RU2013132535A - Направляемое контуром совмещение деформируемого изображения - Google Patents

Направляемое контуром совмещение деформируемого изображения Download PDF

Info

Publication number
RU2013132535A
RU2013132535A RU2013132535/08A RU2013132535A RU2013132535A RU 2013132535 A RU2013132535 A RU 2013132535A RU 2013132535/08 A RU2013132535/08 A RU 2013132535/08A RU 2013132535 A RU2013132535 A RU 2013132535A RU 2013132535 A RU2013132535 A RU 2013132535A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
vector
data
transformation
alignment
interest
Prior art date
Application number
RU2013132535/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Йогиша МАЛЛЬЯ
Тимоти ПОСТОН
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 RU2013132535A publication Critical patent/RU2013132535A/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Radiation-Therapy Devices (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

1. Способ, содержащий этапы, на которых:получают данные первого объемного изображения, которое получают в первый момент времени, которое включает в себя интересующую область объекта, причем по меньшей мере одна структурная особенность в интересующей области расположена в первой позиции в данных первого объемного изображения;получают данные второго объемного изображения, которое получают во второй момент времени, которое включает в себя интересующую область объекта, причем по меньшей мере одна структурная особенность в интересующей области расположена во второй позиции в данных второго объемного изображения,причем второй момент времени является последующим относительно первого момента времени, и первая и вторая позиции являются различными позициями;определяют преобразование для совмещения, которое совмещает данные первого и второго объемных изображений таким образом, что по меньшей мере одна структурная особенность в данных первого объемного изображения выравнивается с по меньшей мере одной структурной особенностью в данных второго объемного изображения, причем преобразование для совмещения основано по меньшей мере на направляемом контуром совмещении деформируемого изображения; игенерируют сигнал, указывающий данное преобразование для совмещения.2. Способ по п.1, в котором определение преобразования для совмещения, основанного по меньшей мере на направляемой контуром деформации, включает в себя определение преобразования для совмещения на основе указания направления, наложенного на данные первого объемного изображения.3. Способ по п.2, в котором определение преобразования для совмещения вкл

Claims (15)

