RU2012142648A - Определение представляющей интерес области при визуализации сердца - Google Patents
Определение представляющей интерес области при визуализации сердца Download PDFInfo
- Publication number
- RU2012142648A RU2012142648A RU2012142648/14A RU2012142648A RU2012142648A RU 2012142648 A RU2012142648 A RU 2012142648A RU 2012142648/14 A RU2012142648/14 A RU 2012142648/14A RU 2012142648 A RU2012142648 A RU 2012142648A RU 2012142648 A RU2012142648 A RU 2012142648A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- threshold
- heart
- accordance
- index
- frequency
- Prior art date
Links
- 238000012800 visualization Methods 0.000 title claims abstract 5
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract 15
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 claims abstract 9
- 230000002107 myocardial effect Effects 0.000 claims abstract 9
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract 7
- 210000004165 myocardium Anatomy 0.000 claims abstract 6
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims abstract 5
- 210000005240 left ventricle Anatomy 0.000 claims 8
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims 3
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 claims 2
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 claims 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 abstract 1
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
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/037—Emission tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/467—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
- A61B6/469—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selecting a region of interest [ROI]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/507—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/503—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the heart
-
- 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
- G06T2207/10108—Single photon emission computed tomography [SPECT]
-
- 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
- G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]
-
- 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
- G06T2207/20132—Image cropping
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Nuclear Medicine (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Measurement Of Radiation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
1.Способ визуализации сердца, содержащий этапы, на которых:получают данные функциональной визуализации субъекта, при этом данные функциональной визуализации включают в себя, по меньшей мере, миокард;определяют представляющую интерес область (ROI), охватывающую по большей части миокард, из полученных данных функциональной визуализации, при этом определение ROI включает в себя этапы, на которых:генерируют представления проекционного изображения из данных функционального изображения;устанавливают порог для представления проекционного изображения на основе гистограммы выбранного репрезентативного среза;определяют локализованную область сердца в данных с установленным порогом в соответствии, по меньшей мере, с одним из профиля распределения горизонтальных лучей и анатомической эвристики; иопределяют протяженность локализованной области сердца в соответствии с основанной на изображении и основанной на эвристике процедурами очистки; иоценивают диагностические параметры миокарда, основанные на определенной ROI, причем оцененные диагностические параметры включают в себя, по меньше мере, одно из миокардиального кровотока, регионального миокардиального кровотока, резерва кровотока и фракции выброса.2. Способ по п. 1, в котором установление порога полученных функциональных данных включает в себя этапы, на которых:генерируют гистограмму выбранного репрезентативного среза;определяют максимальную частоту и ее индекс по гистограмме;осуществляют поиск локальной максимальной частоты и ее индекса на основании заранее выбранных условий на базе индекса максимальной частоты; иитеративно определяют коэффициент �
Claims (15)
1.Способ визуализации сердца, содержащий этапы, на которых:
получают данные функциональной визуализации субъекта, при этом данные функциональной визуализации включают в себя, по меньшей мере, миокард;
определяют представляющую интерес область (ROI), охватывающую по большей части миокард, из полученных данных функциональной визуализации, при этом определение ROI включает в себя этапы, на которых:
генерируют представления проекционного изображения из данных функционального изображения;
устанавливают порог для представления проекционного изображения на основе гистограммы выбранного репрезентативного среза;
определяют локализованную область сердца в данных с установленным порогом в соответствии, по меньшей мере, с одним из профиля распределения горизонтальных лучей и анатомической эвристики; и
определяют протяженность локализованной области сердца в соответствии с основанной на изображении и основанной на эвристике процедурами очистки; и
оценивают диагностические параметры миокарда, основанные на определенной ROI, причем оцененные диагностические параметры включают в себя, по меньше мере, одно из миокардиального кровотока, регионального миокардиального кровотока, резерва кровотока и фракции выброса.
