JP2019524356A5 - - Google Patents
Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019524356A5 JP2019524356A5 JP2019510402A JP2019510402A JP2019524356A5 JP 2019524356 A5 JP2019524356 A5 JP 2019524356A5 JP 2019510402 A JP2019510402 A JP 2019510402A JP 2019510402 A JP2019510402 A JP 2019510402A JP 2019524356 A5 JP2019524356 A5 JP 2019524356A5
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- updated
- iterative
- difference
- voxel
- 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
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 5
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 5
- 230000003252 repetitive Effects 0.000 claims 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims 2
- 230000001131 transforming Effects 0.000 claims 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 5
- 230000003902 lesions Effects 0.000 description 3
- 210000000056 organs Anatomy 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
Description
本例において、前述の通り生成される特徴画像40は、次の特徴を有する。即ち、(1)画像1から画像2までに(この具体例では)15%(より一般的に、他の値を使用してもよい)以上の値変化を有する任意のボクセルは、値1を有する。(2)0〜15%の値変化を有する任意のボクセルは、0〜1にスケーリングされる。(3)小さい構造(例えば病変)及びコールド領域は、反復間で大きい変化率を有する傾向があるので、特徴画像内の対応するボクセルは、値1か又は1に近い値を有する。したがって、特徴画像40が、再構成後の画像精緻化44(この例ではフィルタリング)に使用される場合、特徴画像40は、追加情報を提供する。具体的には、ボクセルが病変からのものである場合、特徴画像40内のその値は、値1か又は1に近い値を有する。これは、最適化された性能のために、再構成後処理44を誘導するために使用される。画像の再構成後フィルタリングの例では、特徴画像40内の値1を有するボクセルは、全くフィルタリングされないか、ほんの少しだけフィルタリングされることが望ましい。対照的に、値0又は0に近い値を有する特徴画像40のボクセルは、強くフィルタリングされるべきである。0と1との間の値については、フィルタリング量は、特徴画像のボクセル値に(少なくとも大体)対応すべきである。即ち、特徴画像のボクセル値は、ボクセルがどれくらいフィルタリングされるのかを決定するための重みの役割を果たす。したがって、結果として得られるフィルタリングされた画像は、(弱いフィルタリング又はフィルタリングされないことによって)病変及び臓器境界の定量は保存する一方で、(強いフィルタリングによって)背景/均一領域内のノイズは取り除く。
Claims (15)
- コンピュータと、
(i)反復再構成画像を生成するように、投影データ又はk空間撮像データに行われる反復画像再構成化、及び、
(ii)反復精緻化画像を生成するように、入力再構成画像に行われる反復画像精緻化、
の一方を含む反復処理であって、最後には前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像になる一連の更新画像を生成する当該反復処理を行うことと、
前記一連の更新画像の2つの更新画像間の差分画像を生成することと、
前記反復処理、又は、前記反復再構成画像若しくは前記反復精緻化画像に行われる後処理で、前記差分画像を使用すること、
とを含む演算を行うように、前記コンピュータによって読み出し可能及び実行可能である命令を記憶する少なくとも1つの非一時的記憶媒体と、
を含む、画像処理デバイス。 - 前記差分画像は、前記2つの更新画像間の絶対値差分画像であり、前記絶対値差分画像の各ピクセル又はボクセルは、前記2つの更新画像の対応するピクセル又はボクセル間の差分の絶対値として計算される、請求項1に記載の画像処理デバイス。
- 前記2つの更新画像間の前記差分画像は、前記2つの更新画像間の大きい正の変化及び大きい負の変化を示すピクセル値又はボクセル値を有する、請求項1に記載の画像処理デバイス。
- 前記2つの更新画像それぞれは、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像を生成する前に、前記反復処理によって生成される、請求項1から3の何れか一項に記載の画像処理デバイス。
- 行われる前記演算は更に、
前記差分画像のピクセル若しくはボクセルを少なくともスケーリング又は重み付けすることを含む変換演算によって、前記差分画像を特徴画像に変換することを含み、
前記使用することは、前記特徴画像を、前記反復処理で使用する、又は、前記反復再構成画像若しくは前記反復精緻化画像に行われる前記後処理で使用することを含む、請求項1から4の何れか一項に記載の画像処理デバイス。 - ディスプレイ部品を更に含み、
行われる前記演算は更に、前記ディスプレイ部品上に、前記特徴画像及び臨床画像の両方を同時に表示することを含む、請求項5に記載の画像処理デバイス。 - 前記使用することは、画像変換:
T1(l(i))(1−f(i))+T2(l(i))f(i)
に従って、前記特徴画像を使用して、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像を後処理することを含み、
式中、iは、ピクセル又はボクセルを示し、I(i)は、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像のピクセル又はボクセルを示し、f(i)は、前記特徴画像の対応するピクセル又はボクセルを示し、T1及びT2は、2つの異なる画像変換である、請求項5又は6に記載の画像処理デバイス。 - 前記2つの異なる画像変換T1及びT2は、2つの異なる画像フィルタである、請求項7に記載の画像処理デバイス。
- 前記使用することは、画像変換:
I1(i)(1−f(i))+I2(i)f(i)
に従って、前記特徴画像を使用して、前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像を後処理することを含み、
式中、iは、ピクセル又はボクセルを示し、I1(i)及びI2(i)は、前記投影データ若しくは前記k空間撮像データ又は前記入力再構成画像に適用された2つの異なる画像再構成化アルゴリズム又は画像精緻化アルゴリズムによって生成される2つの異なる画像のピクセル又はボクセルを示し、f(i)は、前記特徴画像の対応するピクセル又はボクセルを示し、I1(i)及びI2(i)の一方は、前記反復処理によって生成される前記反復再構成画像又は前記反復精緻化画像である、請求項5又は6に記載の画像処理デバイス。 - 前記使用することは、
前記2つの更新画像の生成に続いて行われる前記反復画像再構成化の反復に、前記差分画像を使用することを含む、請求項1から9の何れか一項に記載の画像処理デバイス。 - 最後には反復再構成画像になる一連の更新画像を生成するように、投影データ又はk空間撮像データに反復画像再構成化を行うステップと、
前記一連の更新画像の第1の更新画像と第2の更新画像との差分画像を生成するステップと、
