RU2017111632A - Идентификация аннотаций к описанию изображения - Google Patents

Идентификация аннотаций к описанию изображения Download PDF

Info

Publication number
RU2017111632A
RU2017111632A RU2017111632A RU2017111632A RU2017111632A RU 2017111632 A RU2017111632 A RU 2017111632A RU 2017111632 A RU2017111632 A RU 2017111632A RU 2017111632 A RU2017111632 A RU 2017111632A RU 2017111632 A RU2017111632 A RU 2017111632A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
annotation
input image
images
annotated images
Prior art date
Application number
RU2017111632A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2699416C2 (ru
RU2017111632A3 (ru
Inventor
Майкл Чунь-чи ЛИ
Original Assignee
Конинклейке Филипс 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 Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2017111632A publication Critical patent/RU2017111632A/ru
Publication of RU2017111632A3 publication Critical patent/RU2017111632A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2699416C2 publication Critical patent/RU2699416C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/56—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data having vectorial format
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Claims (30)

1. Способ создания отчета в электронном формате к изображению с аннотацией изображения, включающий:
прием вводимого изображения пациента для аннотирования; сравнение вводимого изображения с набором предварительно аннотированных изображений; генерирование показателя сходства для каждого из предварительно аннотированных изображений исходя из результата соответствующего сравнения; идентифицирование предварительно аннотированного изображения с наибольшей степенью сходства для каждой из множеств заданных аннотаций; визуальное отображение указанного идентифицированного изображения для каждой аннотации вместе с указанной аннотацией; прием входного сигнала, идентифицирующего одно из отображаемых изображений; аннотирование вводимого изображения с помощью аннотации указанного идентифицированного изображения и генерирование в электронном формате отчета к вводимому изображению, который включает в себя указанную идентифицированную аннотацию.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
идентифицирование двух или более предварительно аннотированных изображений для заданной аннотации; визуальное отображение идентифицированных двух или более предварительно аннотированных изображений для аннотации вместе с указанной аннотацией и прием входного сигнала, идентифицирующего одно из отображаемых изображений.
3. Способ по п. 2, в котором каждое из двух или более предварительно аннотированных изображений имеет степень сходства выше заданного порогового уровня сходства.
4. Способ по п. 2, в котором каждое из двух или более предварительно аннотированных изображений имеет степень сходства в заданном процентном диапазоне сходства.
5. Способ по любому из пп. 1-4, в котором набор предварительно аннотированных изображений включает предварительно аннотированные изображения других пациентов.
6. Способ по любому из пп. 1-5, в котором набор предварительно аннотированных изображений включает по меньшей мере одно аннотированное изображение, соответствующее каждой из множества заданных аннотаций.
7. Способ по любому из пп. 1-6, в котором сравнивают полностью вводимое изображение и полностью каждое изображение из набора предварительно аннотированных изображений.
8. Способ по п. 7, в котором изображения сравнивают на основе пикселей, вокселей, подгруппы пикселей или подгруппы вокселей.
9. Способ по любому из пп. 1-6, дополнительно включающий:
прием сигнала, указывающего на подобласть вводимого изображения, причем сравнивают только подобласть вводимого изображения и соответствующую подобласть каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений.
10. Способ по п. 9, дополнительно включающий:
сегментирование подобласти вводимого изображения и соответствующей подобласти каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений; и сравнение сегментированной подобласти вводимого изображения и сегментированной подобласти каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений.
11. Способ по любому из пп. 7-10, дополнительно включающий:
генерирование вектора количественных признаков для каждого вводимого изображения и каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений, причем указанное сравнение включает сравнение векторов количественных признаков.