2. Способ по п. 1, в котором установление порога полученных функциональных данных включает в себя этапы, на которых:
генерируют гистограмму выбранного репрезентативного среза;
определяют максимальную частоту и ее индекс по гистограмме;
осуществляют поиск локальной максимальной частоты и ее индекса на основании заранее выбранных условий на базе индекса максимальной частоты; и
итеративно определяют коэффициент для установления порога на основании, по меньшей мере, одного из индекса и частоты локальной максимальной частоты.
3. Способ по п. 2, в котором установление порога представления проекционного изображения дополнительно включает в себя этапы, на которых:
определяют контрольную линию из отношения локальной максимальной частоты к определенному коэффициенту для установления порога;
локализуют первую контрольную частоту (86) и ее индекс на гистограмме, при этом контрольная частота является первой частотой ниже контрольной линии;
локализуют последнюю контрольную частоту (88) и ее индекс, при этом последняя контрольная частота имеет частоту между первой контрольной частотой и контрольной линией, и индекс от третьего до пятидесятого индекса первой контрольной точки;
локализуют частоту устанавливаемого порога и ее индекс, при этом частота порога является самой низкой частотой между первой и последней контрольными частотами; и
устанавливают порог представления проекционного изображения, так, чтобы сохранить частоты с индексами, превышающими или равными второму контрольному индексу.
4. Способ по п. 3, в котором определение локализованной области сердца в данных с установленным порогом включает в себя этапы, на которых:
генерируют профиль распределения лучей представления проекционного изображения с установленным порогом из горизонтально распределенных лучей;
определяют лучи, которые связаны в соответствии с критерием связности; и
определяют локализованную область сердца в соответствии с анатомической эвристикой со связанными лучами.
5. Способ по п. 4, в котором анатомическая эвристика определяет локализованную область сердца в соответствии с аппроксимированными размерами сердца и анатомическим положением на основании числа ненулевых пикселей распределенных лучей.
6. Способ по одному из п. 4 или 5, в котором в ответ на неправильно определенную локализованную область сердца обновляют коэффициент для установления порога и устанавливают порог для представления проекционного изображения в соответствии с обновленной контрольной линией и/или частотами.
7. Способ по любому из пп. 4-5, в котором определение протяженности локализованной области сердца включает в себя этапы, на которых:
маскируют определенную локализованную область сердца;
очищают маскированную локализованную область сердца, используя изображение, на основании процедур очистки;
определяют протяженность очищенной локализованной области сердца;
регулируют протяженность очищенной локализованной области сердца в соответствии с вертикальным распределением лучей, на основании эвристики; и
оценивают ограничивающий прямоугольник для отрегулированной протяженности.
8. Способ по любому из пп. 1-5, в котором определение ROI включает в себя этапы, на которых:
реконструируют данных функциональной визуализации в представление объемного изображения;
устанавливают порог для поперечных срезов представления объемного изображения в соответствии с максимальной интенсивностью пикселей каждого соответствующего среза;
определяют кластер срезов с установленным порогом, которые соответствуют левому желудочку;
очищают определенный кластер срезов в соответствии с заранее определенным Манхеттенским расстоянием между центроидом левого желудочка в центральном срезе до центроида левого желудочка в оставшихся объединенных в кластеры срезах; и
изолируют левый желудочек в очищенных срезах в соответствии с кардиальными углами перегородки миокарда.
9. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:
определяют азимут и угол наклона изолированного левого желудочка;
определяют короткую ось, вертикальную ось и горизонтальную длинную ось левого желудочка в соответствии с определенным азимутом и углом наклона; и
определяют углы переориентации левого желудочка в соответствии с определенной короткой осью, вертикальной длинной осью и горизонтальной длинной осью.
10. Способ по п. 8, в котором установление порога для поперечных срезов включает в себя этапы, на которых:
определяют значение максимальных пикселей для каждого поперечного среза; и
сохраняют пиксели в каждом срезе с интенсивностями выше отношения соответствующего максимального значения пикселя к заранее выбранному коэффициенту для установления порога.
