JP2019069145A - 医用画像処理装置及び医用画像処理システム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態は、再構成画像の画質を改善するための深層学習(DL)ネットワーク(DNN:Deep Nural Network)の使用に関する。より具体的には、再構成コンピュータ断層撮像(CT)画像、陽電子放出断層撮像(PET)画像、磁気共鳴撮像(MRI)画像における、ノイズ及びアーチファクトを低減するためのDLネットワークを実現する医用画像処理装置を提供する。
検出器は、どんな世代のCTスキャナシステムであっても、被検体に対して回転及び/又は固定される。実施形態において、上に説明されたCTシステムは、第三世代ジオメトリシステムと第四世代ジオメトリシステムとが組み合わせられた例とする場合がある。第三世代ジオメトリシステムにおいて、X線管501とX線検出器503とは、環状フレーム502上に正反対に取り付けられ、環状フレーム502が回転軸RAの周りを回転する時に、被検体OBJの周りを回転する。第四世代ジオメトリシステムにおいて、検出器は被検体の周辺に固定して取り付けられており、X線管は被検体の周辺を回転する。代替的な実施形態において、放射線ガントリ500は、Cアーム及びスタンドによって支持されている、環状フレーム502上に配置された多数の検出器を有する。
次に、第2の実施形態に係る医用画像処理装置について説明する。
再構成処理部5141は、ノイズ低減、アーチファクト低減を目的として投影データ上と画像データ上との二段階でノイズモデルを用いたノイズ低減処理を実行し、S/N比及び質感の高い再構成画像を生成する。なお、本再構成処理部5141において実行される処理は、第1の実施形態において説明したノイズ低減処理と組み合わせることも可能である。
図9に示すデノイズ処理部5142は、サイズが異なる複数のFOVに対応する複数のDNNを有している。デノイズ処理部5142は、再構成処理部5141から出力される種々のFOVサイズを有する再構成画像を受け取り、DNNによってデノイズ処理を実行し、FOVサイズに依存しない同一レベルのノイズ粒状性を有する再構成画像を出力する。なお、本デノイズ処理部5142が実行するデノイズ処理は、上記FOVサイズに関わるデノイズ処理に限定されず、他のデノイズ処理を組み合わせることも可能である。
本実施形態に係るデノイズ処理部5142が有する各DNNの訓練(教師あり学習)は、自身に割り当てられたFOVサイズに応じたノイズ粒状性を有する入力データとしての再構成画像と、FOVサイズに関わらずノイズ粒状性レベルが最適化された出力データとしての再構成画像と、のペアから構成される訓練サンプルを数多くのパターンで準備し、これを訓練データとしてネットワークパラメータを最適化することで実施される。
第1の実施形態及び第2の実施形態において説明した再構成デバイス514が有する機能は、ネットワークを介したクライアント−サーバ型の構成を有する医用画像処理システムによっても実現することができる。
以上述べた構成によれば、FOVサイズの違いによってノイズ粒状性レベルが異なる再構成画像であっても、FOVサイズに依存しない同一レベル(ユーザの所望レベル)のノイズ粒状性を有する再構成画像を出力することができる。また、最終的に得られる再構成画像のノイズ粒状性レベルについても、撮像部位等に応じて任意に選択することができる。ユーザは、所望のノイズ粒状性レベルを再現する再構成画像を自由に取得することができる。その結果、比較しやすい画像を提供することができ、読影医師の作業効率の向上に寄与することができる。
Claims (13)
- 入力層、出力層および前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有し、撮像対象部位毎に取得された複数のデータを学習処理することで生成される、複数の撮像対象部位に個別に対応する複数のニューラルネットワークを記憶する記憶部と、
前記複数の撮像対象部位に個別に対応する複数のニューラルネットワークのうち、第1のデータの撮像対象部位に対応するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される前記第1のデータに対して処理を行い、第2のデータを前記出力層より出力する処理部と、
を備える医用画像処理装置。 - 前記記憶部は、入力層、出力層および前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有し、複数の均一又は類似の撮像条件にて取得されたデータを学習処理することで生成される、当該複数の撮像条件に個別に対応する複数のニューラルネットワークを記憶し、
前記処理部は、前記複数の撮像条件に対応する複数のニューラルネットワークのうち、第1のデータの撮像条件に対応するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される前記第1のデータに対して処理を行い、第2のデータを前記出力層より出力する、
請求項1記載の医用画像処理装置。 - 前記記憶部は、入力層、出力層および前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有し、複数の均一又は類似のノイズレベルのデータを学習処理することで生成される、当該複数のノイズレベルに個別に対応する複数のニューラルネットワークを記憶し、
前記処理部は、前記複数のノイズレベルに対応する複数のニューラルネットワークのうち、第1のデータのノイズレベルに対応するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される前記第1のデータに対して処理を行い、第2のデータを前記出力層より出力する、
請求項1記載の医用画像処理装置。 - 前記第1のデータは再構成前のデータである請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記第1のデータは再構成画像データである請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記記憶部は、入力層、出力層および前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有し、複数の撮像視野サイズのデータを学習処理することで生成される、当該複数の撮像視野サイズに個別に対応する複数のニューラルネットワークを記憶し、
前記処理部は、前記複数の撮像視野サイズに対応する複数のニューラルネットワークのうち、第2のデータのノイズレベルに対応するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される前記第2画像データに対して処理を行い、第3画像データを前記出力層より出力する、
請求項5記載の医用画像処理装置。 - 前記第1のデータは、第1のスライス面に対応するデータと、スライス方向について前記第1のスライス面の近傍にある、第2のスライス面に対応するデータ及び第3のスライス面に対応するデータと、を含む前記第1のデータを含み、
前記複数のニューラルネットワークは、前記第1のスライス面、前記第2のスライス面、前記第3のスライス面に対応するチャネルを有するカーネルを用いた、畳み込みニューラルネットワークである、
