input image volumes
DE102012211146A1 (de) 2012-06-28 2014-01-02 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Röntgensystem zur Erzeugung einer Phasenkontrastdarstellung
EP2991546B1 (en) * 2013-04-02 2016-11-30 Koninklijke Philips N.V. Detection of bone tissue using magnetic resonance imaging
EP3039441A1 (en) * 2013-08-30 2016-07-06 Koninklijke Philips N.V. Dixon magnetic resonance imaging
US10223794B2 (en) 2014-03-28 2019-03-05 Koninklijke Philips N.V. Method and device for generating one or more computer tomography images based on magnetic resonance images with the help of tissue class separation
EP3259616A1 (en) 2015-02-17 2017-12-27 Koninklijke Philips N.V. Medical imaging detector
DE102016218359B3 (de) * 2016-09-23 2017-11-09 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Korrektur einer synthetischen Elektronendichtekarte

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10557904B2 (en) Detection of bone tissue using magnetic resonance imaging
CN106709930B (zh) 三维医学图像的感兴趣体积分割方法及装置
JP2017508561A5 (ja)
JP2020500085A5 (ja)
JP2013013722A5 (ja)
JP2018508277A5 (ja)
JP2016526962A5 (ja)
JP2017514559A5 (ja) 擬似ctハウスフィールドユニット値を推定する方法、磁気共鳴システム及びコンピュータプログラム
US9968324B2 (en) Generating a 2D projection image of a vascular system
US9615808B2 (en) Method and radiography system for grid-like contrast enhancement
RU2013144764A (ru) Мр-сегментирование с использованием радионуклидных эмиссионных данных в смешанном радионуклидном/мр формировании изображения
JP2018535008A5 (ja)
JP2014014680A5 (ja)
JP2018522624A5 (ja)
US20210398254A1 (en) Image generation device, image generation method, and learned model generation method
EP3195254B1 (en) Method and apparatus for delineating an object within a volumetric medical image
Klintström et al. Predicting trabecular bone stiffness from clinical cone-beam CT and HR-pQCT data; an in vitro study using finite element analysis
US20150294182A1 (en) Systems and methods for estimation of objects from an image
US20120308106A1 (en) Method and apparatus for measuring activity of a tracer
RU2018100158A (ru) Томография костей в магнитно-резонансной томографии, с использованием карты неоднородностей b0
WO2014203192A3 (en) Cortical bone segmentation from mr dixon data
JP6678822B2 (ja) トモシンセシス画像再構成のための装置
JP2018524071A (ja) 医用画像を表示するための伝達関数の選択
JP2019058606A5 (ja)
JP2018510705A5 (ja)