12. Способ по п. 11, в котором вектор количественных признаков включает численные значения, описывающие размер, местоположение, яркость, контраст, форму и/или текстуру.
13. Вычислительное устройство (102), содержащее:
первое устройство (110) ввода, которое принимает вводимое изображение пациента для аннотирования; процессор (104), который сравнивает вводимое изображение с набором предварительно аннотированных изображений, генерирует показатель сходства для каждого из предварительно аннотированных изображений исходя из результата соответствующего сравнения и идентифицирует предварительно аннотированное изображение с наибольшей степенью сходства для каждой из множества заданных аннотаций; и дисплей (112), который визуально отображает идентифицированное изображение для каждой аннотации вместе с указанной аннотацией.
14. Вычислительное устройство по п. 13, содержащее:
второе устройство ввода, которое принимает входной сигнал, идентифицирующий одно из отображаемых изображений,
причем процессор аннотирует вводимое изображение с помощью идентифицированного изображения из отображаемых изображений и генерирует в электронном формате отчет по вводимому изображению, который включает в себя полученную идентифицированием аннотацию.
15. Вычислительное устройство по любому из пп. 13-14, в котором процессор идентифицирует два или более предварительно аннотированных изображения для заданной аннотации и визуально отображает идентифицированные два или более заранее аннотированные изображения для аннотации вместе с указанной аннотацией.
16. Вычислительное устройство по любому из пп. 13-15, в котором набор предварительно аннотированных изображений включает в себя предварительно аннотированные изображения для других пациентов и включает в себя по меньшей мере одно аннотированное изображение, соответствующее каждой из множества заданных аннотаций.
17. Вычислительное устройство по любому из пп. 13-16, в котором процессор производит полное сравнение вводимого изображения и полное сравнение каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений на основе пикселей, вокселей, подгруппы пикселей или подгруппы вокселей.
18. Вычислительное устройство по любому из пп. 13-16, в котором процессор принимает сигнал, указывающий на подобласть вводимого изображения, с сегментированием подобласти вводимого изображения и соответствующей подобласти каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений и сравнивает только сегментированные подобласти вводимого изображения и сегментированные подобласти каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений.
19. Вычислительное устройство по любому из пп. 13-18, в котором процессор генерирует вектор количественных признаков для каждого вводимого изображения и каждого изображения из набора предварительно аннотированных изображений,
причем указанное сравнение включает в себя сравнение векторов количественных признаков.
20. Компьютерочитаемый носитель данных, кодированный компьютерочитаемыми инструкциями, которые, при выполнении их процессором, предписывают процессору:
принимать вводимое изображение пациента для аннотирования; сравнивать вводимое изображение с набором предварительно аннотированных изображений; генерировать показатель сходства для каждого предварительно аннотированного изображения исходя из результата соответствующего сравнения; идентифицировать предварительно аннотированное изображение с наибольшей степенью сходства для каждой из множества заданных аннотаций; визуально отображать идентифицированное изображение для каждой аннотации вместе с указанной аннотацией; принимать входной сигнал, идентифицирующий одно из отображаемых изображений; аннотировать вводимое изображение с помощью аннотации идентифицированного изображения и генерировать в электронном формате отчет по вводимому изображению, который включает в себя полученную идентифицированием аннотацию.
RU2017111632A 2014-09-10 2015-09-08 Идентификация аннотаций к описанию изображения RU2699416C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462048295P 2014-09-10 2014-09-10
US62/048,295 2014-09-10
PCT/IB2015/056866 WO2016038535A1 (en) 2014-09-10 2015-09-08 Image report annotation identification

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017111632A true RU2017111632A (ru) 2018-10-10
RU2017111632A3 RU2017111632A3 (ru) 2019-03-14
RU2699416C2 RU2699416C2 (ru) 2019-09-05

Family

ID=54292840

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017111632A RU2699416C2 (ru) 2014-09-10 2015-09-08 Идентификация аннотаций к описанию изображения