11. Способ по п. 10, в котором определение кластера срезов с установленным порогом включает в себя этапы, на которых:
выбирают множество центрально расположенных срезов, соответствующих миокарду;
определяют наибольший компонент в каждом выбранном срезе в соответствии с анализом связанных компонентов;
подбирают ограничивающий прямоугольник вокруг каждого наибольшего компонента;
определяют самый протяженный кластер ограничивающих прямоугольников с соседними центроидами, которые отличаются менее чем на четыре пикселя; и
генерируют начальную ROI путем маскирования представления объемного изображения с наибольшим ограничивающим прямоугольником в определенном кластере.
12. Способ по п. 11, в котором очистка определенного кластера срезов включает в себя этапы, на которых:
устанавливают порог для каждого среза начальной ROI в соответствии с отношением максимальной интенсивности пикселей каждого соответствующего среза и заранее выбранного коэффициента для установления порога;
определяют центроид каждого среза с установленным порогом начальной ROI; и
удаляют срезы из ROI с установленным порогом, которые превышают заранее определенное Манхеттенское расстояние от центроида центрального среза.
13. Способ по п. 8, в котором изолирование левого желудочка включает в себя этапы, на которых:
выбирают центральный срез из очищенных срезов;
определяют максимальную и минимальную горизонтальную точку на касательной и максимальную и минимальную вертикальную точку на касательной;
оценивают первый кардиальный угол линии между минимальной вертикальной точкой на касательной и максимальной горизонтальной точкой на касательной; и
оценивают второй кардиальный угол второй линии между максимальной вертикальной точкой на касательной и минимальной горизонтальной точкой на касательной.
14. Система диагностической визуализации, содержащая:
систему (10) функциональной визуализации, по меньшей мере, с одной детекторной головкой (26, 28, 30) для получения данных функциональной визуализации;
блок (44) управления для управления получением данных функционального изображения и/или положением детекторной головки;
процессор (60) представляющей интерес области, выполненный с возможностью определения представляющей интерес области (ROI), охватывающей по большей части миокард, из полученных данных функциональной визуализации, при этом процессор выполнен с возможностью:
определения ROI, включающей в себя
генерирование представлений проекционного изображения из данных функционального изображения,
установление порога для представления проекционного изображения, на основе гистограммы выбранного репрезентативного среза,
определение локализованной области сердца в данных с установленным порогом в соответствии, по меньшей мере, с одним из профиля распределения горизонтальных лучей и анатомической эвристики, и
определение протяженности локализованной области сердца в соответствии с основанной на изображении и основанной на эвристике процедурами очистки; и
процессор (64) параметризации, выполненный с возможностью оценки и/или количественного определения параметров из определенной ROI, причем оцененные диагностические параметры включают в себя, по меньшей мере, одно из миокардиального кровотока, регионального миокардиального кровотока, резерва кровотока и фракции выброса.
