RU2012108740A - Формирование данных объекта - Google Patents

Формирование данных объекта Download PDF

Info

Publication number
RU2012108740A
RU2012108740A RU2012108740/08A RU2012108740A RU2012108740A RU 2012108740 A RU2012108740 A RU 2012108740A RU 2012108740/08 A RU2012108740/08 A RU 2012108740/08A RU 2012108740 A RU2012108740 A RU 2012108740A RU 2012108740 A RU2012108740 A RU 2012108740A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
features
interest
points
projection
ray images
Prior art date
Application number
RU2012108740/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2549141C2 (ru
Inventor
РЕНС Брам Антониус Филомена ВАН
Рауль ФЛОРАН
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 RU2012108740A publication Critical patent/RU2012108740A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2549141C2 publication Critical patent/RU2549141C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/04—Interpretation of pictures
    • G01C11/06—Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area
    • 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
    • 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
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • 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
    • G06T2207/10116—X-ray 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
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20076—Probabilistic image processing
    • 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
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • 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
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • 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
    • G06T2207/30172—Centreline of tubular or elongated structure
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/14—Vascular patterns

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

1. Медицинская система формирования изображений для формирования данных объекта с особенностями области объекта, представляющей интерес, содержащаяпо меньшей мере, одно устройство получения данных изображения;блок (18) обработки данных;устройство (20) отображения; иблок (22) интерфейса;при этом устройство получения данных изображения выполнено с возможностью получения данных изображения области объекта, представляющей интерес;при этом блок обработки данных выполнен с возможностью определения значений вероятностей для предопределенных особенностей в данных изображения для каждого элемента картины;определения наиболее точно соответствующих предопределенных особенностей с учетом обозначенных особенностей; вычисления данных объекта с учетом определенных особенностей; и использования вычисленных данных объекта для дополнительных процессов;при этом устройство (20) отображения выполнено с возможностью отображения значений (24, 26) вероятностей для каждого элемента картины данных изображения в целях взаимодействия;при этом блок (22) интерфейса выполнен для обозначения особенностей в отображенных значениях вероятностей путем взаимодействия пользователя.2. Медицинская система формирования изображений по п.1, в которой особенностями являются сосуды, и сформированные данные объекта являются 3D моделью сосуда;при этом устройство получения данных изображения является устройством получения рентгеновского изображения, выполненного с возможностью получения, по меньшей мере, двух 2D проекционных рентгеновских изображений (70) сосудистых структур с повышенным контрастом с различных углов наблюдения;при этом блок

Claims (15)

