RU2019109028A - Устройство для обнаружения канальцев при биопсии ткани - Google Patents
Устройство для обнаружения канальцев при биопсии ткани Download PDFInfo
- Publication number
- RU2019109028A RU2019109028A RU2019109028A RU2019109028A RU2019109028A RU 2019109028 A RU2019109028 A RU 2019109028A RU 2019109028 A RU2019109028 A RU 2019109028A RU 2019109028 A RU2019109028 A RU 2019109028A RU 2019109028 A RU2019109028 A RU 2019109028A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- tissue biopsy
- image
- determining
- location
- image data
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—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
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic 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
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
-
- 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
- G06T2207/30081—Prostate
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)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Microscoopes, Condenser (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Claims (27)
1. Устройство (10) для обнаружения канальцев при биопсии ткани, содержащее:
- блок (20) ввода;
- блок (30) обработки данных; и
- блок (40) вывода;
при этом блок ввода выполнен с возможностью предоставления блоку обработки данных множества 2D изображений биоптата ткани, который имеют толщину d в диапазоне 50 мкм≤d≤5 мм, при этом 2D изображения были получены с помощью световой микроскопии, такой как светлопольный микроскоп или томографический микроскоп, или просвечивающий микроскоп, при этом каждое 2D изображение соответствует различному местоположению по глубине в биоптате ткани, при этом каждое 2D изображение содержит данные изображения биоптата ткани, и при этом биоптат ткани не окрашивался;
при этом блок обработки данных выполнен с возможностью определения показателя локальной вариации интенсивности в данных изображения биоптата ткани в области по меньшей мере одного 2D изображения, и при этом определение показателя локальной вариации интенсивности содержит определение пространственных частот в данных изображения биоптата ткани;
при этом блок обработки данных выполнен с возможностью определения местоположения по меньшей мере части канальца в указанной области по меньшей мере одного 2D изображения на основе определенного показателя локальной вариации интенсивности, включающей в себя определение местоположений в указанной области по меньшей мере одного 2D изображения, при этом показатель локальной вариации интенсивности находится ниже порога; и
при этом блок вывода выполнен с возможностью вывода данных, представляющих собой местоположение по меньшей мере части канальца в этой области по меньшей мере одного 2D изображения.
2. Устройство по п. 1, в котором определение показателя локальной вариации интенсивности содержит определение по меньшей мере одной степени фокусировки в данных изображения биоптата ткани.
3. Устройство по п. 1, в котором определение местоположения по меньшей мере части канальца содержит анализ вариации пространственных частот.
4. Устройство по п. 3, в котором анализ содержит использование высокочастотного фильтра.
5. Устройство по любому из пп. 1, 3, 4, в котором определение пространственных частот в данных изображения биоптата ткани содержит применение по меньшей мере одного 2D фильтра к каждому 2D изображению из по меньшей мере одного 2D изображения.
6. Устройство по любому из пп. 1, 3-5, в котором порог является адаптивным порогом, определенным на основе по меньшей мере одной величины пространственных частот.
7. Устройство по любому из пп. 1, 3-6, в котором по меньшей мере одно 2D изображение содержит по меньшей мере два 2D изображения, которые используются для формирования 3D изображения, и в котором определение пространственных частот в данных изображения биоптата ткани содержит применение 3D фильтра к 3D изображению, сформированному по меньшей мере из одного 2D изображения.
8. Устройство по любому из пп. 1-7, в котором определение местоположения по меньшей мере части канальца содержит определение по меньшей мере части наружной поверхности биоптата ткани в данных изображения биоптата ткани.
9. Система (100) для обнаружения канальцев при биопсии ткани, содержащая:
- блок (110) получения изображений; и
- устройство (10) для обнаружения канальцев при биопсии ткани по любому из предыдущих пунктов;
при этом блок получения изображений выполнен с возможностью получения множества 2D изображений биоптата ткани.