請求項5記載の医用画像処理装置。 - 前記学習処理に用いられる前記複数のデータは、デノイズ前の複数のデータと、前記デノイズ前の複数のデータのそれぞれに対応するデノイズ後の複数のデータと、を含む請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記学習処理に用いられる前記複数のデータは、アーチファクト除去前の複数のデータと、前記アーチファクト除去前の複数のデータのそれぞれに対応するアーチファクト除去後の複数のデータと、を含む請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記学習処理に用いられる前記複数のデータは、ノイズ粒状性処理前の複数のデータと、前記ノイズ粒状性処理前の複数のデータのそれぞれに対応するノイズ粒状性処理後の複数のデータと、を含む請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記処理部は、前記第1のデータ又は前記第2のデータに対して、撮像系のジオメトリに基づいて推定されたノイズと、統計学的ノイズモデルに基づいて推定されたノイズと、に基づいて、ノイズ低減処理を実行する請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記処理部は、三次元情報を用いて、前記第1のデータ又は前記第2のデータにおける鮮鋭度の高い構造を維持しノイズを選択的に除去する処理を実行する請求項1記載の医用画像処理装置。
- サーバ装置と、クライアント装置とを備えた医用画像処理システムであって、
前記サーバ装置は、
入力層、出力層および前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有し、撮像対象部位毎に取得された複数のデータを学習処理することで生成される、複数の撮像対象部位に個別に対応する複数のニューラルネットワークを記憶する記憶部と、
前記複数の撮像対象部位に個別に対応する複数のニューラルネットワークのうち、第1のデータの撮像対象部位に対応するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される前記第1のデータに対して処理を行い、第2のデータを前記出力層より出力する処理部と、を有し、
前記クライアント装置は、ネットワークを介して、前記第2のデータを受け取る、
医用画像処理システム。
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---|---|---|---|
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---|---|---|---|
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Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020203799A1 (ja) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社ニコン | 撮像素子、及び、撮像装置 |
JP2021010623A (ja) * | 2019-07-08 | 2021-02-04 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線ctシステム及び医用処理装置 |
JP2021013737A (ja) * | 2019-07-11 | 2021-02-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線システム及び撮像プログラム |
JP2021013725A (ja) * | 2019-07-11 | 2021-02-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用装置 |
JP2021013726A (ja) * | 2019-07-11 | 2021-02-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用装置 |
JP2021018109A (ja) * | 2019-07-18 | 2021-02-15 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、医用画像診断装置及び核医学診断装置 |
JP2021019714A (ja) * | 2019-07-25 | 2021-02-18 | 株式会社日立製作所 | 画像処理装置、画像処理方法及びx線ct装置 |
KR20220073824A (ko) * | 2019-09-30 | 2022-06-03 | 아크소프트 코포레이션 리미티드 | 이미지 처리 방법, 이미지 처리 장치 및 이를 적용한 전자기기 |
WO2022137841A1 (ja) * | 2020-12-25 | 2022-06-30 | コニカミノルタ株式会社 | 異常検出システム、学習装置、異常検出プログラム、および学習プログラム |
JP2023001051A (ja) * | 2021-06-17 | 2023-01-04 | ジーイー・プレシジョン・ヘルスケア・エルエルシー | 計算機式断層写真法画像再構成のためのシステム及び方法 |
WO2023053755A1 (ja) * | 2021-09-30 | 2023-04-06 | 株式会社Lily MedTech | 画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム |
US20230206401A1 (en) * | 2021-12-29 | 2023-06-29 | Shanghai United Imaging Intelligence Co., Ltd. | Systems and methods for denoising medical images |
Families Citing this family (45)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102016217984A1 (de) * | 2016-09-20 | 2018-04-05 | Siemens Healthcare Gmbh | Sinogrammbasierte Streustrahlenkorrektur in der Computertomographie |
CN109300167B (zh) * | 2017-07-25 | 2023-10-10 | 清华大学 | 重建ct图像的方法和设备以及存储介质 |
WO2019173452A1 (en) * | 2018-03-07 | 2019-09-12 | Rensselaer Polytechnic Institute | Deep neural network for ct metal artifact reduction |
EP3542721A1 (de) * | 2018-03-23 | 2019-09-25 | Siemens Healthcare GmbH | Verfahren zur bearbeitung von parametern eines maschinenlernverfahrens sowie rekonstruktionsverfahren |
US10832383B2 (en) * | 2018-04-30 | 2020-11-10 | Disney Enterprises, Inc. | Systems and methods for distortion removal at multiple quality levels |