前記差分画像のピクセル又はボクセルの少なくともスケーリング又は重み付けを含む変換演算によって、前記差分画像を特徴画像に変換するステップと、
前記反復画像再構成化、又は、前記反復再構成画像に行われる後処理で、前記特徴画像を使用するステップと、
を含む画像処理方法を行うようにコンピュータによって読み取り可能及び実行可能である命令を記憶する、非一時的記憶媒体。 - 前記差分画像は、前記第1の更新画像と前記第2の更新画像との絶対値差分画像であり、前記絶対値差分画像の各ピクセル又はボクセルは、前記第1の更新画像及び前記第2の更新画像の対応するピクセル又はボクセル間の差分の絶対値として計算される、請求項11に記載の非一時的記憶媒体。
- 前記第1の更新画像と前記第2の更新画像との前記差分画像は、前記2つの更新画像間の大きい正の変化及び大きい負の変化を示すピクセル値又はボクセル値を有する、請求項11に記載の非一時的記憶媒体。
- 前記使用するステップは、画像変換:
T1(l(i))(1−f(i))+T2(l(i))f(i)
に従って、前記特徴画像を使用して、前記反復再構成画像を後処理するステップを含み、
式中、iは、ピクセル又はボクセルを示し、I(i)は、前記反復再構成画像のピクセル又はボクセルを示し、f(i)は、前記特徴画像の対応するピクセル又はボクセルを示し、T1及びT2は、2つの異なる画像変換である、請求項11から13の何れか一項に記載の非一時的記憶媒体。 - 前記使用するステップは、
前記第1の更新画像及び前記第2の更新画像の生成に続いて行われる前記反復画像再構成化の反復に、前記特徴画像を使用するステップを含む、請求項11から13の何れか一項に記載の非一時的記憶媒体。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201662377844P | 2016-08-22 | 2016-08-22 | |
US62/377,844 | 2016-08-22 | ||
PCT/EP2017/071175 WO2018037024A1 (en) | 2016-08-22 | 2017-08-22 | Feature-based image processing using feature images extracted from different iterations |
Publications (4)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019524356A JP2019524356A (ja) | 2019-09-05 |
JP2019524356A5 true JP2019524356A5 (ja) | 2020-10-01 |
JP7065830B2 JP7065830B2 (ja) | 2022-05-12 |
JP7065830B6 JP7065830B6 (ja) | 2022-06-06 |
Family
ID=59702715
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019510402A Active JP7065830B6 (ja) | 2016-08-22 | 2017-08-22 | 異なる反復から抽出された特徴画像を使用する特徴ベースの画像処理 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11049230B2 (ja) |
EP (1) | EP3501006B1 (ja) |
JP (1) | JP7065830B6 (ja) |
CN (1) | CN109844815A (ja) |
WO (1) | WO2018037024A1 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018111925A2 (en) * | 2016-12-12 | 2018-06-21 | Commscope Technologies Llc | Cluster neighbor discovery in centralized radio access network using transport network layer (tnl) address discovery |
CN107705261B (zh) * | 2017-10-09 | 2020-03-17 | 东软医疗系统股份有限公司 | 一种图像重建方法和装置 |
US11721017B2 (en) * | 2021-03-31 | 2023-08-08 | James R. Glidewell Dental Ceramics, Inc. | CT reconstruction quality control |
CN113139518B (zh) * | 2021-05-14 | 2022-07-29 | 江苏中天互联科技有限公司 | 基于工业互联网的型材切割状态监控方法 |
CN116157823A (zh) * | 2021-09-23 | 2023-05-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种显示设备系统及自适应增强画质的方法 |
CN116684645A (zh) * | 2022-02-22 | 2023-09-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6249693B1 (en) | 1999-11-01 | 2001-06-19 | General Electric Company | Method and apparatus for cardiac analysis using four-dimensional connectivity and image dilation |
US7660481B2 (en) | 2005-11-17 | 2010-02-09 | Vital Images, Inc. | Image enhancement using anisotropic noise filtering |
US8761478B2 (en) * | 2009-12-15 | 2014-06-24 | General Electric Company | System and method for tomographic data acquisition and image reconstruction |
US8938105B2 (en) * | 2010-10-28 | 2015-01-20 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Denoising method and system for preserving clinically significant structures in reconstructed images using adaptively weighted anisotropic diffusion filter |
US9299169B2 (en) * | 2010-11-30 | 2016-03-29 | Koninklijke Philips N.V. | Iterative reconstruction algorithm with a constant variance based weighting factor |
CN104025156B (zh) | 2011-12-13 | 2017-05-24 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法来处理图像的处理部件和方法 |
US8903152B2 (en) * | 2012-06-29 | 2014-12-02 | General Electric Company | Methods and systems for enhanced tomographic imaging |
US9269168B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-02-23 | Carestream Health, Inc. | Volume image reconstruction using data from multiple energy spectra |
