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公开(公告)号：CN111971710B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN201980022073.1
申请日：2019-03-22
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种系统(300)包括：存储器(324)，其被配置为存储炎症图生成器模块(328)。所述系统还包括：处理器(322)，其被配置为：接收谱投影数据和谱体积图像数据中的至少一个，使用两基分解对所述谱投影数据或谱体积图像数据中的至少一个进行分解以生成在所述谱投影数据或谱体积图像数据中的至少一个中表示的针对每个基的向量集合，根据针对每个基的所述向量集合来计算体素内的每个基的浓度，并且根据所述每个基的浓度来确定所述体素内的脂肪或炎症中的至少一个的浓度。所述系统还包括被配置为显示所确定的所述脂肪或炎症中的至少一个的浓度的显示器。
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公开(公告)号：CN112969412B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN201980073336.1
申请日：2019-11-05
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B6/03 , A61B6/50 , A61B6/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种用于支持成像操作的计算机实施的系统和相关的方法。所述系统包括一个或多个输入接口(IN)，所述一个或多个输入接口用于接收输入数据，所述输入数据包括由成像装置(IA)获取的对象(OB)的管道(VS)中的目标位置(ROI)的输入图像。所述管道包括目标物质(CA)，并且所述目标物质能够在所述管道中朝向所述目标位置传播。预训练的机器学习部件(MLC2)被配置为处理所述输入数据以获得指示所述目标位置处的所述目标物质的到达的输出数据。输出接口(OUT)输出所述输出数据。
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公开(公告)号：CN110506293B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN201880022982.0
申请日：2018-03-29
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种系统(100)包括：计算机可读存储介质(122)，其具有计算机可执行指令(124)，所述计算机可读存储介质包括：生物物理模拟器部件(126)，其被配置为确定血流储备分数指数。所述系统还包括：处理器(120)，其被配置为运行所述生物物理模拟器部件(126)，以利用谱体积图像数据来确定所述血流储备分数指数。所述系统还包括：显示器，其被配置为显示所确定的血流储备分数指数。
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公开(公告)号：CN116917945A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202280015126.9
申请日：2022-02-08
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： L·戈申
IPC: G06T11/00
Abstract: 一种系统(DSS)和相关方法，用于基于包括两种类型的训练影像(高图像质量IQ影像和低IQ影像)的集合(TD)来合成训练数据或机器学习。所述系统包括数据合成器(DSY)，所述数据合成器被配置为配准至少两种类型的影像，并且i)将来自高IQ影像的图像信息传递到经配准的低IQ影像以获得合成的高IQ影像，或ii)将来自低IQ影像的图像信息传递到经配准的高IQ影像以获得合成的低IQ影像。合成数据可以用于改进用于IQ增强的机器学习模型的训练。
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公开(公告)号：CN116547720A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202180081766.5
申请日：2021-10-28
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T19/00
Abstract: 一种用于基于身体的断层摄影成像数据生成通过身体的切片的图像表示的方法。所述方法包括处理重建断层摄影图像切片，以在每个切片中选择性地嵌入来自3D断层摄影图像数据集内的切片平面的至少一个3D体积绘制的图像信息。这通过选择过程来完成，其中，基于一组预定义准则，针对每个重建断层摄影切片中的每个像素做出关于是否应当用基于至少一个体积绘制确定的新的修改的像素值替换像素值的决定。这可以包括简单地将像素值交换为体积绘制中的对应像素值的值，或它可以包括更复杂的过程，例如混合两个值，或基于至少一个体积绘制来调节像素值的透明度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116157826A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202180054538.9
申请日：2021-08-26
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： L·戈申
IPC: G06T5/20
Abstract: 一种训练系统(TS)，用于训练用于医学图像中的图像质量增强的机器学习模型。该系统包括用于接收训练输入图像的输入界面该系统(TS)包括生成对抗型的人工神经网络模型框架(G，D)，其包括生成器网络(G)和判别器网络(D)。生成网络(G)处理训练输入图像以产生训练输出图像该系统的缩小器(DS)将训练输入图像缩小。判别器尝试对缩小的训练输入图像(I')和训练输出图像进行判别，以产生判别结果。训练控制器(TC)基于判别结果调整人工神经网络模型框架的参数。
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公开(公告)号：CN109996495B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201780072241.9
申请日：2017-11-16
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种计算系统(126)包括具有计算机可执行指令(128)的计算机可读存储介质(130)，所述计算机可执行指令包括：分割标准化器(120)，其被配置为根据从体积图像数据分割的经分割的血管树和预定的一组修剪规则(206)来确定标准化血管树，以及生物物理模拟器(122)，其被配置为基于标准化血管树执行生物物理模拟。所述计算系统还包括处理器(124)，所述处理器被配置为执行分割标准化器，以根据从体积图像数据分割的经分割的血管树和预定的一组修剪规则来确定标准化血管树，并且被配置为执行生物物理模拟器，以基于标准化血管树执行生物物理模拟。所述计算系统还包括显示器，所述显示器被配置为显示标准化血管树和生物物理模拟的结果中的至少一项。
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公开(公告)号：CN106659400B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201580036011.8
申请日：2015-06-24
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本发明涉及用于确定生命体(3)的冠状动脉系统的血流储备分数(FFR)值的装置。血流储备分数值确定单元(13)通过使用FFR值确定算法来确定FFR值，所述FFR值确定算法适于基于边界条件和冠状动脉系统的所提供的表示来确定所述FFR值，其中，所述边界条件针对所述生命体为特异性的并且由边界条件确定单元(12)来确定。由于所述边界条件确定单元确定针对所述生命体为特异性的边界条件，并且由于所述血流储备分数值确定单元不仅仅使用冠状动脉系统的所提供的表示，而且还使用生命体特异性边界条件来确定FFR值，所以能够改善FFR值的准确度，其是无创地确定的。
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公开(公告)号：CN109690618B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201780055425.4
申请日：2017-11-28
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： L·戈申
Abstract: 本发明涉及一种图像处理设备(10)，其包括数据输入部(11)，所述数据输入部用于接收被组织在体素中的谱计算机断层摄影体积图像数据，包括针对每个体素的多谱信息。所述设备还包括钙表面特征分析器(12)，所述钙表面特征分析器用于针对每个体素基于所述多谱信息来估计指示体素周围的局部邻域对应于钙表面结构的最大概率的第一值和指示钙结构表面的取向的第二值。所述设备还包括概率处理器(13)，所述概率处理器用于在至少考虑第一值和第二值和多谱信息的情况下计算概率图，所述概率图指示对于每个体素而言所述体素表示骨或硬斑块结构的概率。所述设备还包括分割单元(14)，所述分割单元用于基于概率图来分割体积图像数据中的骨和/或硬斑块结构。
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