CN113795764A (zh) | 2018-07-30 | 2021-12-14 | 海珀菲纳股份有限公司 | 用于磁共振图像重建的深度学习技术 |
TW202027028A (zh) | 2018-08-15 | 2020-07-16 | 美商超精細研究股份有限公司 | 用於抑制磁共振影像中之假像之深度學習技術 |
US11069033B2 (en) * | 2018-09-10 | 2021-07-20 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Neural network evolution using expedited genetic algorithm for medical image denoising |
US11481934B2 (en) * | 2018-10-10 | 2022-10-25 | New York University | System, method, and computer-accessible medium for generating magnetic resonance imaging-based anatomically guided positron emission tomography reconstruction images with a convolutional neural network |
CN110809782B (zh) * | 2018-10-22 | 2023-09-12 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 衰减校正系统和方法 |
JP7077208B2 (ja) * | 2018-11-12 | 2022-05-30 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | 画像再構成装置および画像再構成方法 |
JP2022509306A (ja) | 2018-11-30 | 2022-01-20 | アキュレイ インコーポレイテッド | イメージングにおける散乱評価および散乱補正を向上させるための方法および機器 |
US10867415B1 (en) * | 2019-01-17 | 2020-12-15 | National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc | Device and method for constructing and displaying high quality images from imaging data by transforming a data structure utilizing machine learning techniques |
US10867375B2 (en) * | 2019-01-30 | 2020-12-15 | Siemens Healthcare Gmbh | Forecasting images for image processing |
CN113811921A (zh) | 2019-03-14 | 2021-12-17 | 海珀菲纳股份有限公司 | 用于根据空间频率数据来生成磁共振图像的深度学习技术 |
DE102019207238A1 (de) | 2019-05-17 | 2020-11-19 | Siemens Healthcare Gmbh | Bereitstellen eines Ergebnisbilddatensatzes |
CN110415311B (zh) * | 2019-07-29 | 2024-04-16 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | Pet图像重建方法、系统、可读存储介质和设备 |
US11120582B2 (en) * | 2019-07-31 | 2021-09-14 | Z2Sky Technologies Inc. | Unified dual-domain network for medical image formation, recovery, and analysis |
CN110459297A (zh) | 2019-08-14 | 2019-11-15 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种图像存储方法、系统及存储介质 |
US11540798B2 (en) | 2019-08-30 | 2023-01-03 | The Research Foundation For The State University Of New York | Dilated convolutional neural network system and method for positron emission tomography (PET) image denoising |
DE102019215460A1 (de) * | 2019-10-09 | 2021-04-15 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen |
EP3816930A1 (de) * | 2019-10-29 | 2021-05-05 | Siemens Healthcare GmbH | Computerimplementiertes verfahren zur bereitstellung eines ausgangsdatensatzes mit verbesserter bildqualität |
EP3843041A1 (en) | 2019-12-23 | 2021-06-30 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus for computer tomography x-ray data acquired at high relative pitch |
CN111209475B (zh) * | 2019-12-27 | 2022-03-15 | 武汉大学 | 一种基于时空序列和社会嵌入排名的兴趣点推荐方法及装置 |
US11307278B2 (en) | 2020-01-02 | 2022-04-19 | General Electric Company | Reconstruction of MR image data |
DE102020104704A1 (de) | 2020-02-21 | 2021-08-26 | Carl Zeiss Microscopy Gmbh | Verfahren zur Verarbeitung von Bildern, Computerprogrammprodukt, Bildbearbeitungsvorrichtung und Strahlvorrichtung zum Ausführen des Verfahrens |
US11166690B2 (en) | 2020-03-19 | 2021-11-09 | Accuray, Inc. | Noise and artifact reduction for image scatter correction |