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20170300621A1 (ru)
EP (1) EP3191991B1 (ru)
JP (1) JP6796060B2 (ru)
CN (1) CN106796621B (ru)
RU (1) RU2699416C2 (ru)
WO (1) WO2016038535A1 (ru)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10276265B2 (en) * 2016-08-31 2019-04-30 International Business Machines Corporation Automated anatomically-based reporting of medical images via image annotation
US10729396B2 (en) 2016-08-31 2020-08-04 International Business Machines Corporation Tracking anatomical findings within medical images
US11195313B2 (en) 2016-10-14 2021-12-07 International Business Machines Corporation Cross-modality neural network transform for semi-automatic medical image annotation
JP6926838B2 (ja) * 2017-08-31 2021-08-25 富士通株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
WO2019086586A1 (en) * 2017-11-02 2019-05-09 Koninklijke Philips N.V. A method and apparatus for analysing echocardiograms
US10916343B2 (en) 2018-04-26 2021-02-09 International Business Machines Corporation Reduce discrepancy of human annotators in medical imaging by automatic visual comparison to similar cases
US10290101B1 (en) * 2018-12-07 2019-05-14 Sonavista, Inc. Heat map based medical image diagnostic mechanism
US12001669B2 (en) * 2019-03-29 2024-06-04 Sony Group Corporation Searching for write information corresponding to a feature of an image
US11189375B1 (en) * 2020-05-27 2021-11-30 GE Precision Healthcare LLC Methods and systems for a medical image annotation tool

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1025517A1 (en) * 1997-10-27 2000-08-09 Massachusetts Institute Of Technology Image search and retrieval system
JP2004005364A (ja) * 2002-04-03 2004-01-08 Fuji Photo Film Co Ltd 類似画像検索システム
US7941009B2 (en) * 2003-04-08 2011-05-10 The Penn State Research Foundation Real-time computerized annotation of pictures
US7298376B2 (en) * 2003-07-28 2007-11-20 Landmark Graphics Corporation System and method for real-time co-rendering of multiple attributes
US7876934B2 (en) * 2004-11-08 2011-01-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method of database-guided segmentation of anatomical structures having complex appearances
US7783094B2 (en) * 2005-06-02 2010-08-24 The Medipattern Corporation System and method of computer-aided detection
JP2009513689A (ja) * 2005-10-31 2009-04-02 ラボラトワール セローノ ソシエテ アノニム 神経学的疾患の治療、及び／又は予防のためのｓｄｆ−１の使用
US8341112B2 (en) * 2006-05-19 2012-12-25 Microsoft Corporation Annotation by search
US20070280561A1 (en) * 2006-05-30 2007-12-06 General Electric Company System, method and computer instructions for aiding image analysis
US7792778B2 (en) * 2006-07-31 2010-09-07 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Knowledge-based imaging CAD system
JP4979334B2 (ja) * 2006-10-18 2012-07-18 富士フイルム株式会社 医用画像読影支援システム及びプログラム
US7995818B2 (en) * 2006-11-22 2011-08-09 General Electric Company Systems and methods for synchronized image viewing with an image atlas
AU2006249239B2 (en) * 2006-12-07 2010-02-18 Canon Kabushiki Kaisha A method of ordering and presenting images with smooth metadata transitions
CN101587478B (zh) * 2008-05-20 2013-07-24 株式会社理光 图像训练、自动标注、检索方法及装置
US10102347B2 (en) * 2008-09-26 2018-10-16 Koninklijke Philips N.V. Patient specific anatiomical sketches for medical reports
RU2385494C1 (ru) * 2008-10-22 2010-03-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский инженерно-физический институт (государственный университет) Способ распознавания изображения текстуры клеток
EP2380140B1 (en) * 2008-12-18 2019-04-03 Koninklijke Philips N.V. Generating views of medical images
RU2431191C2 (ru) * 2009-01-27 2011-10-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица
BRPI1006388A2 (pt) * 2009-04-15 2020-02-04 Koninl Philips Electronics Nv sistema de apoio à decisão clínica (adc) e método (adc) de apoio à decisão clínica implementado por um sistema adc
US8429173B1 (en) * 2009-04-20 2013-04-23 Google Inc. Method, system, and computer readable medium for identifying result images based on an image query
JP5383431B2 (ja) * 2009-10-27 2014-01-08 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2013511762A (ja) * 2009-11-24 2013-04-04 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 プロトコルガイドイメージング手順
JP2011118543A (ja) * 2009-12-01 2011-06-16 Shizuoka Prefecture 症例画像検索装置、方法およびプログラム
EP2617012B1 (en) * 2010-09-16 2015-06-17 Mor Research Applications Ltd. Method and system for analyzing images
US9514575B2 (en) * 2010-09-30 2016-12-06 Koninklijke Philips N.V. Image and annotation display
US9378331B2 (en) * 2010-11-19 2016-06-28 D.R. Systems, Inc. Annotation and assessment of images
CN103477353A (zh) * 2011-03-16 2013-12-25 皇家飞利浦有限公司 用于医学数据的智能链接的方法和系统
WO2012154216A1 (en) * 2011-05-06 2012-11-15 Sti Medical Systems, Llc Diagnosis support system providing guidance to a user by automated retrieval of similar cancer images with user feedback
EP2742847A4 (en) * 2011-08-12 2015-01-28 Olympus Medical Systems Corp IMAGE MANAGEMENT DEVICE AND METHOD AND PICTURE READING PROGRAM
US9239848B2 (en) * 2012-02-06 2016-01-19 Microsoft Technology Licensing, Llc System and method for semantically annotating images
CN104584018B (zh) * 2012-08-22 2022-09-02 皇家飞利浦有限公司 用于有效查看和报告成像研究相关的先前注释的自动检测和检索
US9098532B2 (en) * 2012-11-29 2015-08-04 International Business Machines Corporation Generating alternative descriptions for images
CA2804439A1 (en) * 2012-12-13 2014-06-13 Ehsan Fazl Ersi System and method for categorizing an image
US9349186B2 (en) * 2013-02-11 2016-05-24 General Electric Company Systems and methods for image segmentation using target image intensity
US9384213B2 (en) * 2013-08-14 2016-07-05 Google Inc. Searching and annotating within images
US9589349B2 (en) * 2013-09-25 2017-03-07 Heartflow, Inc. Systems and methods for controlling user repeatability and reproducibility of automated image annotation correction