EP3195265B1 (en) * | 2014-09-15 | 2018-08-22 | Koninklijke Philips N.V. | Iterative image reconstruction with a sharpness driven regularization parameter |
US9713450B2 (en) * | 2014-12-15 | 2017-07-25 | General Electric Company | Iterative reconstruction of projection data |
US20160327622A1 (en) * | 2015-05-05 | 2016-11-10 | General Electric Company | Joint reconstruction of activity and attenuation in emission tomography using magnetic-resonance-based priors |
US11200709B2 (en) * | 2016-12-27 | 2021-12-14 | Canon Medical Systems Corporation | Radiation image diagnostic apparatus and medical image processing apparatus |
-
2017
- 2017-08-22 CN CN201780058475.8A patent/CN109844815A/zh active Pending
- 2017-08-22 EP EP17757745.9A patent/EP3501006B1/en active Active
- 2017-08-22 JP JP2019510402A patent/JP7065830B6/ja active Active
- 2017-08-22 US US16/325,213 patent/US11049230B2/en active Active
- 2017-08-22 WO PCT/EP2017/071175 patent/WO2018037024A1/en unknown
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2019524356A5 (ja) | ||
Sreehari et al. | Plug-and-play priors for bright field electron tomography and sparse interpolation | |
Huang et al. | Iterative weighted sparse representation for X‐ray cardiovascular angiogram image denoising over learned dictionary | |
Shi et al. | LRTV: MR image super-resolution with low-rank and total variation regularizations | |
Laghrib et al. | A multi-frame super-resolution using diffusion registration and a nonlocal variational image restoration | |
CN102999884B (zh) | 图像处理设备和方法 | |
Pain et al. | Deep learning-based image reconstruction and post-processing methods in positron emission tomography for low-dose imaging and resolution enhancement | |
Liu et al. | High-order TVL1-based images restoration and spatially adapted regularization parameter selection | |
JP6369150B2 (ja) | アンチエイリアシングエッジを回復するフィルタリング方法及びフィルタリング装置 | |
Srivastava et al. | Restoration of Poisson noise corrupted digital images with nonlinear PDE based filters along with the choice of regularization parameter estimation | |
Li et al. | MRI reconstruction with interpretable pixel-wise operations using reinforcement learning | |
JP2014199664A (ja) | グレースケール画像の処理方法及び装置 | |
Aghabiglou et al. | Projection-Based cascaded U-Net model for MR image reconstruction | |
Asli et al. | The fast recursive computation of Tchebichef moment and its inverse transform based on Z-transform | |
Chen et al. | A sparse representation and dictionary learning based algorithm for image restoration in the presence of Rician noise | |
Huang et al. | A kernel-based image denoising method for improving parametric image generation | |
Li et al. | Fractional-order diffusion coupled with integer-order diffusion for multiplicative noise removal | |
Lyu et al. | Iterative reconstruction for low dose CT using Plug-and-Play alternating direction method of multipliers (ADMM) framework | |
Hosseini et al. | sRAKI-RNN: accelerated MRI with scan-specific recurrent neural networks using densely connected blocks | |
CN106981046A (zh) | 基于多层梯度约束回归的单幅图像超分辨率重建方法 | |
Almeida et al. | Frame-based image deblurring with unknown boundary conditions using the alternating direction method of multipliers | |
Hesabi et al. | A modified patch propagation-based image inpainting using patch sparsity | |
Maiseli et al. | Adaptive Charbonnier superresolution method with robust edge preservation capabilities | |
Liu et al. | Directional fractional-order total variation hybrid regularization for image deblurring | |
Sun et al. | Evolution‐operator‐based single‐step method for image processing |