JP2019147007A - 自動超音波ビームステアリング及びニードルアーチファクト抑制 - Google Patents
自動超音波ビームステアリング及びニードルアーチファクト抑制 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019147007A JP2019147007A JP2019093830A JP2019093830A JP2019147007A JP 2019147007 A JP2019147007 A JP 2019147007A JP 2019093830 A JP2019093830 A JP 2019093830A JP 2019093830 A JP2019093830 A JP 2019093830A JP 2019147007 A JP2019147007 A JP 2019147007A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- needle
- image
- segmentation
- mode
- dynamically
- 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
Links
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 230000001629 suppression Effects 0.000 title 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 32
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 19
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 9
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 9
- 238000012285 ultrasound imaging Methods 0.000 claims description 5
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 4
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 claims description 2
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims 2
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 claims 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 abstract description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 229910052704 radon Inorganic materials 0.000 description 2
- SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N radon atom Chemical compound [Rn] SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 1
- 210000003195 fascia Anatomy 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 238000010859 live-cell imaging Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
- A61B8/0833—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures
- A61B8/0841—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures for locating instruments
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B8/461—Displaying means of special interest
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5269—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving detection or reduction of artifacts
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
- G06F18/2148—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting characterised by the process organisation or structure, e.g. boosting cascade
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/143—Segmentation; Edge detection involving probabilistic approaches, e.g. Markov random field [MRF] modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
- G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
- G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
- G06V10/446—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering using Haar-like filters, e.g. using integral image techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
- G06V10/7747—Organisation of the process, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30021—Catheter; Guide wire
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
Claims (24)
- 分類に基づく医用画像特定装置であって、
超音波から、医療器具を描出する画像を収集するように構成される超音波画像収集デバイスと、
前記収集にダイナミックに応じて、前記画像から導出される情報に関して動作することによって前記器具をセグメント化するため、機械学習に基づく分類を使用するように構成される機械学習に基づく分類回路と