10. Способ (200) обнаружения канальцев при биопсии ткани, содержащий этапы, на которых:
a) обеспечивают (210) множество 2D изображений биоптата ткани, которые имеют толщину d в диапазоне 50 мкм≤d≤5 мм, при этом 2D изображения были получены с помощью световой микроскопии, такой как светлопольный микроскоп или томографический микроскоп, или просвечивающий микроскоп, при этом каждое 2D изображение соответствует различному местоположению по глубине в биоптате ткани, при этом каждое 2D изображение содержит данные изображения биоптата ткани, и при этом биоптат ткани не окрашивался;
b) определяют (220) показатель локальной вариации интенсивности в данных изображения биоптата ткани в области по меньшей мере одного 2D изображения, и при этом определение показателя локальной вариации интенсивности содержит определение пространственных частот в данных изображения биоптата ткани;
c) определяют (230) местоположение по меньшей мере части канальца в указанной области по меньшей мере одного 2D изображения на основе определенного показателя локальной вариации интенсивности, что содержит этап, на котором:
c1) определяют (240) местоположение в указанной области по меньшей мере одного 2D изображения, где показатель локальной вариации интенсивности находится ниже порога; и
d) выводят (250) данные, представляющие собой местоположение по меньшей мере части канальца в этой области по меньшей мере одного 2D изображения.
11. Элемент компьютерной программы, который при исполнении процессором выполнен с возможностью выполнения способа по п. 10.
12. Машиночитаемый носитель, хранящий элемент программы по п. 11.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP16186487 | 2016-08-31 | ||
| EP16186487.1 | 2016-08-31 | ||
| PCT/EP2017/071480 WO2018041745A1 (en) | 2016-08-31 | 2017-08-28 | Apparatus for tubulus detection from a tissue biopsy |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2019109028A true RU2019109028A (ru) | 2020-10-01 |
Family
ID=56876926
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2019109028A RU2019109028A (ru) | 2016-08-31 | 2017-08-28 | Устройство для обнаружения канальцев при биопсии ткани |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20190213736A1 (ru) |
| EP (1) | EP3507770A1 (ru) |
| JP (1) | JP2019528451A (ru) |
| CN (1) | CN109643450A (ru) |
| RU (1) | RU2019109028A (ru) |
| WO (1) | WO2018041745A1 (ru) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2742968C2 (ru) | 2016-05-10 | 2021-02-12 | Конинклейке Филипс Н.В. | Контейнер для биопсии |
| US11128998B2 (en) * | 2017-05-17 | 2021-09-21 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Location-based dynamic information provision system for laboratory environments having multiple diagnostic apparatus |
| US10692211B2 (en) * | 2017-06-20 | 2020-06-23 | Case Western Reserve University | Intra-perinodular textural transition (IPRIS): a three dimenisonal (3D) descriptor for nodule diagnosis on lung computed tomography (CT) images |
| JP2022525288A (ja) * | 2019-03-28 | 2022-05-12 | エフ・ホフマン－ラ・ロシュ・アクチェンゲゼルシャフト | 距離ベース類似性ラベルを使用する機械学習 |
| US20230058111A1 (en) * | 2021-08-04 | 2023-02-23 | Samantree Medical Sa | Systems and methods for providing live sample monitoring information with parallel imaging systems |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5548661A (en) * | 1991-07-12 | 1996-08-20 | Price; Jeffrey H. | Operator independent image cytometer |
| US6748259B1 (en) * | 2000-06-15 | 2004-06-08 | Spectros Corporation | Optical imaging of induced signals in vivo under ambient light conditions |
| WO2002048680A1 (en) * | 2000-12-13 | 2002-06-20 | THE GOVERNMENT OF THE UNITED STATES OF AMERICA AS REPRESENTED BY THE SECRETARY OF THE DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SEVICES. The National Institutes of Health | Method and system for processing regions of interest for objects comprising biological material |
