RU2011144579A - Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов - Google Patents

Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов Download PDF

Info

Publication number
RU2011144579A
RU2011144579A RU2011144579/08A RU2011144579A RU2011144579A RU 2011144579 A RU2011144579 A RU 2011144579A RU 2011144579/08 A RU2011144579/08 A RU 2011144579/08A RU 2011144579 A RU2011144579 A RU 2011144579A RU 2011144579 A RU2011144579 A RU 2011144579A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
points
organ
image
surface model
model
Prior art date
Application number
RU2011144579/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2540829C2 (ru
Inventor
Торбьерн ВИК
Даниель БИСТРОВ
Роланд ОПФЕР
Владимир ПЕКАР
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Publication of RU2011144579A publication Critical patent/RU2011144579A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2540829C2 publication Critical patent/RU2540829C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/149Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12Edge-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20092Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20101Interactive definition of point of interest, landmark or seed
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20112Image segmentation details
    • G06T2207/20116Active contour; Active surface; Snakes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Generation (AREA)

Abstract

1. Способ для сегментации органа, содержащий этапы, на которых:выбирают (210) с помощью пользователя модель поверхности органа;выбирают (220) с помощью пользователя множество точек на поверхности изображения органа; ипреобразуют (230-290) модель поверхности во множество точек на изображении,где преобразование включает в себя этап, на котором интерполируют множество точек для определения промежуточных точек между выбранным множеством точек на изображении органа, игде интерполирование включает в себя этап, на котором определяют соответствующие промежуточные точки на модели поверхности.2. Способ по п.1, в котором интерполирование (230) предсказывает поверхность изображения органа.3. Способ по п.1, в котором соответствующие точки являются точками на модели поверхности, которые являются ближайшими к каждой из множества точек.4. Способ по п.1, в котором преобразование модели поверхности во множество точек на изображении, включает в себя этап, на котором определяют (250) расстояние между каждой из множества точек и соответствующими точками.5. Способ по п.4, в котором, когда каждое из расстояний меньше порогового значения (260), сегментация органа завершена.6. Способ по п.4, дополнительно содержащий этап, на котором:создают (270) функцию энергии в зависимости от расстояния, когда по меньшей мере одно из расстояний больше либо равно пороговому значению (260).7. Способ по п.6, дополнительно содержащий этап, на котором:вычисляют (280) градиент функции энергии.8. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором:перемещают (290) соответствующие точки в отрицательном направлении градиента функции энергии.9. Система для сегментации органа, содер

Claims (15)

1. Способ для сегментации органа, содержащий этапы, на которых:
выбирают (210) с помощью пользователя модель поверхности органа;
выбирают (220) с помощью пользователя множество точек на поверхности изображения органа; и
преобразуют (230-290) модель поверхности во множество точек на изображении,
где преобразование включает в себя этап, на котором интерполируют множество точек для определения промежуточных точек между выбранным множеством точек на изображении органа, и
где интерполирование включает в себя этап, на котором определяют соответствующие промежуточные точки на модели поверхности.
2. Способ по п.1, в котором интерполирование (230) предсказывает поверхность изображения органа.
3. Способ по п.1, в котором соответствующие точки являются точками на модели поверхности, которые являются ближайшими к каждой из множества точек.
4. Способ по п.1, в котором преобразование модели поверхности во множество точек на изображении, включает в себя этап, на котором определяют (250) расстояние между каждой из множества точек и соответствующими точками.
5. Способ по п.4, в котором, когда каждое из расстояний меньше порогового значения (260), сегментация органа завершена.
6. Способ по п.4, дополнительно содержащий этап, на котором:
создают (270) функцию энергии в зависимости от расстояния, когда по меньшей мере одно из расстояний больше либо равно пороговому значению (260).
7. Способ по п.6, дополнительно содержащий этап, на котором:
вычисляют (280) градиент функции энергии.
8. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором:
перемещают (290) соответствующие точки в отрицательном направлении градиента функции энергии.
9. Система для сегментации органа, содержащая:
запоминающее устройство (104), хранящее компиляцию моделей поверхности, которые должны быть выбраны;
интерфейс (106) пользователя, приспособленный для представления пользователю возможности выбрать модель поверхности из запоминающего устройства и выбрать множество точек на поверхности изображения органа; и
процессор (102), выбирающий соответствующие точки на модели поверхности, которые соответствуют множеству точек на поверхности изображения органа, и преобразующий модель поверхности во множество точек на изображении,
где преобразование включает в себя интерполяцию множества точек для определения промежуточных точек между выбранным множеством точек на изображении органа, и
где интерполяция включает в себя определение соответствующих промежуточных точек на модели поверхности.
10. Система по п.9, дополнительно содержащая:
устройство (108) отображения, отображающее по меньшей мере одно из компиляции моделей поверхности из запоминающего устройства (104), выбранной модели поверхности и изображения органа.
11. Система по п.9, в которой компиляция моделей поверхности, сохраненная в запоминающем устройстве (104), включает в себя типичные прототипы органа, который должен быть сегментирован, или среднее значение типичных прототипов органа, который должен быть сегментирован.
12. Система по п.9, в которой процессор (102) при интерполяции множества точек предсказывает поверхность изображения органа.
13. Система по п.9, в которой процессор (102) при преобразовании модели поверхности во множество точек на изображении определяет соответствующие точки на модели поверхности для каждой из множества точек.
14. Система по п.9, в которой процессор (102) при преобразовании модели поверхности во множество точек на изображении определяет расстояние между каждой из множества точек и соответствующими точками.
15. Система по п.9, в которой интерфейс (106) пользователя включает в себя сенсорный экран на устройстве (108) отображения или мышь, чтобы предоставить пользователю возможность выбрать множество точек.
RU2011144579/08A 2009-04-03 2010-03-02 Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов RU2540829C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16626509P 2009-04-03 2009-04-03
US61/166,265 2009-04-03
PCT/IB2010/050898 WO2010113052A1 (en) 2009-04-03 2010-03-02 Interactive iterative closest point algorithm for organ segmentation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011144579A true RU2011144579A (ru) 2013-05-10
RU2540829C2 RU2540829C2 (ru) 2015-02-10

