RU2011144579A - Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов - Google Patents
Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов Download PDFInfo
- 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
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/149—Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- 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
- G06T2207/10072—Tomographic images
-
- 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
- G06T2207/20101—Interactive definition of point of interest, landmark or seed
-
- 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20116—Active contour; Active surface; Snakes
-
- 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
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.
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)
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)
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)
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 |
-
2010
- 2010-03-02 RU RU2011144579/08A patent/RU2540829C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2010-03-02 EP EP10716055A patent/EP2415019A1/en not_active Ceased
- 2010-03-02 JP JP2012502836A patent/JP5608726B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2010-03-02 WO PCT/IB2010/050898 patent/WO2010113052A1/en active Application Filing
- 2010-03-02 BR BRPI1006280A patent/BRPI1006280A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2010-03-02 US US13/262,708 patent/US20120027277A1/en not_active Abandoned
- 2010-03-02 CN CN201080015136XA patent/CN102388403A/zh active Pending
Cited By (1)
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 |