JP7194143B2 - 肝臓腫瘍例のレビューを容易にするシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
表示値=K(HU値-平均+O)/(K.STD) (式1)、
式中、OおよびKは、以前の表示セッションから学習された(例えば、平均化されたなど)値であり、HU値は、ハンスフィールドユニット値である。特定の例では、学習されたKおよびO値は、画像が暗い部屋で得られたかどうかなど、1つまたは複数の環境および/または照明条件に基づいて調整することができる。したがって、ピクセル表示値(表示値)は、例えば、履歴観察値、関連する平均(例えば、前の観察されたKおよびO値の平均)、および前のK値の標準偏差(STD)によって修正されたCT強度値(HU値)と相関する。代替的または追加的に、例えば、ピクセル表示値を調整するために、ヒストグラムの上下のパーセンテージを識別してもよい(例えば、ヒストグラムの下部1%の値に黒、ヒストグラムの99%を超える値に白など)。
[実施態様1]
少なくとも1つのプロセッサ(140)と、
実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサ(140)に、少なくとも、
画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減させ、
前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別させ、
前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析させ、
前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供させ、
インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示させ、前記表示は、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを露出させることを含む
命令を含む少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体と
を備える、装置(100)。
[実施態様2]
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値に関連付けられた表示値のルックアップテーブルを使用して処理される、実施態様1に記載の装置(100)。
[実施態様3]
前記表示値は、表示値=K(HU値-平均+O)/(K.STD)を使用して決定され、
式中、KおよびOは、以前の表示セッションからの前の値であり、HU値は、ハンスフィールドユニット値であり、平均は、前の値KおよびOの平均であり、K.STDは、前のK値の標準偏差である、
実施態様2に記載の装置(100)。
[実施態様4]
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値を表示値にコンバートする線形ランプ関数を使用して処理される、実施態様1に記載の装置(100)。
[実施態様5]
前記画像(210)は、適応型統計的反復再構成を使用して前記画像(210)のノイズを低減するために処理される、実施態様1に記載の装置(100)。
[実施態様6]
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)は、少なくとも、
軟部組織範囲外のボクセルを前記画像(210)から除去して修正された画像を作成し、
形態学的閉鎖フィルタを前記修正された画像に適用し、
前記修正された画像で最大の連結成分を選択し、
前記最大の連結成分内で最大数のピクセルを有する前記最大の連結成分の第1のスライスを選択し、
前記第1のスライスの厚さ内の複数の第2のスライスを選択してオブジェクト(220)を形成し、
前記オブジェクト(220)を侵食して前記オブジェクト(220)内の内部ボクセルを選択し、前記関心領域を露出させ、
前記関心領域の偏差を算出し、
ルックアップテーブルを前記関心領域の表示値に適用する
ことによって前記関心領域を露出させる、実施態様1に記載の装置(100)。
[実施態様7]
前記器官は、肝臓であり、前記オブジェクト(220)は、肝臓腫瘍である、実施態様1に記載の装置(100)。
[実施態様8]
実行されると、少なくとも1つのプロセッサ(140)に、少なくとも、
画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減させ、
前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別させ、
前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析させ、
前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供させ、
インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示させ、前記表示は、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを露出させることを含む
命令を含む、少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
[実施態様9]
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値に関連付けられた表示値のルックアップテーブルを使用して処理される、実施態様8に記載の少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
[実施態様10]
前記表示値は、表示値=K(HU値-平均+O)/(K.STD)を使用して決定され、
式中、KおよびOは、以前の表示セッションからの前の値であり、HU値は、ハンスフィールドユニット値であり、平均は、前の値KおよびOの平均であり、K.STDは、前のK値の標準偏差である、
実施態様9に記載の少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
[実施態様11]
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値を表示値にコンバートする線形ランプ関数を使用して処理される、実施態様8に記載の少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
[実施態様12]
前記画像(210)は、適応型統計的反復再構成を使用して前記画像(210)のノイズを低減するために処理される、実施態様8に記載の少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
[実施態様13]
前記命令は、実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサ(140)に、少なくとも、
軟部組織範囲外のボクセルを前記画像(210)から除去して修正された画像を作成させ、
形態学的閉鎖フィルタを前記修正された画像に適用させ、
前記修正された画像で最大の連結成分を選択させ、