1. Медицинская система формирования изображений для формирования данных объекта с особенностями области объекта, представляющей интерес, содержащая
по меньшей мере, одно устройство получения данных изображения;
блок (18) обработки данных;
устройство (20) отображения; и
блок (22) интерфейса;
при этом устройство получения данных изображения выполнено с возможностью получения данных изображения области объекта, представляющей интерес;
при этом блок обработки данных выполнен с возможностью определения значений вероятностей для предопределенных особенностей в данных изображения для каждого элемента картины;
определения наиболее точно соответствующих предопределенных особенностей с учетом обозначенных особенностей; вычисления данных объекта с учетом определенных особенностей; и использования вычисленных данных объекта для дополнительных процессов;
при этом устройство (20) отображения выполнено с возможностью отображения значений (24, 26) вероятностей для каждого элемента картины данных изображения в целях взаимодействия;
при этом блок (22) интерфейса выполнен для обозначения особенностей в отображенных значениях вероятностей путем взаимодействия пользователя.
2. Медицинская система формирования изображений по п.1, в которой особенностями являются сосуды, и сформированные данные объекта являются 3D моделью сосуда;
при этом устройство получения данных изображения является устройством получения рентгеновского изображения, выполненного с возможностью получения, по меньшей мере, двух 2D проекционных рентгеновских изображений (70) сосудистых структур с повышенным контрастом с различных углов наблюдения;
при этом блок обработки данных выполнен с возможностью определения карты (24, 26) вероятностей в качестве значений вероятностей для предопределенных особенностей сосудов для каждого из 2D проекционных рентгеновских изображений; определения эпиполярных линий (40, 42) для первого набора точек, представляющих интерес, на карте вероятностей другого одного, по меньшей мере, из двух 2D проекционных рентгеновских изображений; определения наиболее точно соответствующих предопределенных особенностей сосудистой структуры после указания местоположения точек, представляющих интерес; получения координат для определенных соответствующих предопределенных особенностей сосудистой структуры; и вычисления 3D модели (52) сосуда из полученных координат для определенных соответствующих предопределенных особенностей;
при этом устройство (20) отображения выполнено с возможностью отображения карты (24, 26) вероятностей для каждого из 2D проекционных рентгеновских изображений в целях взаимодействия; и отображения эпиполярных линий (40, 42) для первого набора точек, представляющих интерес, на карте вероятностей другого одного, по меньшей мере, из двух 2D проекционных рентгеновских изображений, где эпиполярные линии служат в качестве ориентации;
при этом блок (22) интерфейса выполнен для указания местоположения первого набора точек, представляющих интерес, на карте вероятностей одного, по меньшей мере, из двух 2D проекционных рентгеновских изображений с помощью пользователя; и для указания местоположения второго набора точек, представляющих интерес, на карте вероятностей другого одного, по меньшей мере, из двух 2D проекционных рентгеновских изображений с помощью пользователя, где второй набор точек соответствует указанным первым точкам.
3. Медицинская система формирования изображений по п.2, в которой блок (18) обработки данных выполнен с возможностью обнаружения положения наиболее точно соответствующей особенности карты (24, 26) вероятностей после указания одной из точек, представляющих интерес, и привязки (60, 66) указанных точек к обнаруженному положению.
4. Способ формирования данных объекта с особенностями области объекта, представляющей интерес, содержащий этапы, на которых
а) получают данные изображения области объекта, представляющей интерес;
b) определяют значение вероятностей для предопределенных особенностей в данных изображения для каждого элемента картины;
c) отображают значения вероятностей для каждого элемента картины данных изображения в целях взаимодействия;
d) обозначают особенности в отображенных значениях вероятностей путем взаимодействия пользователя;
e) определяют наиболее точно соответствующие предопределенные особенности с учетом обозначенных особенностей;