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
получают данные первого объемного изображения, которое получают в первый момент времени, которое включает в себя интересующую область объекта, причем по меньшей мере одна структурная особенность в интересующей области расположена в первой позиции в данных первого объемного изображения;
получают данные второго объемного изображения, которое получают во второй момент времени, которое включает в себя интересующую область объекта, причем по меньшей мере одна структурная особенность в интересующей области расположена во второй позиции в данных второго объемного изображения,
причем второй момент времени является последующим относительно первого момента времени, и первая и вторая позиции являются различными позициями;
определяют преобразование для совмещения, которое совмещает данные первого и второго объемных изображений таким образом, что по меньшей мере одна структурная особенность в данных первого объемного изображения выравнивается с по меньшей мере одной структурной особенностью в данных второго объемного изображения, причем преобразование для совмещения основано по меньшей мере на направляемом контуром совмещении деформируемого изображения; и
генерируют сигнал, указывающий данное преобразование для совмещения.
2. Способ по п.1, в котором определение преобразования для совмещения, основанного по меньшей мере на направляемой контуром деформации, включает в себя определение преобразования для совмещения на основе указания направления, наложенного на данные первого объемного изображения.
3. Способ по п.2, в котором определение преобразования для совмещения включает в себя определение вектора поля деформации, который проходит вдоль указания направления.
4. Способ по п.2, в котором определение преобразования для совмещения включает в себя определение вектора поля деформации, который проходит вдоль линии, параллельной указанию направления.
5. Способ по п.4, в котором вектор поля деформации вытянут в сторону указания направления.
6. Способ по п.2, в котором определение преобразования для совмещения включает в себя определение вектора поля деформации, который проходит перпендикулярно указанию направления.
7. Способ по любому из пп.3-6, в котором указание направления является кривой линией.
8. Способ по любому из пп.3-6, в котором указание направления является прямой линией.
9. Способ по любому из пп.3-6, в котором указание направления является нарисованной пользователем линией, наложенной на данные первого изображения.
10. Способ по п.9, в котором указание направления является частью контура, определяющего интересующий целевой объем облучаемых тканей и/или анатомические структуры.
11. Способ по п.10, в котором интересующий целевой объем облучаемых тканей включает в себя опухоль, подлежащую лечению с помощью по меньшей мере одного из лучевой терапии, химиотерапии, терапии заряженными частицами, терапии высокоинтенсивным сфокусированным ультразвуком, удаления, интерференционной терапии, чрескожной электрической стимуляции нерва, импульсной коротковолновой терапии, лазерной терапии или их комбинации.
12. Способ по любому из пп.3-6, в котором данные первого и второго объемных изображений включают в себя вокселы, которые представляют значения интенсивности уровня серого, и определение преобразования для совмещения содержит этапы, на которых:
определяют разность значений интенсивности между соответствующими вокселами в данных первого и второго объемных изображений;
определяют вектор градиента интенсивности для воксела в данных второго объемного изображения;
определяют вектор нормали, который перпендикулярен указанию направления;
определяют скалярное произведение вектора градиента интенсивности и вектора нормали;
определяют квадрат амплитуды вектора градиента интенсивности;
определяют квадрат разности; и
вычисляют вектор поля деформации как произведение разности, скалярного произведения и вектора нормали, деленное на произведение квадрата амплитуды и квадрата разности, причем вектор поля деформации является преобразованием для совмещения.
13. Способ по п.12, дополнительно содержащий этапы, на которых:
регуляризируют вектор поля деформации; и
нормализуют квадрат разности коэффициентов нормализации перед вычислением вектора поля деформации и используют нормализованный квадрат разности для вычисления вектора поля деформации.
14. Способ по любому из пп.1-6, дополнительно содержащий этап, на котором:
представляют интерактивный графический интерфейс пользователя, который включает в себя инструментальные средства формирования контура, причем интерактивный графический интерфейс пользователя принимает ввод, указывающий определяемый пользователем контур, и указание использовать данный контур для направляемого контуром совмещения деформируемого изображения.
15. Система, содержащая:
процессор, который определяет преобразование для совмещения, которое совмещает два изображения, причем преобразование для совмещения определяется на основе по меньшей мере значений интенсивности вокселов этих двух изображений, значений градиента интенсивности вокселов для одного из этих двух изображений и значений направляющего вектора, который указывает направление совмещения.
RU2013132535/08A 2010-12-15 2011-12-13 Направляемое контуром совмещение деформируемого изображения RU2013132535A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US42315010P 2010-12-15 2010-12-15
US61/423,150 2010-12-15
PCT/IB2011/055638 WO2012080949A1 (en) 2010-12-15 2011-12-13 Contour guided deformable image registration

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2013132535A true RU2013132535A (ru) 2015-01-20

Family

ID=45476546

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013132535/08A RU2013132535A (ru) 2010-12-15 2011-12-13 Направляемое контуром совмещение деформируемого изображения

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9245336B2 (ru)
EP (1) EP2652705B1 (ru)
JP (1) JP6078473B2 (ru)
CN (1) CN103370729B (ru)
BR (1) BR112013015181A2 (ru)
RU (1) RU2013132535A (ru)
WO (1) WO2012080949A1 (ru)

Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3797721A1 (en) 2006-03-24 2021-03-31 Neuwave Medical, Inc. Transmission line with heat transfer ability
US11389235B2 (en) 2006-07-14 2022-07-19 Neuwave Medical, Inc. Energy delivery systems and uses thereof
US10376314B2 (en) 2006-07-14 2019-08-13 Neuwave Medical, Inc. Energy delivery systems and uses thereof
US9119649B2 (en) 2009-07-28 2015-09-01 Neuwave Medical, Inc. Energy delivery systems and uses thereof
ES2856026T3 (es) 2010-05-03 2021-09-27 Neuwave Medical Inc Sistemas de suministro de energía
MX2014002153A (es) 2011-08-30 2014-05-01 Koninkl Philips Nv Integracion de entradas de usuario y correcion de campo de vector de deformacion en la dinamica de trabajo del registro deformable de imagenes.
CN104220020B (zh) 2011-12-21 2017-08-08 纽华沃医药公司 一种消融天线装置
DE102012213461B4 (de) * 2012-07-31 2015-12-03 Siemens Aktiengesellschaft Erzeugung modifizierter Bilddaten eines Zielobjekts
US10080910B2 (en) 2012-12-17 2018-09-25 Koninklijke Philips N.V. Real-time adaptive dose computation radiation therapy
WO2014155346A2 (en) * 2013-03-29 2014-10-02 Koninklijke Philips N.V. Image registration
CN109040552B (zh) * 2013-06-13 2021-06-22 核心光电有限公司 双孔径变焦数字摄影机
CN105764567B (zh) 2013-09-27 2019-08-09 梅维昂医疗系统股份有限公司 粒子束扫描
JP6487929B2 (ja) 2013-09-30 2019-03-20 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 外部ビーム放射線治療と小線源治療用医療用機器
US10675487B2 (en) 2013-12-20 2020-06-09 Mevion Medical Systems, Inc. Energy degrader enabling high-speed energy switching
US9962560B2 (en) 2013-12-20 2018-05-08 Mevion Medical Systems, Inc. Collimator and energy degrader
US9661736B2 (en) 2014-02-20 2017-05-23 Mevion Medical Systems, Inc. Scanning system for a particle therapy system
CN104978471A (zh) * 2014-04-04 2015-10-14 富士通株式会社 链接强度计算方法和链接强度计算设备
EP3109824B1 (en) * 2015-06-24 2019-03-20 RaySearch Laboratories AB System and method for handling image data
WO2017017498A1 (en) * 2015-07-29 2017-02-02 Synaptive Medical (Barbados) Inc. Method, system and apparatus for adjusting image data to compensate for modality-induced distortion
BR112018008232B1 (pt) 2015-10-26 2023-11-21 Neuwave Medical, Inc Dispositivo para aplicação de energia de micro-ondas a uma região distante de um corpo e sistema compreendendo tal dispositivo
US10786689B2 (en) 2015-11-10 2020-09-29 Mevion Medical Systems, Inc. Adaptive aperture
US10062168B2 (en) * 2016-02-26 2018-08-28 Varian Medical Systems International Ag 5D cone beam CT using deformable registration
EP3808302B1 (en) * 2016-04-15 2023-07-26 Neuwave Medical, Inc. System for energy delivery
KR101721798B1 (ko) * 2016-04-26 2017-03-30 서울대학교산학협력단 방사선 치료 계획의 변경 시점 평가 방법
EP3906968A1 (en) 2016-07-08 2021-11-10 Mevion Medical Systems, Inc. Treatment planning
CN106691487B (zh) * 2017-01-05 2021-01-05 东软医疗系统股份有限公司 成像方法和成像系统
US11103730B2 (en) 2017-02-23 2021-08-31 Mevion Medical Systems, Inc. Automated treatment in particle therapy
JP6940676B2 (ja) 2017-06-30 2021-09-29 メビオン・メディカル・システムズ・インコーポレーテッド リニアモーターを使用して制御される構成可能コリメータ
US11672596B2 (en) 2018-02-26 2023-06-13 Neuwave Medical, Inc. Energy delivery devices with flexible and adjustable tips
US10918885B2 (en) 2018-09-27 2021-02-16 Varian Medical Systems International Ag Systems, methods and devices for automated target volume generation
US11832879B2 (en) 2019-03-08 2023-12-05 Neuwave Medical, Inc. Systems and methods for energy delivery
WO2020185544A1 (en) 2019-03-08 2020-09-17 Mevion Medical Systems, Inc. Delivery of radiation by column and generating a treatment plan therefor