前記最大の連結成分内で最大数のピクセルを有する前記最大の連結成分の第1のスライスを選択させ、
前記第1のスライスの厚さ内の複数の第2のスライスを選択してオブジェクト(220)を形成させ、
前記オブジェクト(220)を侵食して前記オブジェクト(220)内の内部ボクセルを選択し、前記関心領域を露出させ、
前記関心領域の偏差を算出させ、
ルックアップテーブルを前記関心領域の表示値に適用させる
ことによって前記関心領域を露出させる、実施態様8に記載の少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
[実施態様14]
前記器官は、肝臓であり、前記オブジェクト(220)は、肝臓腫瘍である、実施態様8に記載の少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
[実施態様15]
少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減すること(310)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別すること(320)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析すること(340)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供すること(350)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示すること(360)であって、前記表示は、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを露出させること(330)を含むことと
を含む、コンピュータ実装方法(300)。
[実施態様16]
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値に関連付けられた表示値のルックアップテーブルを使用して処理される、実施態様15に記載の方法(300)。
[実施態様17]
前記表示値は、表示値=K(HU値-平均+O)/(K.STD)を使用して決定され、
式中、KおよびOは、以前の表示セッションからの前の値であり、HU値は、ハンスフィールドユニット値であり、平均は、前の値KおよびOの平均であり、K.STDは、前のK値の標準偏差である、
実施態様16に記載の方法(300)。
[実施態様18]
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値を表示値にコンバートする線形ランプ関数を使用して処理される、実施態様15に記載の方法(300)。
[実施態様19]
前記画像(210)は、適応型統計的反復再構成を使用して前記画像(210)のノイズを低減するために処理される、実施態様15に記載の方法(300)。
[実施態様20]
前記関心領域を露出させること(330)は、
軟部組織範囲外のボクセルを前記画像(210)から除去して修正された画像を作成すること(410)と、
形態学的閉鎖フィルタを前記修正された画像に適用すること(420)と、
前記修正された画像で最大の連結成分を選択すること(430)と、
前記最大の連結成分内で最大数のピクセルを有する前記最大の連結成分の第1のスライスを選択すること(440)と、
前記第1のスライスの厚さ内の複数の第2のスライスを選択してオブジェクト(220)を形成すること(450)と、
前記オブジェクト(220)を侵食して前記オブジェクト(220)内の内部ボクセルを選択し、前記関心領域を露出させること(460)と、
前記関心領域の偏差を算出すること(470)と、
ルックアップテーブルを前記関心領域の表示値に適用すること(480)と
をさらに含む、実施態様15に記載の方法(300)。
110 画像取得デバイス
120 画像再構成エンジン
130 ルックアップテーブルジェネレータ
140 画像プロセッサ
150 メモリ
200 ユーザインターフェース
210 画像
220 腫瘍/オブジェクト
300 方法
310 ブロック
320 ブロック
330 ブロック
340 ブロック
350 ブロック
360 ブロック
370 ブロック
410 ブロック
420 ブロック
430 ブロック
440 ブロック
450 ブロック
460 ブロック
470 ブロック
480 ブロック
500 プロセッサプラットフォーム
512 プロセッサ
513 ローカルメモリ
514 揮発性メモリ/主メモリ
516 不揮発性メモリ/主メモリ
518 バス
520 インターフェース回路
522 入力デバイス
524 出力デバイス
526 ネットワーク
528 大容量記憶デバイス
532 コード化された命令
Claims (10)
- 少なくとも1つのプロセッサ(140)と、
命令を含む少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサ(140)に、少なくとも、
画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減させること、
前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別させること、
前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析させること、
前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供させることであって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを処理することがオブジェクトを処理することを含み、前記オブジェクトを処理することが、前記オブジェクト(220)の特性を識別することを含む、前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して、前記処理されたオブジェクト(220)を提供させること、
インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示させることであって、前記表示させることは、少なくとも、
軟部組織範囲外のボクセルを前記画像(210)から除去して修正された画像を作成し、
形態学的閉鎖フィルタを前記修正された画像に適用し、
前記修正された画像で最大の連結成分を選択し、
前記最大の連結成分内で最大数のピクセルを有する前記最大の連結成分の第1のスライスを選択し、
前記第1のスライスの厚さ内の複数の第2のスライスを選択してオブジェクト(220)を形成し、
前記オブジェクト(220)を侵食して前記オブジェクト(220)内の内部ボクセルを選択し、前記関心領域を露出させ、
前記関心領域の偏差を算出し、
ルックアップテーブルを前記関心領域の表示値に適用する
ことによって、前記関心領域を露出させることを含む、オブジェクトを表示させること、
を実行させる、少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体と
を備える、装置(100)。
- 少なくとも1つのプロセッサ(140)と、