Also Published As

Publication number Publication date
US20170300621A1 (en) 2017-10-19
CN106796621A (zh) 2017-05-31
RU2699416C2 (ru) 2019-09-05
RU2017111632A3 (ru) 2019-03-14
EP3191991A1 (en) 2017-07-19
EP3191991B1 (en) 2021-01-13
WO2016038535A1 (en) 2016-03-17
JP2017534316A (ja) 2017-11-24
CN106796621B (zh) 2021-08-24
JP6796060B2 (ja) 2020-12-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017111632A (ru) Идентификация аннотаций к описанию изображения
US10885311B2 (en) Face recognition system, face recognition method, display control apparatus, display control method, and display control program
EP2874395A3 (en) Method, apparatus and computer program product for disparity estimation
JP2019526863A5 (ru)
KR20160060403A (ko) 영상 보정 방법 및 장치
EP2551796A3 (en) Image processing device identifying attribute of region included in image
JP2016517291A5 (ru)
US11017260B2 (en) Text region positioning method and device, and computer readable storage medium
JP2015533434A5 (ru)
EP3136204A3 (en) Image processing device and image processing method
JP2013077215A5 (ru)
JP2011192145A5 (ru)
EP2830022A3 (en) Information processing apparatus, and displaying method
JP2016525426A5 (ru)
EP3563345A1 (en) Automatic detection, counting, and measurement of lumber boards using a handheld device
CN104021565B (zh) 一种基于直线检测的pcb层数及导线厚度测量方法
EP3131062A3 (en) Method, apparatus, and computer readable medium for removing unwanted objects from a tomogram
US11216905B2 (en) Automatic detection, counting, and measurement of lumber boards using a handheld device
EP3321851A3 (en) Cytological image processing device, and method for quantifying characteristics of cytological image
JP2007141222A5 (ru)
GB2606091A (en) Generating training data for object detection
JP2018081402A5 (ru)
JP2016027444A5 (ru)
US20220051397A1 (en) Information processing apparatus, control method, and program
JP2018524071A5 (ru)