Family

ID=42224702

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011144579/08A RU2540829C2 (ru) 2009-04-03 2010-03-02 Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20120027277A1 (ru)
EP (1) EP2415019A1 (ru)
JP (1) JP5608726B2 (ru)
CN (1) CN102388403A (ru)
BR (1) BRPI1006280A2 (ru)
RU (1) RU2540829C2 (ru)
WO (1) WO2010113052A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2743577C2 (ru) * 2015-11-19 2021-02-20 Конинклейке Филипс Н.В. Оптимизация взаимодействий пользователя при сегментации

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012123852A1 (en) * 2011-03-17 2012-09-20 Koninklijke Philips Electronics N.V. Modeling of a body volume from projections
FR3002732A1 (fr) 2013-03-01 2014-09-05 Inst Rech Sur Les Cancers De L App Digestif Ircad Procede automatique de determination predictive de la position de la peau
CN106456253B (zh) 2014-05-16 2019-08-16 皇家飞利浦有限公司 免于重建的自动多模态超声配准
EP3155590B1 (en) 2014-06-12 2019-12-04 Koninklijke Philips N.V. Medical image processing device and method
JP6739422B2 (ja) 2014-07-15 2020-08-12 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 被験者の画像をセグメント化するためのデバイス、システム及び方法
US11478212B2 (en) 2017-02-16 2022-10-25 Siemens Healthcare Gmbh Method for controlling scanner by estimating patient internal anatomical structures from surface data using body-surface and organ-surface latent variables
US10952705B2 (en) 2018-01-03 2021-03-23 General Electric Company Method and system for creating and utilizing a patient-specific organ model from ultrasound image data
CN108389203B (zh) * 2018-03-16 2020-06-16 青岛海信医疗设备股份有限公司 三维虚拟器官的体积计算方法、装置、存储介质及设备
CN108389202B (zh) * 2018-03-16 2020-02-14 青岛海信医疗设备股份有限公司 三维虚拟器官的体积计算方法、装置、存储介质及设备
CN108428230B (zh) * 2018-03-16 2020-06-16 青岛海信医疗设备股份有限公司 三维虚拟器官中处理曲面的方法、装置、存储介质及设备
CN108399942A (zh) * 2018-03-16 2018-08-14 青岛海信医疗设备股份有限公司 三维虚拟器官的显示方法、装置、存储介质及设备