| US7756305B2 (en) * | 2002-01-23 | 2010-07-13 | The Regents Of The University Of California | Fast 3D cytometry for information in tissue engineering |
| AU2003225508A1 (en) * | 2002-05-17 | 2003-12-02 | Pfizer Products Inc. | Apparatus and method for statistical image analysis |
| US8003388B2 (en) | 2006-03-24 | 2011-08-23 | Nortis, Inc. | Method for creating perfusable microvessel systems |
| WO2010014068A1 (en) * | 2008-08-01 | 2010-02-04 | Sti Medical Systems, Llc | Methods for detection and characterization of atypical vessels in cervical imagery |
| TWI359007B (en) * | 2008-10-29 | 2012-03-01 | Univ Nat Taiwan | Method for analyzing a mucosa sample with optical |
| US20110218524A1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-09-08 | Acandis Gmbh & Co. Kg | Method and apparatus for laser-based surgery and treatment |
| IN2014CN03657A (ru) * | 2011-11-17 | 2015-10-16 | Koninkl Philips Nv | |
| JP6530314B2 (ja) * | 2012-10-03 | 2019-06-12 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 組み合わされた試料検査 |
| RU2015130908A (ru) * | 2012-12-27 | 2017-02-01 | Конинклейке Филипс Н.В. | Автоматизированная идентификация интересующей ткани |
| AU2014230824B2 (en) * | 2013-03-15 | 2019-04-18 | Ventana Medical Systems, Inc. | Tissue object-based machine learning system for automated scoring of digital whole slides |
| WO2014155346A2 (en) * | 2013-03-29 | 2014-10-02 | Koninklijke Philips N.V. | Image registration |
| KR101768750B1 (ko) * | 2014-08-11 | 2017-08-18 | 경희대학교 산학협력단 | 전반사 산란을 이용한 표적 생체분자의 비형광 검출 방법 및 그 시스템 |
| EP3838124A1 (en) * | 2014-12-12 | 2021-06-23 | Lightlab Imaging, Inc. | Systems to detect and display endovascular features |
| US10802262B2 (en) * | 2015-10-29 | 2020-10-13 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Methods and systems for imaging a biological sample |
| CN108697354B (zh) * | 2016-02-23 | 2022-12-06 | 梅约医学教育与研究基金会 | 超声血流成像 |
-
2017
- 2017-08-28 JP JP2019511442A patent/JP2019528451A/ja active Pending
- 2017-08-28 EP EP17764526.4A patent/EP3507770A1/en not_active Withdrawn
- 2017-08-28 CN CN201780052399.XA patent/CN109643450A/zh active Pending
- 2017-08-28 WO PCT/EP2017/071480 patent/WO2018041745A1/en unknown
- 2017-08-28 US US16/328,296 patent/US20190213736A1/en not_active Abandoned
- 2017-08-28 RU RU2019109028A patent/RU2019109028A/ru unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109643450A (zh) | 2019-04-16 |
| EP3507770A1 (en) | 2019-07-10 |
| JP2019528451A (ja) | 2019-10-10 |
| US20190213736A1 (en) | 2019-07-11 |
| WO2018041745A1 (en) | 2018-03-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2019109028A (ru) | Устройство для обнаружения канальцев при биопсии ткани | |
| JP6490219B2 (ja) | デジタルホログラフィにおけるオートフォーカスシステムおよびオートフォーカス方法 | |
| KR101248808B1 (ko) | 경계 영역의 잡음 제거 장치 및 방법 | |
| JP2013117848A5 (ru) | ||
| JP2014168227A5 (ru) | ||
| KR102084535B1 (ko) | 결함 검사 장치, 결함 검사 방법 | |
| JP2018038611A5 (ru) | ||
| JP6598850B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
| JP2014021489A (ja) | 顕微鏡法における被写界深度（ｄｏｆ）を改善するための方法及び装置 | |
| JP2018089055A5 (ru) | ||
| WO2016194177A1 (ja) | 画像処理装置、内視鏡装置及び画像処理方法 | |
| CN106419890B (zh) | 一种基于时空调制的血流速度测量装置及方法 | |
| JP6644075B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
| JP6742713B2 (ja) | 複数の焦点面から倍率補正するための方法及びシステム | |
| JP6870001B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
| O'loughlin et al. | Focal quality metrics for the objective evaluation of confocal microwave images | |
| JP6664486B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理装置の作動プログラム | |
| JP6603709B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
| JP2017162179A5 (ru) | ||
| JP4951528B2 (ja) | パターン認識システムと方法 | |
| JP2016067926A5 (ru) | ||
| KR101195370B1 (ko) | 초점 정보 제공 장치 및 초점 조절 장치 | |
| JP2018171516A (ja) | 画像処理方法、診断装置、並びにプログラム | |
| US20220392031A1 (en) | Image processing method, image processing apparatus and image processing system | |
| JP2015047371A5 (ru) |