命令を含む少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサ(140)に、少なくとも、
画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減させること、
前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別させること、
前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析させること、
前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供させることであって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを処理することがオブジェクトを処理することを含み、前記オブジェクトを処理することが、前記オブジェクト(220)の特性を識別することを含む、前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して、前記処理されたオブジェクト(220)を提供させること、
インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示させることであって、前記表示させることは、前記関心領域を露出させることを含む、オブジェクトを表示させること、
を実行させる、少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体と
を備え、
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値に関連付けられた表示値のルックアップテーブルを使用して処理され、
前記表示値は、表示値=K(HU値-平均+O)/(K.STD)を使用して決定され、
式中、KおよびOは、以前の表示セッションからの前の値であり、HU値は、ハンスフィールドユニット値であり、平均は、前の値KおよびOの平均であり、K.STDは、前のK値の標準偏差である、装置(100)。 - 前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値を表示値にコンバートする線形ランプ関数を使用して処理される、請求項1に記載の装置(100)。
- 前記画像(210)は、適応型統計的反復再構成を使用して前記画像(210)のノイズを低減するために処理される、請求項1に記載の装置(100)。
- 前記器官は、肝臓であり、前記オブジェクト(220)は、肝臓腫瘍である、請求項1に記載の装置(100)。
- 少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減すること(310)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別すること(320)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析すること(340)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供すること(350)であって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを処理することがオブジェクトを処理することを含み、前記オブジェクトを処理することが、前記オブジェクト(220)の特性を識別することを含む、前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して、前記処理されたオブジェクト(220)を提供すること、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示すること(360)であって、前記表示させることは、少なくとも、
軟部組織範囲外のボクセルを前記画像(210)から除去して修正された画像を作成すること(410)と、
形態学的閉鎖フィルタを前記修正された画像に適用すること(420)と、
前記修正された画像で最大の連結成分を選択すること(430)と、
前記最大の連結成分内で最大数のピクセルを有する前記最大の連結成分の第1のスライスを選択すること(440)と、
前記第1のスライスの厚さ内の複数の第2のスライスを選択してオブジェクト(220)を形成すること(450)と、
前記オブジェクト(220)を侵食して前記オブジェクト(220)内の内部ボクセルを選択し、前記関心領域を露出させること(460)と、
前記関心領域の偏差を算出すること(470)と、
ルックアップテーブルを前記関心領域の表示値に適用すること(480)と
によって、前記関心領域を露出させること(330)を含む、オブジェクトを表示すること
を含む、コンピュータ実装方法(300)。 - 少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減すること(310)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別すること(320)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析すること(340)と、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供すること(350)であって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを処理することがオブジェクトを処理することを含み、前記オブジェクトを処理することが、前記オブジェクト(220)の特性を識別することを含む、前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して、前記処理されたオブジェクト(220)を提供すること、
前記少なくとも1つのプロセッサ(140)を使用して命令を実行することによって、インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示すること(360)であって、前記表示させることは、前記関心領域を露出させること(330)を含む、オブジェクトを表示すること
を含み、
前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値に関連付けられた表示値のルックアップテーブルを使用して処理され、
前記表示値は、表示値=K(HU値-平均+O)/(K.STD)を使用して決定され、
式中、KおよびOは、以前の表示セッションからの前の値であり、HU値は、ハンスフィールドユニット値であり、平均は、前の値KおよびOの平均であり、K.STDは、前のK値の標準偏差である、コンピュータ実装方法(300)。 - 前記露出された関心領域内の前記オブジェクト(220)は、画像データ値を表示値にコンバートする線形ランプ関数を使用して処理される、請求項6に記載の方法(300)。
- 前記画像(210)は、適応型統計的反復再構成を使用して前記画像(210)のノイズを低減するために処理される、請求項6に記載の方法(300)。
- 命令を含む少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、少なくとも1つのプロセッサ(140)に、少なくとも、