WO2021226500A1 (en) * | 2020-05-08 | 2021-11-11 | The Johns Hopkins University | Machine learning image reconstruction |
US11315248B2 (en) * | 2020-06-10 | 2022-04-26 | Omniscient Neurotechnology Pty Limited | Identifying invalid medical images |
CN112419169B (zh) * | 2020-10-14 | 2024-04-02 | 浙江工业大学 | 基于噪声先验的cnn医学ct图像去噪方法 |
US20220130079A1 (en) * | 2020-10-23 | 2022-04-28 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Systems and methods for simultaneous attenuation correction, scatter correction, and de-noising of low-dose pet images with a neural network |
US11816832B2 (en) * | 2020-11-18 | 2023-11-14 | Canon Medical Systems Corporation | Devices, systems, and methods for medical imaging |
EP4019084A1 (en) * | 2020-12-22 | 2022-06-29 | Koninklijke Philips N.V. | Planning apparatus for planning a radiation therapy |
US11890124B2 (en) | 2021-02-01 | 2024-02-06 | Medtronic Navigation, Inc. | Systems and methods for low-dose AI-based imaging |
US11712215B2 (en) | 2021-04-13 | 2023-08-01 | Canon Medical Systems Corporation | Devices, systems, and methods for motion-corrected medical imaging |
US20220343566A1 (en) * | 2021-04-22 | 2022-10-27 | Canon Medical Systems Corporation | Methods and systems for reconstructing a positron emission tomography image |
CN113139920B (zh) * | 2021-05-12 | 2023-05-12 | 闽南师范大学 | 一种古籍图像修复方法、终端设备及存储介质 |
US11647975B2 (en) | 2021-06-04 | 2023-05-16 | Accuray, Inc. | Radiotherapy apparatus and methods for treatment and imaging using hybrid MeV-keV, multi-energy data acquisition for enhanced imaging |
US11605186B2 (en) | 2021-06-30 | 2023-03-14 | Accuray, Inc. | Anchored kernel scatter estimate |
US11854123B2 (en) | 2021-07-23 | 2023-12-26 | Accuray, Inc. | Sparse background measurement and correction for improving imaging |
CN113823385B (zh) * | 2021-09-03 | 2024-03-19 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 一种修改dicom图像的方法、装置、设备及介质 |
US20230177747A1 (en) * | 2021-12-06 | 2023-06-08 | GE Precision Healthcare LLC | Machine learning generation of low-noise and high structural conspicuity images |
CN114241074B (zh) * | 2021-12-20 | 2023-04-21 | 四川大学 | 一种深度学习和电子学噪声模拟的cbct图像重建方法 |
US20230197248A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-22 | Optellum Limited | System and method for processing medical images |
CN117710513B (zh) * | 2024-02-06 | 2024-06-11 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于量子卷积神经网络的磁共振成像方法、装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0530355A (ja) * | 1991-03-07 | 1993-02-05 | Fuji Photo Film Co Ltd | 被写体像内画像点決定方法 |
US20130051516A1 (en) * | 2011-08-31 | 2013-02-28 | Carestream Health, Inc. | Noise suppression for low x-ray dose cone-beam image reconstruction |
US20150201895A1 (en) * | 2012-08-31 | 2015-07-23 | The University Of Chicago | Supervised machine learning technique for reduction of radiation dose in computed tomography imaging |
Family Cites Families (74)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7243945B2 (en) * | 1992-05-05 | 2007-07-17 | Automotive Technologies International, Inc. | Weight measuring systems and methods for vehicles |
US7415126B2 (en) * | 1992-05-05 | 2008-08-19 | Automotive Technologies International Inc. | Occupant sensing system |
US7663502B2 (en) * | 1992-05-05 | 2010-02-16 | Intelligent Technologies International, Inc. | Asset system control arrangement and method |