15. Система диагностической визуализации по п. 14, в которой процессор дополнительно выполнен с возможностью:
генерирования гистограммы выбранного репрезентативного среза;
определения максимальной частоты и ее индекса по гистограмме;
поиска локальной максимальной частоты и ее индекса на основании заранее выбранных условий на базе индекса максимальной частоты; и
итеративного определения коэффициента для установления порога на основании, по меньшей мере, одного из индекса и частоты локальной максимальной частоты.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US31140610P | 2010-03-08 | 2010-03-08 | |
| US61/311,406 | 2010-03-08 | ||
| PCT/IB2011/050533 WO2011110959A1 (en) | 2010-03-08 | 2011-02-08 | Region of interest definition in cardiac imaging |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2012142648A true RU2012142648A (ru) | 2014-04-20 |
| RU2562898C2 RU2562898C2 (ru) | 2015-09-10 |
Family
ID=44072544
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012142648/14A RU2562898C2 (ru) | 2010-03-08 | 2011-02-08 | Определение представляющей интерес области при визуализации сердца |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8958620B2 (ru) |
| EP (1) | EP2545526B1 (ru) |
| JP (1) | JP5764147B2 (ru) |
| CN (1) | CN102812492B (ru) |
| RU (1) | RU2562898C2 (ru) |
| WO (1) | WO2011110959A1 (ru) |
Families Citing this family (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2562898C2 (ru) * | 2010-03-08 | 2015-09-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Определение представляющей интерес области при визуализации сердца |
| EP2609571B1 (en) * | 2010-08-25 | 2013-12-04 | Koninklijke Philips N.V. | Heart location and verification in emission images |
| CN103518225B (zh) | 2011-05-10 | 2017-09-19 | 皇家飞利浦有限公司 | 心肌聚类与取向 |
| US9119559B2 (en) * | 2011-06-16 | 2015-09-01 | Salient Imaging, Inc. | Method and system of generating a 3D visualization from 2D images |
| WO2014013374A2 (en) * | 2012-07-18 | 2014-01-23 | Koninklijke Philips N.V. | Local contraction measurements |
| US9111337B2 (en) * | 2012-10-12 | 2015-08-18 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Low dose cardiac CT imaging with time-adaptive filtration |
| JP6301102B2 (ja) * | 2012-10-22 | 2018-03-28 | 学校法人藤田学園 | 医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム |
| JP6389193B2 (ja) * | 2013-01-24 | 2018-09-12 | タイラートン インターナショナル ホールディングス インコーポレイテッドＴｙｌｅｒｔｏｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ Ｉｎｃ． | 身体構造イメージング |
| JP5755276B2 (ja) * | 2013-03-25 | 2015-07-29 | 日本メジフィジックス株式会社 | 心筋輪郭抽出技術及びその応用 |
| CN105264360B (zh) * | 2013-04-04 | 2019-04-26 | 伊利诺斯工具制品有限公司 | 螺旋计算机断层成像 |
| WO2015033317A2 (en) | 2013-09-08 | 2015-03-12 | Shlomo Ben-Haim | Detection of reduced-control cardiac zones |
| CN106102583B (zh) | 2014-01-10 | 2024-08-09 | 泰勒顿国际控股公司 | 瘢痕和纤维心脏区的检测 |
| JP6595193B2 (ja) * | 2014-03-11 | 2019-10-23 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 読影レポート作成装置および読影レポート作成システム |
| WO2017077511A1 (en) * | 2015-11-05 | 2017-05-11 | Volpara Health Technologies Limited | Method for quantification of images |
| JP6868712B2 (ja) * | 2017-05-10 | 2021-05-12 | ボストン サイエンティフィック サイムド，インコーポレイテッドＢｏｓｔｏｎ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｓｃｉｍｅｄ，Ｉｎｃ． | 心臓情報の表示を支援するためのシステム及び心臓情報を表す方法 |
| EP3438928A1 (en) | 2017-08-02 | 2019-02-06 | Koninklijke Philips N.V. | Detection of regions with low information content in digital x-ray images |
| CN108680884B (zh) * | 2018-04-18 | 2019-10-22 | 厦门大学 | 一种实现单体素定域二维相敏j分解谱方法 |
| CN108898588A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-27 | 中山仰视科技有限公司 | 基于时间序列的治疗效果评估方法、电子设备 |
| US11651603B2 (en) * | 2018-11-20 | 2023-05-16 | Shimadzu Corporation | Imaging data analyzer |
| CN111680683B (zh) * | 2019-03-30 | 2023-06-02 | 上海铼锶信息技术有限公司 | 一种roi参数的获取方法及系统 |