を有する、装置。 - 前記回路は、ブースティングされる分類器を有し、前記セグメント化のために前記分類器を使用するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記使用は、ウェーブレット特徴量のパラメータの統計的ブースティングを実行することを有する、請求項2に記載の装置。
- 前記デバイスを介して、前記器具の対応する描出に対して異なる角度から、前記繰り返し収集することをユーザ介入の必要なしで自動的にダイナミックに実行するように構成され、前記描出のセグメント化は前記繰り返しの収集にダイナミックに応じる、請求項1に記載の装置。
- 前記描出の、描出毎の前記セグメント化を実行するように更に構成される、請求項4に記載の装置。
- 前記セグメント化は、角度の範囲に渡って、スイープにおいてインクリメンタルに実行される、請求項4に記載の装置。
- ライン検出アルゴリズムを前記描出の各々の一つに対する前記セグメント化の出力にインクリメント毎に適用するように更に構成され、前記器具の方向を導出するため前記アルゴリズムの出力を加えるように更に構成される、請求項6に記載の装置。
- 前記角度に対応して前記描出の前記セグメント化はイメージングフィルタの異なる方向を使用する、請求項4に記載の装置。
- 前記描出の前記セグメント化の結果に基づいて前記器具の方向をダイナミックに決定するように更に構成される、請求項4に記載の装置。
- 超音波イメージングプローブを更に有し、前記装置は前記セグメント化の出力に基づいて前記プローブに対する前記器具の方向をダイナミックに決定するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記器具は医用ニードルである、請求項1に記載の装置。
- 前記装置は、治療及び医療診断の少なくとも一つにおける使用のために設計される、請求項11に記載の装置。
- ディスプレイを更に有し、前記デバイスは前記ディスプレイを介した体組織のダイナミックな視覚化のスパンを空間的に規定するための視野を持つ超音波イメージングプローブを有し、前記装置は動作のニードル-挿入-検出モードを備え、前記モードの間、前記セグメント化の出力に基づいて、前記ニードルが前記視野内に少なくとも部分的に存在することを自動的にダイナミックに決定するように更に構成され、前記決定は、前記ニードルの2.0ミリメートルだけが前記視野内に存在する前になされ、前記決定はユーザ介入の必要なしで実行される、請求項12に記載の装置。
- 前記装置は、前記ニードルが前記視野内に少なくとも部分的に存在することの前記決定にダイナミックに応じて、a)前記ニードルのより良好な可視性のためにビームステアリングし、b)前記ディスプレイ上において、前記ニードルの可視化を強化するために前記可視性を使用するように更に構成される、請求項13に記載の装置。
- 前記回路は、前記画像において、前記ニードルを囲む体組織が細長い、線形の、鏡面の解剖学的構造を含む環境において前記セグメント化をするように構成される、請求項12に記載の装置。
- ユーザ介入の必要なしで自動的に前記環境において前記セグメント化をするように構成される、請求項15に記載の装置。
- ディスプレイを更に有し、前記デバイスは前記ディスプレイを介した体組織のダイナミックな視覚化のスパンを空間的に規定するための視野を持つ超音波イメージングプローブを有し、前記装置は動作のニードル-存在-検出モードを備え、前記モードの間、前記セグメント化の出力に基づいて、ニードルが前記視野内に部分的にさえ存在しないことをユーザ介入の必要なしで自動的に決定するように更に構成される、請求項11に記載の装置。
- 前記部分的な存在さえないことの前記決定に応じて、前記モードの間、前記決定のユーザ通知がなされ、前記通知はユーザ介入の必要なしで自動的に実行されるように更に構成される、請求項17に記載の装置。
- 前記セグメント化の結果に基づいて、特に前記ニードルの画像を抽出するように更に構成され、前記ディスプレイを介して前記特定の画像を可視化することを必要とするニードル可視化モードのために構成され、前記装置はまた、前記部分的な存在さえないことの前記決定に応じて、前記ニードル可視化モードを停止し、更に前記ニードル-存在-検出モードに維持するように構成される、請求項17に記載の装置。
- 前記モードの間、前記出力に基づいて、ニードルの少なくとも部分の、前記視野へのエントリを検出するように更に構成され、前記装置によって、前記エントリの前記検出にダイナミックに応じて、前記ニードルのより良好な可視性のためのビームステアリングのパフォーマンスを必要とするニードル可視化モードを開始し、前記ディスプレイ上において、前記ニードルの可視化を強化するように更に構成される、請求項17に記載の装置。
- 前記回路は、ニードルのパターン認識及び体組織のパターン認識の両方についてトレーニングされている、機械学習に基づく分類のための分類器を実現する、請求項1に記載の装置。
- ディスプレイを更に有し、前記セグメント化は、エントリが前記ピクセルは前記器具のものかを各々示すバイナリピクセルマップを形成することを有し、前記装置は、合成画像を形成するために前記マップの器具ピクセルを超音波画像上に重ね合わせ、前記ディスプレイを介して前記合成画像を視覚化するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記収集にダイナミックに応じて、前記画像に関して動作することによる前記画像からの前記情報の前記導出を実行するように構成される、請求項1に記載の装置。
- 医用画像の分類に基づく特定のためのコンピュータプログラムを実現するコンピュータ読取り可能な媒体であって、前記プログラムは複数の動作を実行するためのプロセッサによって実行可能な命令を持ち、前記複数の動作の間に、
超音波から医療器具を描出する画像を収集するステップと、
前記収集にダイナミックに応じて、医療器具を描出する前記画像から導出される情報に関して動作することによって前記器具をセグメント化するために機械学習に基づく分類を使用するステップと
の動作がある、コンピュータ読取り可能な媒体。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361918912P | 2013-12-20 | 2013-12-20 | |
US61/918,912 | 2013-12-20 | ||
US201462019087P | 2014-06-30 | 2014-06-30 | |
US62/019,087 | 2014-06-30 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016539043A Division JP6850606B2 (ja) | 2013-12-20 | 2014-11-28 | 自動超音波ビームステアリング及びニードルアーチファクト抑制 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019147007A true JP2019147007A (ja) | 2019-09-05 |
JP6857685B2 JP6857685B2 (ja) | 2021-04-14 |