US5305204A (en) * | 1989-07-19 | 1994-04-19 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Digital image display apparatus with automatic window level and window width adjustment |
US6738697B2 (en) * | 1995-06-07 | 2004-05-18 | Automotive Technologies International Inc. | Telematics system for vehicle diagnostics |
NL9200796A (nl) | 1991-09-13 | 1993-04-01 | Frederik Johannes Beekman | Restauratie van computer-tomografische beelden met neurale netwerken. |
US7983817B2 (en) * | 1995-06-07 | 2011-07-19 | Automotive Technologies Internatinoal, Inc. | Method and arrangement for obtaining information about vehicle occupants |
US5406479A (en) * | 1993-12-20 | 1995-04-11 | Imatron, Inc. | Method for rebinning and for correcting cone beam error in a fan beam computed tomographic scanner system |
US5640261A (en) * | 1994-08-18 | 1997-06-17 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Optical operation apparatus for finding an inner product of vectors using light |
US5732697A (en) * | 1995-11-22 | 1998-03-31 | Arch Development Corporation | Shift-invariant artificial neural network for computerized detection of clustered microcalcifications in mammography |
US6996549B2 (en) | 1998-05-01 | 2006-02-07 | Health Discovery Corporation | Computer-aided image analysis |
AU2001243285A1 (en) * | 2000-03-02 | 2001-09-12 | Donnelly Corporation | Video mirror systems incorporating an accessory module |
JP5388393B2 (ja) * | 2001-04-27 | 2014-01-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法、制御プログラム |
US6819790B2 (en) | 2002-04-12 | 2004-11-16 | The University Of Chicago | Massive training artificial neural network (MTANN) for detecting abnormalities in medical images |
US20050058242A1 (en) * | 2003-09-15 | 2005-03-17 | Peschmann Kristian R. | Methods and systems for the rapid detection of concealed objects |
US7545965B2 (en) * | 2003-11-10 | 2009-06-09 | The University Of Chicago | Image modification and detection using massive training artificial neural networks (MTANN) |
JP2005185560A (ja) * | 2003-12-25 | 2005-07-14 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 医用画像処理装置及び医用画像処理システム |
EP3444751A3 (en) | 2005-01-27 | 2019-02-27 | Cambridge Research & Instrumentation, Inc. | Classifying image features |
US20090169075A1 (en) * | 2005-09-05 | 2009-07-02 | Takayuki Ishida | Image processing method and image processing apparatus |
US7876938B2 (en) | 2005-10-06 | 2011-01-25 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for whole body landmark detection, segmentation and change quantification in digital images |
GB0521640D0 (en) | 2005-10-24 | 2005-11-30 | Ccbr As | Automatic quantification of a pathology indicating measure from cartilage scan data |
EP1780677A1 (en) * | 2005-10-25 | 2007-05-02 | BRACCO IMAGING S.p.A. | Image processing system, particularly for use with diagnostics images |
JP4071822B2 (ja) * | 2006-03-10 | 2008-04-02 | 松下電器産業株式会社 | 生体成分濃度測定装置 |
WO2009142758A1 (en) * | 2008-05-23 | 2009-11-26 | Spectral Image, Inc. | Systems and methods for hyperspectral medical imaging |
US20100082506A1 (en) | 2008-09-30 | 2010-04-01 | General Electric Company | Active Electronic Medical Record Based Support System Using Learning Machines |