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69332042T2 (de) * 1992-12-18 2003-01-02 Koninkl Philips Electronics Nv Ortungszurückstellung von relativ elastisch verformten räumlichen Bildern durch übereinstimmende Flächen
JP3720839B2 (ja) * 1994-05-27 2005-11-30 フクダ電子株式会社 超音波診断装置
US20020010550A1 (en) 1998-09-14 2002-01-24 George M. Grass Pharmacokinetic-based drug design tool and method
US6611615B1 (en) 1999-06-25 2003-08-26 University Of Iowa Research Foundation Method and apparatus for generating consistent image registration
US7250496B2 (en) 2002-11-14 2007-07-31 Rosetta Genomics Ltd. Bioinformatically detectable group of novel regulatory genes and uses thereof
US7167760B2 (en) 2003-04-28 2007-01-23 Vanderbilt University Apparatus and methods of optimal placement of deep brain stimulator
US7668358B2 (en) 2003-07-18 2010-02-23 Hologic, Inc. Model-based grayscale registration of medical images
JP2008513087A (ja) * 2004-09-23 2008-05-01 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 患者の心臓からの画像を処理するための装置、ソフトウェア及び方法
EP1643444B1 (en) * 2004-10-01 2008-08-13 MedCom Gesellschaft für medizinische Bildverarbeitung mbH Registration of a medical ultrasound image with an image data from a 3D-scan, e.g. from Computed Tomography (CT) or Magnetic Resonance Imaging (MR)
US7657073B2 (en) 2004-11-29 2010-02-02 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Registration system and method for tracking lung nodules in medical images
US7782998B2 (en) 2004-12-21 2010-08-24 General Electric Company Method and apparatus for correcting motion in image reconstruction
WO2006107947A2 (en) 2005-04-04 2006-10-12 Hypermed, Inc. Hyperspectral imaging in diabetes and peripheral vascular disease
US8687917B2 (en) * 2005-05-02 2014-04-01 Agency For Science, Technology And Research Method and apparatus for registration of an atlas to an image
US7352370B2 (en) 2005-06-02 2008-04-01 Accuray Incorporated Four-dimensional volume of interest
CN101267858A (zh) * 2005-07-22 2008-09-17 断层放疗公司 根据生物学模型修改放射疗法治疗计划的方法和系统
JP2009502250A (ja) * 2005-07-22 2009-01-29 トモセラピー・インコーポレーテッド 放射線療法治療計画に関連するデータを処理するための方法およびシステム
US20070053491A1 (en) * 2005-09-07 2007-03-08 Eastman Kodak Company Adaptive radiation therapy method with target detection
US20070116381A1 (en) 2005-10-19 2007-05-24 Ali Khamene Method for deformable registration of images
CN100418489C (zh) * 2005-10-27 2008-09-17 上海交通大学 手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准系统
WO2007056601A2 (en) * 2005-11-09 2007-05-18 The Regents Of The University Of California Methods and apparatus for context-sensitive telemedicine
US20070255965A1 (en) 2006-04-15 2007-11-01 Elliot McGucken System and method for content marketplace, DRM marketplace, distribution marketplace, and search engine: the dodge city marketplace and search engine
US20080037843A1 (en) * 2006-08-11 2008-02-14 Accuray Incorporated Image segmentation for DRR generation and image registration
US7693349B2 (en) 2006-08-15 2010-04-06 General Electric Company Systems and methods for interactive image registration
US7643662B2 (en) 2006-08-15 2010-01-05 General Electric Company System and method for flattened anatomy for interactive segmentation and measurement
US7646936B2 (en) 2006-10-03 2010-01-12 Varian Medical Systems International Ag Spatially variant image deformation
US7877707B2 (en) 2007-01-06 2011-01-25 Apple Inc. Detecting and interpreting real-world and security gestures on touch and hover sensitive devices
WO2008115830A2 (en) 2007-03-16 2008-09-25 Cyberheart, Inc. Radiation treatment planning and delivery for moving targets in the heart
US7778488B2 (en) 2007-03-23 2010-08-17 Varian Medical Systems International Ag Image deformation using multiple image regions
US8265361B2 (en) 2007-10-26 2012-09-11 Brainlab Ag Automatic transfer of outlined objects from one data set into another data set
US8605988B2 (en) 2007-12-19 2013-12-10 General Electric Company Image registration system and method
US8265356B2 (en) * 2008-01-30 2012-09-11 Computerized Medical Systems, Inc. Method and apparatus for efficient automated re-contouring of four-dimensional medical imagery using surface displacement fields
WO2009114859A1 (en) 2008-03-14 2009-09-17 Cyberheart, Inc. Radiation treatment planning and delivery for moving targets in the heart
US8165425B2 (en) * 2008-07-24 2012-04-24 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Interactive manual deformable registration of images
FR2936889B1 (fr) * 2008-10-03 2012-09-28 Univ Grenoble 1 Procede pour le recalage d'un ensemble de points dans des images
US8064673B2 (en) * 2008-10-15 2011-11-22 Siemens Aktiengesellschaft Combined segmentation and registration framework for parametric shapes