画像(210)を処理して前記画像(210)のノイズを低減させること、
前記画像(210)の関心器官または関心領域の少なくとも1つを識別させること、
前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つの値を分析させること、
前記分析された値に基づいて前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つに処理されたオブジェクト(220)を提供させることであって、前記関心器官または前記関心領域の少なくとも1つを処理することがオブジェクトを処理することを含み、前記オブジェクトを処理することが、前記オブジェクト(220)の特性を識別することを含む、前記関心器官または前記関心領域の前記少なくとも1つを処理して、前記処理されたオブジェクト(220)を提供すること処理されたオブジェクト(220)を提供させること、
インターフェース(200)を介した相互作用のために前記処理されたオブジェクト(220)を表示させることであって、前記表示させることは、少なくとも、
軟部組織範囲外のボクセルを前記画像(210)から除去して修正された画像を作成させ、
形態学的閉鎖フィルタを前記修正された画像に適用させ、
前記修正された画像で最大の連結成分を選択させ、
前記最大の連結成分内で最大数のピクセルを有する前記最大の連結成分の第1のスライスを選択させ、
前記第1のスライスの厚さ内の複数の第2のスライスを選択してオブジェクト(220)を形成させ、
前記オブジェクト(220)を侵食して前記オブジェクト(220)内の内部ボクセルを選択し、前記関心領域を露出させ、
前記関心領域の偏差を算出させ、
ルックアップテーブルを前記関心領域の表示値に適用させる
ことによって、前記関心領域を露出させることを含む、オブジェクトを表示させること、
を実行させる、少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体。
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Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2536650A (en) | 2015-03-24 | 2016-09-28 | Augmedics Ltd | Method and system for combining video-based and optic-based augmented reality in a near eye display |
EP3787543A4 (en) | 2018-05-02 | 2022-01-19 | Augmedics Ltd. | REGISTRATION OF A REFERENCE MARK FOR AN AUGMENTED REALITY SYSTEM |
US11766296B2 (en) | 2018-11-26 | 2023-09-26 | Augmedics Ltd. | Tracking system for image-guided surgery |
US11030742B2 (en) | 2019-03-29 | 2021-06-08 | GE Precision Healthcare LLC | Systems and methods to facilitate review of liver tumor cases |
US11980506B2 (en) | 2019-07-29 | 2024-05-14 | Augmedics Ltd. | Fiducial marker |
EP3779887B1 (en) * | 2019-08-12 | 2022-10-19 | Siemens Healthcare GmbH | Computer-implemented method of deriving 3d image data of a reconstruction volume and computer readable medium |
US11382712B2 (en) | 2019-12-22 | 2022-07-12 | Augmedics Ltd. | Mirroring in image guided surgery |
US11657501B2 (en) * | 2020-09-24 | 2023-05-23 | GE Precision Healthcare LLC | Generating enhanced x-ray images using constituent image |
US11881301B2 (en) * | 2021-02-26 | 2024-01-23 | GE Precision Healthcare LLC | Methods and systems for utilizing histogram views for improved visualization of three-dimensional (3D) medical images |
US11896445B2 (en) | 2021-07-07 | 2024-02-13 | Augmedics Ltd. | Iliac pin and adapter |
CN114391792B (zh) * | 2021-09-13 | 2023-02-24 | 南京诺源医疗器械有限公司 | 基于窄带成像的肿瘤预测方法、装置及成像内镜 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006061601A (ja) | 2004-08-30 | 2006-03-09 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 医用画像表示装置、医用画像表示システム及び医用画像表示プログラム |
JP2015504074A (ja) | 2012-01-11 | 2015-02-05 | ジーイー・ヘルスケア・アクスイェ・セルスカプ | ヨウ素濃度の低いx線イメージング造影製剤及びx線イメージング法 |
WO2015137011A1 (ja) | 2014-03-14 | 2015-09-17 | 株式会社日立メディコ | X線ct装置、及び処理装置 |
Family Cites Families (42)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6067366A (en) * | 1998-02-11 | 2000-05-23 | Analogic Corporation | Apparatus and method for detecting objects in computed tomography data using erosion and dilation of objects |
US6584216B1 (en) | 1999-11-23 | 2003-06-24 | The Trustees Of The University Of Pennsylvania | Method for standardizing the MR image intensity scale |