US8933837B2 (en) * | 2009-07-02 | 2015-01-13 | Univeristy Of Manitoba | Imaging system and method using spatially separated radiated fields |
JP2012235796A (ja) * | 2009-09-17 | 2012-12-06 | Sharp Corp | 診断処理装置、診断処理システム、診断処理方法、診断処理プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体、並びに、分類処理装置 |
US9339202B2 (en) * | 2009-11-03 | 2016-05-17 | Vivaquant Llc | System for processing physiological data |
GB2491766A (en) * | 2010-02-26 | 2012-12-12 | Myskin Inc | Analytic methods of tissue evaluation |
US8811724B2 (en) | 2010-05-11 | 2014-08-19 | The University Of Copenhagen | Classification of medical diagnostic images |
KR101883258B1 (ko) * | 2010-08-13 | 2018-07-31 | 스미스 앤드 네퓨, 인크. | 해부학적 계측점의 검출 방법 |
KR101805619B1 (ko) | 2011-01-25 | 2017-12-07 | 삼성전자주식회사 | 3차원 의료 영상으로부터 최적의 2차원 의료 영상을 자동으로 생성하는 방법 및 장치 |
CN102297873A (zh) * | 2011-05-03 | 2011-12-28 | 杭州一二八医院 | 利用软x射线显微成像进行癌细胞图形识别的方法 |
KR101460615B1 (ko) * | 2011-07-22 | 2014-11-14 | 삼성전자주식회사 | 다중 파장의 엑스선 투과 영상으로부터 단면 영상을 복원하는 방법 및 그 방법을 이용한 영상 처리 장치 |
US9292917B2 (en) * | 2011-11-23 | 2016-03-22 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for model-based fusion of computed tomography and non-contrasted C-arm computed tomography |
US9852019B2 (en) * | 2013-07-01 | 2017-12-26 | Agent Video Intelligence Ltd. | System and method for abnormality detection |
WO2015035229A2 (en) * | 2013-09-05 | 2015-03-12 | Cellscope, Inc. | Apparatuses and methods for mobile imaging and analysis |
US9730643B2 (en) * | 2013-10-17 | 2017-08-15 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for anatomical object detection using marginal space deep neural networks |
US9808216B2 (en) | 2014-06-20 | 2017-11-07 | Marquette University | Material decomposition of multi-spectral x-ray projections using neural networks |
KR102294734B1 (ko) * | 2014-09-30 | 2021-08-30 | 삼성전자주식회사 | 영상 정합 장치, 영상 정합 방법 및 영상 정합 장치가 마련된 초음파 진단 장치 |
CN104318536B (zh) * | 2014-10-21 | 2018-03-20 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | Ct图像的校正方法及装置 |
CN106408610B (zh) * | 2015-04-16 | 2020-05-19 | 西门子公司 | 用边缘空间深度神经网络进行解剖对象检测的方法和系统 |
WO2016182551A1 (en) * | 2015-05-11 | 2016-11-17 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for landmark detection in medical images using deep neural networks |
CN110688891B (zh) | 2015-08-15 | 2024-05-31 | 硕动力公司 | 采用3d批归一化的三维(3d)卷积 |
KR102452945B1 (ko) * | 2015-08-27 | 2022-10-11 | 삼성전자주식회사 | 푸리에 변환을 수행하는 방법 및 장치 |
KR101880035B1 (ko) * | 2015-09-24 | 2018-07-19 | 주식회사 뷰노 | 영상 생성 방법 및 장치, 및 영상 분석 방법 |
US10102451B2 (en) | 2015-10-13 | 2018-10-16 | Elekta, Inc. | Pseudo-CT generation from MR data using tissue parameter estimation |
US10755395B2 (en) | 2015-11-27 | 2020-08-25 | Canon Medical Systems Corporation | Dynamic image denoising using a sparse representation |
US10255696B2 (en) | 2015-12-11 | 2019-04-09 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | System and method for image reconstruction |
WO2017106645A1 (en) | 2015-12-18 | 2017-06-22 | The Regents Of The University Of California | Interpretation and quantification of emergency features on head computed tomography |
US9760807B2 (en) | 2016-01-08 | 2017-09-12 | Siemens Healthcare Gmbh | Deep image-to-image network learning for medical image analysis |
US9875527B2 (en) * | 2016-01-15 | 2018-01-23 | Toshiba Medical Systems Corporation | Apparatus and method for noise reduction of spectral computed tomography images and sinograms using a whitening transform |