Family
ID=52278682
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016539043A Active JP6850606B2 (ja) | 2013-12-20 | 2014-11-28 | 自動超音波ビームステアリング及びニードルアーチファクト抑制 |
JP2019093830A Active JP6857685B2 (ja) | 2013-12-20 | 2019-05-17 | 自動超音波ビームステアリング及びニードルアーチファクト抑制 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016539043A Active JP6850606B2 (ja) | 2013-12-20 | 2014-11-28 | 自動超音波ビームステアリング及びニードルアーチファクト抑制 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20160317118A1 (ja) |
EP (1) | EP3082615B1 (ja) |
JP (2) | JP6850606B2 (ja) |
CN (1) | CN106413565B (ja) |
WO (1) | WO2015092582A1 (ja) |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6447071B2 (ja) * | 2013-12-11 | 2019-01-09 | コニカミノルタ株式会社 | 超音波診断装置、超音波画像処理方法、および、プログラム |
KR20170060852A (ko) * | 2015-11-25 | 2017-06-02 | 삼성메디슨 주식회사 | 초음파 영상을 제공하는 방법 및 이를 위한 초음파 장치 |
KR101931747B1 (ko) * | 2016-10-28 | 2019-03-13 | 삼성메디슨 주식회사 | 생체 검사 장치 및 동작 방법 |
US10932749B2 (en) * | 2016-11-09 | 2021-03-02 | Fujifilm Sonosite, Inc. | Ultrasound system for enhanced instrument visualization |
CN109074665B (zh) * | 2016-12-02 | 2022-01-11 | 阿文特公司 | 用于经由医学成像系统导航到目标解剖对象的系统和方法 |
US11832969B2 (en) | 2016-12-22 | 2023-12-05 | The Johns Hopkins University | Machine learning approach to beamforming |
US10102452B2 (en) | 2017-03-14 | 2018-10-16 | Clarius Mobile Health Corp. | Systems and methods for identifying an imaged needle in an ultrasound image |
EP3381512A1 (en) | 2017-03-30 | 2018-10-03 | Koninklijke Philips N.V. | Determining at least one final two-dimensional image for visualizing an object of interest in a three-dimensional ultrasound volume |
JP7168664B2 (ja) | 2017-11-02 | 2022-11-09 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 画像アーチファクトを検出するインテリジェント超音波システム |
US11638569B2 (en) * | 2018-06-08 | 2023-05-02 | Rutgers, The State University Of New Jersey | Computer vision systems and methods for real-time needle detection, enhancement and localization in ultrasound |
EP3836843A4 (en) | 2018-08-13 | 2022-02-16 | Rutgers, the State University of New Jersey | ARTIFICIAL VISION SYSTEMS AND METHODS FOR REAL-TIME LOCATION OF NEEDLES IN ULTRASOUND IMAGES |
US11896424B2 (en) * | 2018-12-05 | 2024-02-13 | Fujifilm Sonosite, Inc. | Automated needle entry detection |
JP2022534916A (ja) * | 2019-05-31 | 2022-08-04 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 画像ベースデバイスセグメンテ-ションのためのパッシブ超音波センサベース初期化 |
CN114222537B (zh) * | 2019-08-15 | 2024-05-14 | 富士胶片株式会社 | 超声波诊断装置及超声波诊断装置的控制方法 |
US20210059758A1 (en) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | Avent, Inc. | System and Method for Identification, Labeling, and Tracking of a Medical Instrument |
EP4033987A1 (en) * | 2019-09-26 | 2022-08-03 | Koninklijke Philips N.V. | Automatic closed-loop ultrasound plane steering for target localization in ultrasound imaging and associated devices, systems, and methods |
US20210100530A1 (en) * | 2019-10-04 | 2021-04-08 | GE Precision Healthcare LLC | Methods and systems for diagnosing tendon damage via ultrasound imaging |
JP7502899B2 (ja) | 2020-05-28 | 2024-06-19 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | 超音波撮像装置、及び、それを用いた手術支援システム |