US7085406B2 (en) * | 2001-07-27 | 2006-08-01 | General Electric Company | Method and system for unsupervised transfer function generation for images of rendered volumes |
US6888916B2 (en) * | 2003-08-18 | 2005-05-03 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Preprocessing methods for robust tracking of coronary arteries in cardiac computed tomography images and systems therefor |
WO2005057493A1 (en) * | 2003-12-10 | 2005-06-23 | Agency For Science, Technology And Research | Methods and apparatus for binarising images |
FR2869438B1 (fr) * | 2004-04-21 | 2006-10-13 | Ge Med Sys Global Tech Co Llc | Procede de segmentation automatique des cavites cardiaques |
US7532748B2 (en) * | 2004-11-24 | 2009-05-12 | General Electric Company | Methods and apparatus for selecting and/or labeling vessel branches |
US7787673B2 (en) * | 2004-12-21 | 2010-08-31 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method and apparatus for airway detection and segmentation using 3D morphological operators |
US8229200B2 (en) * | 2005-03-14 | 2012-07-24 | General Electric Company | Methods and systems for monitoring tumor burden |
US7702153B2 (en) * | 2005-10-07 | 2010-04-20 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Systems and methods for segmenting object of interest from medical image |
US7532702B2 (en) * | 2005-11-23 | 2009-05-12 | General Electric Company | Method and system for performing CT image reconstruction with motion artifact correction |
US20090096807A1 (en) * | 2007-08-27 | 2009-04-16 | Silverstein Jonathan C | Systems and methods for image colorization |
EP2283373B1 (en) * | 2008-04-28 | 2021-03-10 | Cornell University | Accurate quantification of magnetic susceptibility in molecular mri |
US8594400B2 (en) * | 2010-02-26 | 2013-11-26 | General Electric Company | System and method for MR image scan and analysis |
CN105194692A (zh) * | 2010-07-12 | 2015-12-30 | 通用电气医疗集团股份有限公司 | 以低造影剂浓度和/或低剂量辐射的x-射线成像 |
US8761479B2 (en) * | 2010-11-08 | 2014-06-24 | General Electric Company | System and method for analyzing and visualizing spectral CT data |
JP5972279B2 (ja) * | 2010-12-14 | 2016-08-17 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | ピーク強度検出を伴う超音波イメージングシステム及び方法 |
US8644575B2 (en) * | 2011-02-28 | 2014-02-04 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Processing of abdominal images |
US8855394B2 (en) * | 2011-07-01 | 2014-10-07 | Carestream Health, Inc. | Methods and apparatus for texture based filter fusion for CBCT system and cone-beam image reconstruction |
US8751961B2 (en) | 2012-01-30 | 2014-06-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Selection of presets for the visualization of image data sets |
US10354377B2 (en) * | 2012-04-11 | 2019-07-16 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Techniques for segmentation of lymph nodes, lung lesions and other solid or part-solid objects |
KR20150058672A (ko) * | 2013-11-19 | 2015-05-29 | 삼성전자주식회사 | 엑스선 영상 장치 및 그 제어 방법 |
WO2015114654A1 (en) * | 2014-01-17 | 2015-08-06 | Kpit Technologies Ltd. | Vehicle detection system and method thereof |