f) вычисляют данные объекта с учетом определенных особенностей;
g) используют вычисленные данные объекта для дополнительных процессов.
5. Способ по п.4, в котором особенностями являются сосуды, и сформированные данные объекта представляют собой 3D модель сосудов в котором
этап а) содержит получение (110), по меньшей мере, двух 2D проекционных рентгеновских изображений (70, 112) сосудистых структур с повышенным контрастом с различных углов наблюдения;
этап b) содержит определение (114) карты (24, 26; 72; 116) вероятностей для предопределенных особенностей сосудов для каждого из 2D проекционных рентгеновских изображений;
этап с) содержит отображение (118) карты вероятностей для каждого из 2D проекционных рентгеновских изображений в целях взаимодействия;
этап d) содержит сегментацию (120) сосудов, представляющих интерес, с помощью
указания (122) местоположения первого набора точек, представляющих интерес, на карте вероятностей одного, по меньшей мере, из двух 2D проекционных рентгеновских изображений с помощью взаимодействия пользователя;
определения (124) и отображения (126) эпиполярных линий для первого набора точек, представляющих интерес, на карте вероятностей другого одного, по меньшей мере, из двух 2D проекционных рентгеновских изображений;
указания (128) местоположения второго набора точек, представляющих интерес, на карте вероятностей другого одного, по меньшей мере, из двух 2D проекционных рентгеновских изображений с помощью пользователя, причем эпиполярная линия служит в качестве ориентации, и второй набор точек соответствует указанным первым точкам;
этап е) содержит определение (130) наиболее точно соответствующих предопределенных особенностей сосудистой структуры после указания местоположения точек, представляющих интерес; и
этап f) содержит получение (132) координат для определенных соответствующих предопределенных особенностей сосудистой структуры; и
этап g) содержит использование полученных данных для вычисления (134) 3D модели (52) сосудов из полученных координат для определенных соответствующих предопределенных особенностей.
6. Способ по п.5, в котором полученные координаты содержат центральные линии (48), точки (50) бифуркации и/или границы сосудов, и в котором эти особенности отображаются для оценки точности с помощью пользователя перед выполнением этапа g).
7. Способ по п.6, в котором указание точек, представляющих интерес, достигается путем щелчка кнопкой мыши по изображению с курсорным устройством (38).
8. Способ по одному из пп.5-7, в котором карта (24, 26; 72) вероятностей отображается совместно с 2D рентгеновскими проекционными изображениями (70).
9. Способ по п.8, в котором карта (24, 26; 72) вероятностей накладывается поверх, по меньшей мере, двух 2D проекционных рентгеновских изображений (70), формируя при этом дополненную ангиограмму.
10. Способ по одному из пп.4-7, в котором ряд 2D проекционных рентгеновских изображений получают для каждого угла наблюдений, при этом изображение регистрируют с отметками (53) времени и изображения с различными углами наблюдения, соответствующими одной и той же фазе, выбирают в качестве полученных, по меньшей мере, двух 2D проекционных рентгеновских изображений.
11. Способ по одному из пп.5-7, в котором после указания одной из точек, представляющих интерес, обнаруживают положение наиболее точно соответствующей особенности, и указанные точки привязывают (60, 66) к обнаруженному положению.
12. Способ по одному из пп.5-7, в котором этап b) определения карты вероятностей основан на предыдущем взаимодействии с пользователем.
13. Способ по одному из пп.5-7, в котором карта вероятностей адаптирована к положению устройства (38) курсора так, чтобы карта вероятностей показывалась в улучшенном режиме поблизости от курсора и с уменьшенным уровнем подробностей в других частях.
14. Элемент компьютерной программы для управления системой по одному из пп.1-3, который при выполнении с помощью блока обработки адаптирован для выполнения этапов способа по одному из пп.4-13.
15. Машиночитаемый носитель информации, имеющий сохраненный элемент программы по п.14.
RU2012108740/08A 2009-08-12 2010-07-28 Формирование данных объекта RU2549141C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP09305750.3 2009-08-12
EP09305750 2009-08-12
PCT/IB2010/053429 WO2011018727A1 (en) 2009-08-12 2010-07-28 Generating object data