WO2022071326A1 (ja) * | 2020-09-29 | 2022-04-07 | テルモ株式会社 | 情報処理装置、学習済モデルの生成方法および訓練データ生成方法 |
JPWO2023054467A1 (ja) * | 2021-09-30 | 2023-04-06 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008123521A (ja) * | 2006-11-08 | 2008-05-29 | Samsung Electronics Co Ltd | 拡張されたガボールウェーブレット特徴を利用したフェース認識方法及び装置 |
US20090074280A1 (en) * | 2007-09-18 | 2009-03-19 | Siemens Corporate Research, Inc. | Automated Detection of Planes From Three-Dimensional Echocardiographic Data |
JP2011031053A (ja) * | 2003-11-19 | 2011-02-17 | Siemens Medical Solutions Usa Inc | 画像内の解剖学的構造の検出およびマッチング方法、画像内の解剖学的構造のマッチング方法、および、画像内の解剖学的構造の検出およびマッチングシステム |
US20110249878A1 (en) * | 2010-04-07 | 2011-10-13 | Sonosite, Inc. | Systems and methods for enhanced imaging of objects within an image |
US20120253181A1 (en) * | 2011-04-01 | 2012-10-04 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasound diagnosis apparatus and controlling method |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AU2004251359B2 (en) * | 2003-06-25 | 2009-01-22 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Systems and methods for automated diagnosis and decision support for breast imaging |
US7783095B2 (en) * | 2005-08-11 | 2010-08-24 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for fetal biometric measurements from ultrasound data and fusion of same for estimation of fetal gestational age |
US7840061B2 (en) * | 2007-02-28 | 2010-11-23 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for adaptively boosting classifiers for object tracking |
US8556814B2 (en) * | 2007-10-04 | 2013-10-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Automated fetal measurement from three-dimensional ultrasound data |
US8660303B2 (en) * | 2009-05-01 | 2014-02-25 | Microsoft Corporation | Detection of body and props |
BR112013017901A2 (pt) * | 2011-01-17 | 2016-10-11 | Koninkl Philips Electronics Nv | sistema para detecção de dispositivo médico, sistema de biopsia para detecção de dispositivo médico e método para detecção de dispositivo médico |
US9642592B2 (en) * | 2013-01-03 | 2017-05-09 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Needle enhancement in diagnostic ultrasound imaging |
-
2014
- 2014-11-28 JP JP2016539043A patent/JP6850606B2/ja active Active
- 2014-11-28 EP EP14821848.0A patent/EP3082615B1/en active Active
- 2014-11-28 WO PCT/IB2014/066411 patent/WO2015092582A1/en active Application Filing
- 2014-11-28 CN CN201480069638.9A patent/CN106413565B/zh active Active
- 2014-11-28 US US15/105,037 patent/US20160317118A1/en not_active Abandoned
-
2019
- 2019-05-17 JP JP2019093830A patent/JP6857685B2/ja active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011031053A (ja) * | 2003-11-19 | 2011-02-17 | Siemens Medical Solutions Usa Inc | 画像内の解剖学的構造の検出およびマッチング方法、画像内の解剖学的構造のマッチング方法、および、画像内の解剖学的構造の検出およびマッチングシステム |
JP2008123521A (ja) * | 2006-11-08 | 2008-05-29 | Samsung Electronics Co Ltd | 拡張されたガボールウェーブレット特徴を利用したフェース認識方法及び装置 |
US20090074280A1 (en) * | 2007-09-18 | 2009-03-19 | Siemens Corporate Research, Inc. | Automated Detection of Planes From Three-Dimensional Echocardiographic Data |
JP2009072593A (ja) * | 2007-09-18 | 2009-04-09 | Siemens Medical Solutions Usa Inc | 3次元心臓エコーグラフデータからの平面の自動検出方法 |