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5682886A (en) * 1995-12-26 1997-11-04 Musculographics Inc Computer-assisted surgical system
US6106466A (en) * 1997-04-24 2000-08-22 University Of Washington Automated delineation of heart contours from images using reconstruction-based modeling
US6226542B1 (en) * 1998-07-24 2001-05-01 Biosense, Inc. Three-dimensional reconstruction of intrabody organs
US6301496B1 (en) * 1998-07-24 2001-10-09 Biosense, Inc. Vector mapping of three-dimensionally reconstructed intrabody organs and method of display
DE69914173T2 (de) * 1998-10-09 2004-11-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Ableitung geometrischer strukturdaten aus einem bild
US6757423B1 (en) * 1999-02-19 2004-06-29 Barnes-Jewish Hospital Methods of processing tagged MRI data indicative of tissue motion including 4-D LV tissue tracking
JP2003503136A (ja) * 1999-04-21 2003-01-28 オークランド ユニサービシーズ リミティド 器官の特性を測定する方法およびシステム
US7450746B2 (en) * 2002-06-07 2008-11-11 Verathon Inc. System and method for cardiac imaging
GB0219408D0 (en) * 2002-08-20 2002-09-25 Mirada Solutions Ltd Computation o contour
RU2290855C1 (ru) * 2005-08-10 2007-01-10 Виктор Борисович Лощёнов Способ флуоресцентной эндоскопии и устройство его реализующее
US7787678B2 (en) * 2005-10-07 2010-08-31 Siemens Corporation Devices, systems, and methods for processing images
JP2007312837A (ja) * 2006-05-23 2007-12-06 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 領域抽出装置、領域抽出方法およびプログラム
US8248413B2 (en) * 2006-09-18 2012-08-21 Stryker Corporation Visual navigation system for endoscopic surgery
WO2008041165A2 (en) * 2006-10-03 2008-04-10 Koninklijke Philips Electronics N. V. Model-based coronary centerline localization
CN100454340C (zh) * 2007-02-13 2009-01-21 上海交通大学 管道性脏器虚拟切开可视化方法
US8777875B2 (en) * 2008-07-23 2014-07-15 Otismed Corporation System and method for manufacturing arthroplasty jigs having improved mating accuracy

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2743577C2 (ru) * 2015-11-19 2021-02-20 Конинклейке Филипс Н.В. Оптимизация взаимодействий пользователя при сегментации

Also Published As

Publication number Publication date
EP2415019A1 (en) 2012-02-08
JP2012523033A (ja) 2012-09-27
RU2540829C2 (ru) 2015-02-10
CN102388403A (zh) 2012-03-21
BRPI1006280A2 (pt) 2019-04-02
WO2010113052A1 (en) 2010-10-07
JP5608726B2 (ja) 2014-10-15
US20120027277A1 (en) 2012-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2011144579A (ru) Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов
CN105809712B (zh) 一种高效大位移光流估计方法
KR101046667B1 (ko) 제조 변동을 고려한 다목적 최적화 설계 지원 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 기록매체
JP2020115336A (ja) 3dモデル化オブジェクト推定のための機械学習
JP2020115337A (ja) ニューラルネットワークのセット
US20150206028A1 (en) Point cloud reduction apparatus, system, and method
WO2013105783A1 (ko) 오브젝트 인식 장치, 분류 트리 학습 장치 및 그 동작 방법
CN111104704B (zh) 柜体内部布局设计方法、装置、系统以及存储介质
CN108961385B (zh) 一种slam构图方法及装置
JPWO2013005815A1 (ja) 物体検出装置、物体検出方法及びプログラム
CN110415263A (zh) 图像分割方法以及图像分割装置
CN105608732A (zh) 一种三角网格模型的优化方法
CN112686231A (zh) 动态手势识别方法、装置、可读存储介质及计算机设备
CN104851133A (zh) 一种图像自适应网格生成变分方法
JP2011186749A (ja) 距離画像における平面推定方法および距離画像カメラ
CN112825199B (zh) 碰撞检测方法、装置、设备及存储介质
CN111145328B (zh) 三维文字表面纹理坐标计算方法、介质、设备及装置
JP2012048477A5 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び記憶媒体
JP2010122832A (ja) Sram形状パラメータ等の多目的最適化設計支援装置、方法、及びプログラム
US8264487B2 (en) Method for converting polygonal surfaces to levelsets
CN112966390B (zh) 基于双重三维距离场的衣服处理方法以及装置
JP2013539140A5 (ru)
CN108460836B (zh) 一种三维模型简化的方法及系统
CN108665548B (zh) 一种基于星形假设的点云快速渐进式重建方法
CN109741420A (zh) 一种区域填充方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180303