Also Published As

Publication number Publication date
WO2012080949A1 (en) 2012-06-21
JP6078473B2 (ja) 2017-02-08
US20130259335A1 (en) 2013-10-03
JP2014500102A (ja) 2014-01-09
BR112013015181A2 (pt) 2016-09-13
EP2652705A1 (en) 2013-10-23
CN103370729B (zh) 2020-02-07
CN103370729A (zh) 2013-10-23
US9245336B2 (en) 2016-01-26
EP2652705B1 (en) 2019-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2013132535A (ru) Направляемое контуром совмещение деформируемого изображения
US11413475B2 (en) Elasticity imaging-based methods for improved gating efficiency and dynamic margin adjustment in radiation therapy
US20100246915A1 (en) Patient registration system
Dai et al. Head-and-neck organs-at-risk auto-delineation using dual pyramid networks for CBCT-guided adaptive radiotherapy
CN105228527B (zh) 使用从规划ct和轮廓生成的模板的用于igrt的肿瘤可见性的前瞻性评价
Lei et al. Deep learning-based real-time volumetric imaging for lung stereotactic body radiation therapy: a proof of concept study
US20170164923A1 (en) Image Processor, Ultrasound Diagnostic Device Including Same, And Image Processing Method
CN102222330B (zh) 一种二维-三维医学图像配准方法及系统
WO2013106794A3 (en) Hybrid ultrasound-guided superficial radiotherapy system and method
KR102504022B1 (ko) 뇌 mri 영상으로부터 생성된 ct 영상을 이용한 인공지능 기반의 비침습 치료 계획 장치
CN102222331B (zh) 一种基于双平板的二维-三维医学图像配准方法及系统
US10335105B2 (en) Method and system for synthesizing virtual high dose or high kV computed tomography images from low dose or low kV computed tomography images
Huang et al. 2D ultrasound imaging based intra-fraction respiratory motion tracking for abdominal radiation therapy using machine learning
US20140218359A1 (en) Method and apparatus for representing changes in shape and location of organ in respiration cycle
US10188370B2 (en) Ultrasound imaging system and method
Seregni et al. Robustness of external/internal correlation models for real-time tumor tracking to breathing motion variations
EP3310437B1 (en) Ultrasound guided radiotherapy system
Fossen-Romsaas et al. Synthesizing skin lesion images using CycleGANs–a case study
Pavlov et al. Towards in-vivo ultrasound-histology: Plane-waves and generative adversarial networks for pixel-wise speed of sound reconstruction
CN109394268A (zh) 息肉危害程度映射平台
EP3777686B1 (en) Medical image processing device, medical image processing method, and program
CN102440789B (zh) 一种基于双能x射线图像的软组织病灶定位系统
Fiser et al. Numerical study of stroke detection using UWB radar
Gragnani et al. An improved electromagnetic imaging procedure using non-radiating sources
Lan et al. Learnable Wiener Postfilter Based Beamformer for Improved Ultrafast Power Doppler Imaging

Legal Events

Date Code Title Description
FA94 Acknowledgement of application withdrawn (non-payment of fees)

Effective date: 20170124