US20110249878A1 (en) * | 2010-04-07 | 2011-10-13 | Sonosite, Inc. | Systems and methods for enhanced imaging of objects within an image |
JP2013523343A (ja) * | 2010-04-07 | 2013-06-17 | ニコラオス パグラトス, | 画像内の物体の向上された撮像のためのシステムおよび方法 |
US20120253181A1 (en) * | 2011-04-01 | 2012-10-04 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasound diagnosis apparatus and controlling method |
JP2012213606A (ja) * | 2011-04-01 | 2012-11-08 | Toshiba Corp | 超音波診断装置及び制御プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2017503548A (ja) | 2017-02-02 |
EP3082615A1 (en) | 2016-10-26 |
CN106413565B (zh) | 2019-12-17 |
EP3082615B1 (en) | 2019-11-27 |
CN106413565A (zh) | 2017-02-15 |
WO2015092582A1 (en) | 2015-06-25 |
US20160317118A1 (en) | 2016-11-03 |
JP6850606B2 (ja) | 2021-03-31 |
JP6857685B2 (ja) | 2021-04-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6857685B2 (ja) | 自動超音波ビームステアリング及びニードルアーチファクト抑制 | |
JP2017503548A5 (ja) | ||
JP6266160B2 (ja) | 血管を識別する超音波システム及び方法 | |
EP3367896B1 (en) | Signaling of an aortic valve state | |
RU2740257C2 (ru) | Ультразвуковая система и способ обнаружения скольжения легкого | |
KR102094502B1 (ko) | 의료 영상들의 정합 방법 및 장치 | |
JP6527860B2 (ja) | ターゲットビューに対する超音波収集フィードバックガイダンス | |
KR102114415B1 (ko) | 의료 영상 정합 방법 및 장치 | |
KR102001219B1 (ko) | 의료 영상들의 정합 방법 및 장치 | |
Kaya et al. | Needle localization using gabor filtering in 2D ultrasound images | |
KR102106535B1 (ko) | 일 호흡 주기에 따른 장기의 형상 및 위치의 변화를 나타내는 모델을 생성하는 방법, 장치 및 시스템. | |
MX2008005808A (es) | Deteccion de bordes en imagenes de ultrasonido. | |
JP7366127B2 (ja) | 植え込みリード抜去のための画像ガイダンス | |
CN107106128B (zh) | 用于分割解剖目标的超声成像装置和方法 | |
KR20140126815A (ko) | 호흡 주기 동안 체내 장기의 변화를 추적하는 방법, 장치 및 시스템. | |
US20210142504A1 (en) | Detection of fiducials in a clinical image | |
KR102278893B1 (ko) | 의료영상처리장치 및 이를 이용한 의료영상정합방법 | |
CN111295665A (zh) | 确定肺图像中高密度肺组织的区域 | |
US20150282782A1 (en) | System and method for detection of lesions | |
US20190005645A1 (en) | Apparatus and method for characterizing a tissue of a subject | |
CN112515747A (zh) | 用于分析超声场景以提供针引导和警告的方法和系统 | |
Kim et al. | A learning-based, region of interest-tracking algorithm for catheter detection in echocardiography | |
Skordilis et al. | Experimental assessment of the tongue incompressibility hypothesis during speech production. | |
Noorda et al. | Rib detection in 3D MRI using dynamic programming based on vesselness and ridgeness | |
Baazaoui et al. | Semi-automated segmentation of multiple tumors in liver CT images using cooperative region growing |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190612 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190614 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190612 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200424 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200526 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20200807 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201028 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210311 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210322 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6857685 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |