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公开(公告)号：CN104736062B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201380055059.4
申请日：2013-08-09
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种系统(10)和方法使用MR扫描器(14)来生成成像体积(16)的一个或多个MR数据集。所述成像体积(16)包括感兴趣区域中的一个或多个，所述感兴趣区域包括金属元件和所述MR扫描器(14)的局部接收线圈(18)。生成考虑到所述金属元件的衰减图、置信图或密度图中的至少一个，并确定所述局部接收线圈(18)在所述成像体积(16)内的位置。所述生成包括基于根据所述MR数据集生成的所述感兴趣区域的相位图来对所述感兴趣区域内的所述金属元件的识别。所述确定包括将所述局部接收线圈(18)的已知灵敏度曲线配准到根据所述MR数据集生成的所述局部接收线圈(18)的灵敏度图。
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公开(公告)号：CN106133790B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201580016590.X
申请日：2015-03-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/33 , G06T11/00 , G16H50/50 , A61B5/00 , A61B6/03 , A61N5/10 , A61B5/055 , G01R33/48 , G06T5/00 , A61B6/00
Abstract: 本发明涉及一种用于根据MR图像生成一幅或多幅模拟CT图像的方法，包括：检索针对生命体的一个或多个身体部分的MR图像数据(14)，所述MR图像数据(14)包括多个像素和/或体素；分析所述MR图像数据(14)以识别针对所述多个像素和/或体素中的一个或多个的一个或多个组织和/或材料类型；将一个或多个参考数据集配准到所识别的一个或多个组织和/或材料类型，所述参考数据集对应于所识别的组织和/或材料类型的特定的一个，所述参考数据集包括参考值；并且通过将所述参考值分配给对应于所识别的一个或多个组织和/或材料类型了计算一幅或多幅模拟CT图像。
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公开(公告)号：CN111630525A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201980008807.0
申请日：2019-01-09
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本发明涉及用于图像分割的医学图像数据处理系统(101)。医学图像数据处理系统(101)包括机器学习框架，所述机器学习框架被训练为接收体素的解剖位置并提供组织类型分类。由医学图像数据处理系统(101)的处理器(130)对机器可执行指令的执行使处理器(130)控制医学图像数据处理系统(101)：-接收包括感兴趣解剖结构的医学图像数据(140)，-使用基于模型的分割将解剖参考框架(302、402)拟合到医学图像数据(140)，-使用机器学习框架对由医学图像数据(140)的体素表示的组织类型进行分类，其中，体素相对于解剖参考框架(302、402)的解剖位置被用作针对机器学习框架的输入。
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公开(公告)号：CN105339804A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201480034824.9
申请日：2014-06-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: G06T7/0014 , G01R33/481 , G01R33/4828 , G01R33/56 , G01R33/5608 , G06K9/4661 , G06K9/52 , G06K9/6215 , G06K9/6267 , G06K2009/4666 , G06T7/37 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06T11/003 , G06T2207/10088 , G06T2207/10104 , G06T2207/20048 , G06T2207/30008 , G06T2207/30061
Abstract: 本发明涉及一种用于分割MR Dixon图像数据的方法。也公开了与所述方法结合使用的处理器和计算机程序。本发明总体而言应用于MR成像领域中，并且更具体地可以被用在生成衰减图中，以校正在PET图像的重建期间的皮质骨的衰减。在所述方法中，通过以下将表面网格适配到感兴趣区域：针对所述表面网格中的每个网格单元：基于MR Dixon水图像中的水图像特征响应选择水目标位置；基于MR Dixon脂肪图像中的脂肪图像特征响应选择脂肪目标位置；并且基于每个网格单元的水目标位置和所述每个网格单元的对应的脂肪目标位置两者，将所述每个网格单元从其当前位置位移到新位置。
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公开(公告)号：CN104114091A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201380009599.9
申请日：2013-02-15
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: G06T11/005 , A61B5/055 , A61B6/032 , A61B6/037 , A61B6/463 , A61B6/466 , A61B6/5205 , A61B6/5247 , A61B6/563 , G06T11/006
Abstract: 一种医学成像系统(5)包括一个或多个处理器和显示设备(36)。一个或多个处理器被编程为接收(60)与具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域进行对比增强的第一图像(10)，并基于具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域，生成(60)约束图(20)。一个或多个处理器被编程为基于约束图(20)和被配准至约束图的所采集的图像原始数据(23)重建(70)具有所测量的放射性示踪剂的再分布的第二图像(44)。显示设备(36)显示所重建的第二图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116648732A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202180085100.7
申请日：2021-12-18
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00
Abstract: 一种用于训练机器学习模块以提供针对图像研究的分类和定位信息的系统和方法。所述方法包括接收当前图像研究。所述方法包括将所述机器学习模块应用于所述当前图像研究，以使用所述机器学习模块的分类模块来生成分类结果，所述分类结果包括对所述当前图像研究的一个或多个类别标签的预测。所述方法包括经由用户接口接收指示与预测的类别标签相对应的空间位置的用户输入。所述方法包括使用指示与预测的类别标签相对应的空间位置的用户输入来训练机器学习模块的定位模块。
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公开(公告)号：CN116034395A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202180056960.8
申请日：2021-08-01
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 提供了用于重建对象的运动补偿的核图像的方法和系统以及用于采集核图像的布置装置和用于执行该方法的计算机程序。所述重建方法包括：接收针对多个运动状态的核图像数据，针对每个运动状态将所述数据重建成图像，并且针对每个状态计算变形向量场，以用于将所述图像映射到参考运动状态上。计算所述变形向量场包括：提供初始向量场，定义所述对象的至少一个刚性区域，将该刚性区域并入所述初始变形向量场，并且计算具有所并入的刚性区域的所述变形向量场。所述方法还包括：使用所述变形向量场将每个运动状态的所重建的图像映射到所述参考状态上；并且将所映射的核图像组合成运动补偿的核图像。
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公开(公告)号：CN111542371A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201880082027.6
申请日：2018-12-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61N5/10
Abstract: 本发明涉及一种用于辅助关于与针对患者的放射治疗处置的处置计划相对应的剂量分布来评估解剖结构的轮廓(22)的系统。所述系统包括评估单元(5)，所述评估单元被特别地配置为评估距所述解剖结构(22)的所述轮廓的不变化的距离中的所述剂量分布，以确定至少一个点，在所述至少一个点处，评估的剂量分布满足预定条件，并且确定所述至少一个点与所述轮廓之间的距离，和/或向所述系统的用户可视化所述至少一个点。
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公开(公告)号：CN106462948B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201580018416.9
申请日：2015-03-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: G01R33/5608 , A61B5/0042 , A61B5/055 , G01R33/481 , G01R33/4828 , G06T5/008 , G06T5/50 , G06T7/0012 , G06T7/11 , G06T2207/10088 , G06T2207/30008 , G06T2207/30024
Abstract: 本申请公开了一种用于根据具有不同对比度的多幅磁共振图像来估计针对对象内的体积元素的伪CT亨氏单位值的方法。所述方法包括以下步骤：分别根据第一磁共振图像和第二磁共振图像来确定体积元素内的第一组织类和第二组织类的相对发生率。接着，基于从总的组织发生率中减去第一组织类和/或第二组织类的相对发生率来确定体积元素内的第三组织类的相对发生率。针对第一、第二和第三组织类提供参考亨氏单位值。最后，通过确定第一、第二和第三参考亨氏单位值的加权和来估计体积元素的伪亨氏值，其中，加权因子基于第一、第二和第三组织类的确定的相对发生率。
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公开(公告)号：CN106133790A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201580016590.X
申请日：2015-03-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/11 , A61B5/055 , A61B5/7278 , A61B6/032 , A61B6/505 , A61B6/5217 , A61N5/103 , A61N2005/1055 , G01R33/481 , G01R33/4812 , G01R33/4828 , G01R33/5608 , G06T5/007 , G06T7/33 , G06T11/008 , G06T2207/10081 , G06T2207/10088 , G16H50/50
Abstract: 本发明涉及一种用于根据MR图像生成一幅或多幅模拟CT图像的方法，包括：检索针对生命体的一个或多个身体部分的MR图像数据(14)，所述MR图像数据(14)包括多个像素和/或体素；分析所述MR图像数据(14)以识别针对所述多个像素和/或体素中的一个或多个的一个或多个组织和/或材料类型；将一个或多个参考数据集配准到所识别的一个或多个组织和/或材料类型，所述参考数据集对应于所识别的组织和/或材料类型的特定的一个，所述参考数据集包括参考值；并且通过将所述参考值分配给对应于所识别的一个或多个组织和/或材料类型了计算一幅或多幅模拟CT图像。
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