| CN112183545B (zh) * | 2020-09-29 | 2024-05-17 | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 | 一种任意形状的自然场景文本识别方法 |
| JP7121818B1 (ja) | 2021-02-19 | 2022-08-18 | Ｐｄｒファーマ株式会社 | プログラム、画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP7574123B2 (ja) | 2021-03-24 | 2024-10-28 | 富士フイルム医療ソリューションズ株式会社 | 画像位置合わせ装置、方法およびプログラム |
| KR102595487B1 (ko) * | 2021-03-31 | 2023-10-31 | 순천향대학교 산학협력단 | 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법 |
Family Cites Families (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5404426A (en) * | 1991-05-21 | 1995-04-04 | Hitachi, Ltd. | Method of displaying hair style and apparatus for the same |
| JP3167363B2 (ja) | 1991-08-29 | 2001-05-21 | 株式会社東芝 | 関心領域設定方法及び画像処理装置 |
| US5381791A (en) * | 1992-03-10 | 1995-01-17 | Siemens Medical Systems, Inc. | Automatic indentification of anatomical features of interest from data acquired in nuclear medicine studies and automatic positioning of scintillation cameras to carry out such studies at optimal positions |
| US5421331A (en) * | 1992-03-10 | 1995-06-06 | Siemens Medical Systems, Inc. | Automatic identification of the long axis of the left ventricle from nuclear medicine spect data for use in myocardial perufsion studies |
| US5570430A (en) | 1994-05-31 | 1996-10-29 | University Of Washington | Method for determining the contour of an in vivo organ using multiple image frames of the organ |
| US6065475A (en) | 1995-06-08 | 2000-05-23 | Siemens Corporate Research, Inc. | Automatic localization of the heart from a reconstructed volume and automatic selection of a most suitable representative transverse slice for defining a left ventricle oblique axis in myocardial spect study |
| US5859891A (en) | 1997-03-07 | 1999-01-12 | Hibbard; Lyn | Autosegmentation/autocontouring system and method for use with three-dimensional radiation therapy treatment planning |
| JP4112368B2 (ja) | 2001-02-13 | 2008-07-02 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 連続したデータセットの分析 |
| US7400757B2 (en) | 2001-10-04 | 2008-07-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for segmenting the left ventricle in a cardiac image |
| EP1623380B1 (en) * | 2003-04-24 | 2008-01-23 | Philips Intellectual Property & Standards GmbH | Region delineation in computer tomographic angiography |
| US7321676B2 (en) | 2003-07-30 | 2008-01-22 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Automatic determination of the long axis of the left ventricle in 3D cardiac imaging |
| US7534210B2 (en) * | 2004-02-03 | 2009-05-19 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Methods for adaptively varying gain during ultrasound agent quantification |
| US7509170B2 (en) * | 2005-05-09 | 2009-03-24 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Automatic capture verification using electrocardiograms sensed from multiple implanted electrodes |
| US7890159B2 (en) * | 2004-09-30 | 2011-02-15 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Cardiac activation sequence monitoring and tracking |
| US7715627B2 (en) | 2005-03-25 | 2010-05-11 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Automatic determination of the standard cardiac views from volumetric data acquisitions |
| US8422749B2 (en) | 2006-06-26 | 2013-04-16 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and system for myocardial region of interest definition |
| US7957570B2 (en) * | 2007-05-03 | 2011-06-07 | General Electric Company | System and method to generate an illustration of a cardiac region of interest |
| CN101849240A (zh) * | 2007-05-21 | 2010-09-29 | 康奈尔大学 | 图像物体分割方法 |
| EP2206087B1 (en) | 2007-05-30 | 2012-02-01 | The Cleveland Clinic Foundation | Automated centerline extraction method and generation of corresponding analytical expression and use thereof |