US20170270406A1 (en) | 2016-03-18 | 2017-09-21 | Qualcomm Incorporated | Cloud-based processing using local device provided sensor data and labels |
US20170337682A1 (en) * | 2016-05-18 | 2017-11-23 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and System for Image Registration Using an Intelligent Artificial Agent |
WO2017206048A1 (en) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | System and method for removing gibbs artifact in medical imaging system |
US10607321B2 (en) * | 2016-06-22 | 2020-03-31 | Intel Corporation | Adaptive sharpness enhancement control |
US20180018757A1 (en) | 2016-07-13 | 2018-01-18 | Kenji Suzuki | Transforming projection data in tomography by means of machine learning |
US10599977B2 (en) * | 2016-08-23 | 2020-03-24 | International Business Machines Corporation | Cascaded neural networks using test ouput from the first neural network to train the second neural network |
US9965863B2 (en) * | 2016-08-26 | 2018-05-08 | Elekta, Inc. | System and methods for image segmentation using convolutional neural network |
WO2018048507A1 (en) * | 2016-09-06 | 2018-03-15 | Han Xiao | Neural network for generating synthetic medical images |
RU2719028C1 (ru) * | 2016-09-07 | 2020-04-16 | Электа, Инк. | Система и способ для обучающихся моделей планов радиотерапевтического лечения с прогнозированием распределений дозы радиотерапии |
US10127659B2 (en) * | 2016-11-23 | 2018-11-13 | General Electric Company | Deep learning medical systems and methods for image acquisition |
US10074038B2 (en) | 2016-11-23 | 2018-09-11 | General Electric Company | Deep learning medical systems and methods for image reconstruction and quality evaluation |
US11003988B2 (en) * | 2016-11-23 | 2021-05-11 | General Electric Company | Hardware system design improvement using deep learning algorithms |
US10242443B2 (en) * | 2016-11-23 | 2019-03-26 | General Electric Company | Deep learning medical systems and methods for medical procedures |
CN106709917B (zh) * | 2017-01-03 | 2020-09-11 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 神经网络模型训练方法、装置及系统 |
US11039805B2 (en) | 2017-01-05 | 2021-06-22 | General Electric Company | Deep learning based estimation of data for use in tomographic reconstruction |
US10573003B2 (en) * | 2017-02-13 | 2020-02-25 | Amit Sethi | Systems and methods for computational pathology using points-of-interest |
US10685429B2 (en) * | 2017-02-22 | 2020-06-16 | Siemens Healthcare Gmbh | Denoising medical images by learning sparse image representations with a deep unfolding approach |
US10373313B2 (en) * | 2017-03-02 | 2019-08-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Spatially consistent multi-scale anatomical landmark detection in incomplete 3D-CT data |
CN106940816B (zh) | 2017-03-22 | 2020-06-09 | 杭州健培科技有限公司 | 基于3d全卷积神经网络的ct图像肺结节检测系统 |
US10032281B1 (en) | 2017-05-03 | 2018-07-24 | Siemens Healthcare Gmbh | Multi-scale deep reinforcement machine learning for N-dimensional segmentation in medical imaging |
US11517768B2 (en) | 2017-07-25 | 2022-12-06 | Elekta, Inc. | Systems and methods for determining radiation therapy machine parameter settings |
JP6772112B2 (ja) * | 2017-07-31 | 2020-10-21 | 株式会社日立製作所 | 医用撮像装置及び医用画像処理方法 |