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2012108740A true RU2012108740A (ru) 2013-09-20
RU2549141C2 RU2549141C2 (ru) 2015-04-20

Family

ID=42978766

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012108740/08A RU2549141C2 (ru) 2009-08-12 2010-07-28 Формирование данных объекта

Country Status (7)

Country Link
US (1) US8731271B2 (ru)
EP (1) EP2465094B1 (ru)
JP (1) JP5694323B2 (ru)
CN (1) CN102473303B (ru)
BR (1) BR112012002884A2 (ru)
RU (1) RU2549141C2 (ru)
WO (1) WO2011018727A1 (ru)

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9058664B2 (en) * 2011-09-07 2015-06-16 Siemens Aktiengesellschaft 2D-2D fusion for interventional guidance in trans-catheter aortic valve implantation
KR20140015079A (ko) * 2012-07-27 2014-02-06 삼성전자주식회사 중심선을 보정하는 방법 및 장치
EP2965263B1 (en) * 2013-03-07 2022-07-20 Bernhard Sturm Multimodal segmentation in intravascular images
EP2979161B1 (en) * 2013-03-27 2019-08-07 Koninklijke Philips N.V. Preferred view generation on structure level based on user preferences
JP5830626B2 (ja) 2013-04-05 2015-12-09 パナソニック株式会社 画像領域対応付け装置、３次元モデル生成装置、画像領域対応付け方法、及び画像領域対応付け用プログラム
JP5830627B2 (ja) * 2013-04-05 2015-12-09 パナソニック株式会社 画像領域対応付け装置、３次元モデル生成装置、画像領域対応付け方法、画像領域対応付け用プログラム
US10019800B2 (en) * 2014-01-06 2018-07-10 Koninklijke Philips N.V. Deployment modelling
JP6359312B2 (ja) * 2014-03-27 2018-07-18 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Ｘ線診断装置
US9058692B1 (en) 2014-04-16 2015-06-16 Heartflow, Inc. Systems and methods for image-based object modeling using multiple image acquisitions or reconstructions
US10373719B2 (en) * 2014-09-10 2019-08-06 Intuitive Surgical Operations, Inc. Systems and methods for pre-operative modeling
JP6605240B2 (ja) * 2015-06-30 2019-11-13 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 画像処理方法および装置並びにプログラム
EP3128481B1 (en) * 2015-08-04 2019-12-18 Pie Medical Imaging BV Method and apparatus to improve a 3d + time reconstruction
JP6692906B2 (ja) * 2015-12-18 2020-05-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 線形画像特徴に対する改良されたマーカー配置のための画像処理
JP6878439B2 (ja) * 2015-12-30 2021-05-26 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 体部の３次元モデル
JP6509446B2 (ja) * 2015-12-30 2019-05-08 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 血管構造の合成表現
NL2016787B1 (en) * 2016-05-17 2017-11-21 Medis Ass B V Method and apparatus for reconstructing a three-dimensional representation of a target volume inside an animal or human body.
CN109155068B (zh) * 2016-05-19 2023-04-04 皇家飞利浦有限公司 组合式x射线/相机介入中的运动补偿
BR112018075815A2 (pt) * 2016-06-16 2019-03-26 Koninklijke Philips N.V. método e aparelho para mapear ao menos parte de uma estrutura em uma imagem de ao menos parte do corpo de um indivíduo e produto de programa de computador
CN106169190A (zh) * 2016-07-01 2016-11-30 南京邮电大学 一种冠状动脉的分层显示方法
CN108320277A (zh) * 2017-01-16 2018-07-24 上海西门子医疗器械有限公司 确定肿瘤三维边界的方法、装置和ct机
EP3387997B1 (en) * 2017-04-13 2020-02-26 Siemens Healthcare GmbH Medical imaging device and method controlling one or more parameters of a medical imaging device
EP3432262A1 (en) * 2017-07-18 2019-01-23 Koninklijke Philips N.V. Method and system for dynamic multi dimensional images of an object
EP3460750B1 (en) * 2017-09-20 2020-03-25 DKFZ Deutsches Krebsforschungszentrum Method, system and computer program for computer-assisted evaluation of biomarkers in a tissue sample
EP3503026A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-26 Koninklijke Philips N.V. Device, system and method for interacting with vessel images
US10722207B2 (en) * 2018-08-13 2020-07-28 Carestream Health, Inc. Mobile radiography calibration for tomosynthesis using epipolar data consistency
CN110160502B (zh) * 2018-10-12 2022-04-01 腾讯科技（深圳）有限公司 地图要素提取方法、装置及服务器
JP7295527B2 (ja) * 2019-05-15 2023-06-21 株式会社日本マイクロニクス 血管位置表示装置及び血管位置表示方法
CN112131914B (zh) * 2019-06-25 2022-10-21 北京市商汤科技开发有限公司 车道线属性检测方法、装置、电子设备及智能设备
US11200976B2 (en) 2019-08-23 2021-12-14 Canon Medical Systems Corporation Tracking method and apparatus
CA3175151A1 (en) * 2020-03-17 2021-09-23 Polyvalor, Limited Partnership Methods and systems for reconstructing a 3d anatomical structure undergoing non-rigid motion
US20220067919A1 (en) * 2020-08-26 2022-03-03 GE Precision Healthcare LLC System and method for identifying a tumor or lesion in a probabilty map
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
KR102503882B1 (ko) * 2022-05-17 2023-02-27 주식회사 메디픽셀 심혈관 이미지의 3차원 재구성을 위한 cip 자동 검출 방법 및 시스템