| JP5558672B2 (ja) * | 2008-03-19 | 2014-07-23 | 株式会社東芝 | 画像処理装置及びｘ線コンピュータ断層撮影装置 |
| US8139838B2 (en) * | 2008-05-22 | 2012-03-20 | Siemens Aktiengesellschaft | System and method for generating MR myocardial perfusion maps without user interaction |
| RU2562898C2 (ru) * | 2010-03-08 | 2015-09-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Определение представляющей интерес области при визуализации сердца |
| US8553989B1 (en) * | 2010-04-27 | 2013-10-08 | Hrl Laboratories, Llc | Three-dimensional (3D) object recognition system using region of interest geometric features |
| CN103518225B (zh) * | 2011-05-10 | 2017-09-19 | 皇家飞利浦有限公司 | 心肌聚类与取向 |
-
2011
- 2011-02-08 RU RU2012142648/14A patent/RU2562898C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2011-02-08 WO PCT/IB2011/050533 patent/WO2011110959A1/en active Application Filing
- 2011-02-08 JP JP2012556614A patent/JP5764147B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2011-02-08 US US13/580,166 patent/US8958620B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2011-02-08 CN CN201180012829.8A patent/CN102812492B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2011-02-08 EP EP11710313.5A patent/EP2545526B1/en not_active Not-in-force
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2545526B1 (en) | 2016-10-19 |
| JP2013522712A (ja) | 2013-06-13 |
| EP2545526A1 (en) | 2013-01-16 |
| RU2562898C2 (ru) | 2015-09-10 |
| US20120321153A1 (en) | 2012-12-20 |
| WO2011110959A1 (en) | 2011-09-15 |
| CN102812492B (zh) | 2016-01-20 |
| US8958620B2 (en) | 2015-02-17 |
| JP5764147B2 (ja) | 2015-08-12 |
| CN102812492A (zh) | 2012-12-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2012142648A (ru) | Определение представляющей интерес области при визуализации сердца | |
| CN106682636B (zh) | 血管提取方法及其系统 | |
| JP7016549B2 (ja) | 肝臓境界の識別方法及びシステム | |
| US8532356B2 (en) | Method for automatic separation of segmented tubular and circular objects | |
| US9357980B2 (en) | Ultrasound diagnostic apparatus and method for identifying blood vessel | |
| CN104217418B (zh) | 钙化血管的分割 | |
| JP5785694B2 (ja) | 画像内の領域を分離するためのコンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体 | |
| JP6564018B2 (ja) | 放射線画像の肺野セグメンテーション技術及び骨減弱技術 | |
| Løkkegaard et al. | Stereological estimates of number and length of capillaries in subdivisions of the human hippocampal region | |
| US20130066197A1 (en) | System and method for blood vessel stenosis visualization and navigation | |
| US20160027175A1 (en) | Method and apparatus for supporting diagnosis of region of interest by providing comparison image | |
| De Pasquale et al. | The connectivity of functional cores reveals different degrees of segregation and integration in the brain at rest | |
| TWI594206B (zh) | Cardiac medical imaging single chamber mapping system and method | |
| JP2013522712A5 (ru) | ||
| US9629587B2 (en) | Systems and methods for coronary imaging | |
| CN103946892B (zh) | 可变深度立体定向表面投影 | |
| US20180293729A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| CN110349141A (zh) | 一种乳腺病灶定位方法和系统 | |
| Nunez-Garcia et al. | FADR: functional-anatomical discriminative regions for rest fMRI characterization | |
| JP2016195764A (ja) | 医用画像処理装置およびプログラム | |
| JP7257388B2 (ja) | 肺の画像内の高密度肺組織の領域の決定 | |
| JP5105997B2 (ja) | 医用画像処理装置、医用画像診断装置、及びプログラム | |
| Piaggi et al. | Singular spectrum analysis and adaptive filtering enhance the functional connectivity analysis of resting state fMRI data | |
| Lazar et al. | Retinal microaneurysm detection based on intensity profile analysis | |
| Lazar et al. | A novel approach for the automatic detection of microaneurysms in retinal images |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200209 |