US20150206300A1 (en) * | 2014-01-21 | 2015-07-23 | Agency For Science, Technology And Research | Method and apparatus for extraction and quantification of hematoma from a brain scan such as computed tomography data |
US9342871B2 (en) * | 2014-05-30 | 2016-05-17 | Apple Inc. | Scene motion correction in fused image systems |
US9629587B2 (en) * | 2014-07-10 | 2017-04-25 | General Electric Company | Systems and methods for coronary imaging |
EP3207522A4 (en) * | 2014-10-13 | 2018-06-13 | Agency For Science, Technology And Research | Automatic region-of-interest segmentation and registration of dynamic contrast-enhanced images of colorectal tumors |
US9697603B2 (en) * | 2014-12-19 | 2017-07-04 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image data processing system and method for vessel segmentation using pre- and post-contrast data |
US20160292874A1 (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-06 | General Electric Company | Methods and systems for automatic segmentation |
EP3324846B1 (en) | 2015-07-23 | 2021-05-12 | Koninklijke Philips N.V. | Computed tomography visualization adjustment |
US9737278B2 (en) * | 2015-09-30 | 2017-08-22 | General Electric Company | Methods and systems for multi-window imaging |
US10242444B1 (en) * | 2015-12-29 | 2019-03-26 | Kentucky Imaging Technologies, LLC | Segmentation of the colon for accurate virtual navigation |
US11010630B2 (en) * | 2017-04-27 | 2021-05-18 | Washington University | Systems and methods for detecting landmark pairs in images |
WO2019023900A1 (zh) * | 2017-07-31 | 2019-02-07 | 深圳联影医疗科技有限公司 | 在体数据中提取感兴趣区域的方法及系统 |
EP3503038A1 (en) * | 2017-12-22 | 2019-06-26 | Promaton Holding B.V. | Automated 3d root shape prediction using deep learning methods |
US10607114B2 (en) * | 2018-01-16 | 2020-03-31 | Siemens Healthcare Gmbh | Trained generative network for lung segmentation in medical imaging |
US11449993B2 (en) * | 2018-03-12 | 2022-09-20 | Persimio Ltd. | Automated bone segmentation in images |
US10796481B2 (en) * | 2018-04-20 | 2020-10-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Visualization of lung fissures in medical imaging |
CN108888284A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-27 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 图像调整方法、装置及设备、存储介质 |
US20200126236A1 (en) * | 2018-10-22 | 2020-04-23 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Systems and Methods for Image Segmentation using IOU Loss Functions |
US10811135B2 (en) * | 2018-12-27 | 2020-10-20 | General Electric Company | Systems and methods to determine disease progression from artificial intelligence detection output |
US11030742B2 (en) | 2019-03-29 | 2021-06-08 | GE Precision Healthcare LLC | Systems and methods to facilitate review of liver tumor cases |
-
2019
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2020
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006061601A (ja) | 2004-08-30 | 2006-03-09 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 医用画像表示装置、医用画像表示システム及び医用画像表示プログラム |
JP2015504074A (ja) | 2012-01-11 | 2015-02-05 | ジーイー・ヘルスケア・アクスイェ・セルスカプ | ヨウ素濃度の低いx線イメージング造影製剤及びx線イメージング法 |
WO2015137011A1 (ja) | 2014-03-14 | 2015-09-17 | 株式会社日立メディコ | X線ct装置、及び処理装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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