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6643533B2 (en) 2000-11-28 2003-11-04 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and apparatus for displaying images of tubular structures
US7020510B2 (en) 2002-07-25 2006-03-28 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Optimal view map V.0.01
US7113623B2 (en) * 2002-10-08 2006-09-26 The Regents Of The University Of Colorado Methods and systems for display and analysis of moving arterial tree structures
JP4738022B2 (ja) * 2005-03-04 2011-08-03 株式会社東芝 立体画像再構成装置
KR20080042082A (ko) * 2005-08-17 2008-05-14 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 자동 4ｄ관상 모델링 및 모션 벡터 필드 평가를 위한 방법및 장치
US8005284B2 (en) * 2006-12-07 2011-08-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Three dimensional image processing apparatus and x-ray diagnosis apparatus
RU2361518C2 (ru) * 2007-08-06 2009-07-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Нижегородская государственная медицинская академия Федерального Агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО НижГМА Росздрава) Способ предоперационного обследования больного с патологией коронарных сосудов
CN102113016B (zh) * 2008-03-06 2017-12-26 皇家飞利浦电子股份有限公司 对数据集进行选择性交互式处理的方法

Also Published As

Publication number Publication date
BR112012002884A2 (pt) 2017-12-19
CN102473303B (zh) 2015-07-29
WO2011018727A1 (en) 2011-02-17
JP5694323B2 (ja) 2015-04-01
RU2549141C2 (ru) 2015-04-20
JP2013501567A (ja) 2013-01-17
EP2465094A1 (en) 2012-06-20
CN102473303A (zh) 2012-05-23
EP2465094B1 (en) 2016-01-06
US20120148135A1 (en) 2012-06-14
US8731271B2 (en) 2014-05-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012108740A (ru) Формирование данных объекта
US9909854B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
DK2198780T3 (en) Method and Device for Optical Scanning of Three-Dimensional Objects Using a 3D Dental Camera Using Triangulation
JP6589636B2 (ja) ３次元形状計測装置、３次元形状計測方法及び３次元形状計測プログラム
US10424078B2 (en) Height measuring system and method
JP6390193B2 (ja) 超音波診断装置、超音波診断装置の制御方法、および、プログラム
JPWO2017179350A1 (ja) 画像表示制御装置および方法並びにプログラム
CN107274450B (zh) 信息处理装置及其控制方法
JP2013179397A5 (ru)
US10657658B2 (en) Transformation matrix deriving device, position estimation apparatus, transformation matrix deriving method, and position estimation method
US9589391B2 (en) Three dimensional orientation configuration apparatus, method and non-transitory computer readable medium
CN107111875A (zh) 用于多模态自动配准的反馈
RU2015121699A (ru) Улучшение ультразвуковых изображений
US10799100B2 (en) Image processing device, method, and program
RU2017111807A (ru) Устройство медицинской визуализации
KR20160046670A (ko) 영상 진단 보조 장치 및 방법
JP2006110190A (ja) 医用画像データ解析装置及びその方法
CN114726978A (zh) 信息处理装置、信息处理方法以及程序
RU2011109181A (ru) Ультразвуковая визуализация
KR102377626B1 (ko) 엑스선 영상 처리 시스템 및 그 사용 방법
JP2005141655A (ja) ３次元モデリング装置及び３次元モデリング方法
KR20130080311A (ko) 의료 영상 표시 방법 및 의료 영상 표시 장치
WO2019087467A1 (ja) 計測システム、計測装置、及び計測方法
EP2198780A2 (en) Method and device for optical scanning of three-dimensional objects by means of a dental 3D camera using a triangulation method
JP2009299241A (ja) 身体寸法測定装置

Legal Events

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

Effective date: 20200729