-
2018
- 2018-09-26 US US16/143,161 patent/US10803984B2/en active Active
- 2018-09-29 CN CN201811146155.0A patent/CN109805950B/zh active Active
- 2018-09-29 CN CN202310552379.6A patent/CN116616806A/zh active Pending
- 2018-10-03 EP EP18198432.9A patent/EP3467766A1/en active Pending
- 2018-10-04 JP JP2018189479A patent/JP2019069145A/ja active Pending
-
2020
- 2020-09-02 US US17/010,313 patent/US11847761B2/en active Active
-
2023
- 2023-07-25 JP JP2023120899A patent/JP2023159080A/ja active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0530355A (ja) * | 1991-03-07 | 1993-02-05 | Fuji Photo Film Co Ltd | 被写体像内画像点決定方法 |
US20130051516A1 (en) * | 2011-08-31 | 2013-02-28 | Carestream Health, Inc. | Noise suppression for low x-ray dose cone-beam image reconstruction |
US20150201895A1 (en) * | 2012-08-31 | 2015-07-23 | The University Of Chicago | Supervised machine learning technique for reduction of radiation dose in computed tomography imaging |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020203799A1 (ja) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社ニコン | 撮像素子、及び、撮像装置 |
JP2021010623A (ja) * | 2019-07-08 | 2021-02-04 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線ctシステム及び医用処理装置 |
JP7362322B2 (ja) | 2019-07-08 | 2023-10-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線ctシステム及び医用処理装置 |
JP7486983B2 (ja) | 2019-07-11 | 2024-05-20 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用装置 |
JP2021013726A (ja) * | 2019-07-11 | 2021-02-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用装置 |
JP2021013725A (ja) * | 2019-07-11 | 2021-02-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用装置 |
JP7475979B2 (ja) | 2019-07-11 | 2024-04-30 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線システム及び撮像プログラム |
JP2021013737A (ja) * | 2019-07-11 | 2021-02-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線システム及び撮像プログラム |
JP2021018109A (ja) * | 2019-07-18 | 2021-02-15 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、医用画像診断装置及び核医学診断装置 |
JP2021019714A (ja) * | 2019-07-25 | 2021-02-18 | 株式会社日立製作所 | 画像処理装置、画像処理方法及びx線ct装置 |
JP7245740B2 (ja) | 2019-07-25 | 2023-03-24 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びx線ct装置 |
KR20220073824A (ko) * | 2019-09-30 | 2022-06-03 | 아크소프트 코포레이션 리미티드 | 이미지 처리 방법, 이미지 처리 장치 및 이를 적용한 전자기기 |
JP2022550191A (ja) * | 2019-09-30 | 2022-11-30 | アークソフト コーポレイション リミテッド | 画像処理方法、画像処理装置、及びそれを応用する電子機器 |
JP7412545B2 (ja) | 2019-09-30 | 2024-01-12 | アークソフト コーポレイション リミテッド | 画像処理方法、画像処理装置、及びそれを応用する電子機器 |
KR102649993B1 (ko) * | 2019-09-30 | 2024-03-20 | 아크소프트 코포레이션 리미티드 | 이미지 처리 방법, 이미지 처리 장치 및 이를 적용한 전자기기 |
WO2022137841A1 (ja) * | 2020-12-25 | 2022-06-30 | コニカミノルタ株式会社 | 異常検出システム、学習装置、異常検出プログラム、および学習プログラム |
JP2023001051A (ja) * | 2021-06-17 | 2023-01-04 | ジーイー・プレシジョン・ヘルスケア・エルエルシー | 計算機式断層写真法画像再構成のためのシステム及び方法 |
JP7403585B2 (ja) | 2021-06-17 | 2023-12-22 | ジーイー・プレシジョン・ヘルスケア・エルエルシー | 計算機式断層写真法画像再構成のためのシステム及び方法 |
WO2023053755A1 (ja) * | 2021-09-30 | 2023-04-06 | 株式会社Lily MedTech | 画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム |
US20230206401A1 (en) * | 2021-12-29 | 2023-06-29 | Shanghai United Imaging Intelligence Co., Ltd. | Systems and methods for denoising medical images |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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