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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：CN104768465B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201380057710.1
申请日：2013-10-24
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: A61B5/7267 , A61B5/02007 , A61B5/021 , A61B5/0263 , A61B5/1075 , A61B6/032 , A61B6/504 , A61B6/507 , A61B6/5217
Abstract: 如本文所描述的，基于某些提取的特征来将未知FFR分类。另外，能够基于某些提取的特征来确定对所述未知FFR的估计。此外，能够确定所估计的FFR的置信区间。在另一实例中，确定了用于经由模拟来确定FFR的边界条件。所述边界条件能够被用于将所述未知FFR分类。
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公开(公告)号：CN106659400A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201580036011.8
申请日：2015-06-24
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: A61B6/507 , A61B5/02007 , A61B5/029 , A61B6/032 , A61B6/06 , A61B6/4078 , A61B6/4233 , A61B6/481 , A61B6/482 , A61B6/486 , A61B6/503 , A61B6/504 , A61B6/5217 , A61B6/5288 , A61B6/54 , G16H50/50
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：CN104126193A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201380009402.1
申请日：2013-01-30
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4053 , G06T3/0068 , G06T11/003
Abstract: 在一个方面中，一种用于从较低分辨率体积图像数据生成较高分辨率体积图像数据的方法包括：接收被扫描受检者的体积图像数据，其中，所述体积图像数据包括表示所述被扫描受检者的感兴趣的周期性运动的结构的数据，并且其中，所述体积图像数据覆盖所述感兴趣的周期性运动的结构的多个运动周期。所述方法还包括估计所接收到的体积图像数据的相邻图像之间的图像间运动。所述方法还包括基于至少所估计的图像间运动来配准所接收到的体积图像数据。所述方法还包括：基于所配准的体积图像数据、超级分辨后处理算法以及生成所述体积图像数据的成像系统的点扩展函数，来生成所述较高分辨率体积图像数据。所述较高分辨率体积图像数据具有大于所述较低分辨率体积图像数据的图像分辨率。
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公开(公告)号：CN105764410B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201480058108.4
申请日：2014-10-09
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种方法包括获得边界条件估计。所述边界条件估计至少包括具有狭窄的血管的估计的出口阻力。所述方法还包括基于狭窄的严重性来校正所述边界条件估计，由此创建经校正的边界条件。所述方法还包括基于所述经校正的边界条件来确定FFR指标。所述方法还包括显示所述FFR指标。一种计算系统(122)包括具有指令(124)的计算机可读存储介质(126)，所述指令基于血管的狭窄的严重性来至少迭代地确定FFR指标。所述计算系统还包括计算机处理器(120)，所述计算机处理器处理所述指令并且基于血管的狭窄的严重性来生成所述FFR指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104768465A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201380057710.1
申请日：2013-10-24
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: A61B5/7267 , A61B5/02007 , A61B5/021 , A61B5/0263 , A61B5/1075 , A61B6/032 , A61B6/504 , A61B6/507 , A61B6/5217
Abstract: 如本文所描述的，基于某些提取的特征来将未知FFR分类。另外，能够基于某些提取的特征来确定对所述未知FFR的估计。此外，能够确定所估计的FFR的置信区间。在另一实例中，确定了用于经由模拟来确定FFR的边界条件。所述边界条件能够被用于将所述未知FFR分类。
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公开(公告)号：CN103889328A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201280052055.6
申请日：2012-10-15
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B5/026 , A61B6/032 , A61B6/486 , A61B6/507 , A61B6/5217
Abstract: 一种灌注成像数据处理器(122)，包括：药剂峰特征时间确定器(206)，其被配置为分别针对两个或更多个循环子系统确定两个或更多个药剂峰特征时间，所述两个或更多个循环子系统被表示于灌注成像数据的时间序列数据的集合的体素的相同子集中；药剂峰变元确定器(210)，其被配置为针对所述两个或更多个药剂峰特征时间中的每个确定药剂峰变元；药剂峰变元相关性确定器(212)，其被配置为确定所述两个或更多个药剂峰特征时间的所述药剂峰变元之间的相关性；以及灌注图生成器(214)，其被配置为基于所确定的关系和所述灌注成像数据来生成至少一个灌注图，其中，所述至少一个灌注图包括视觉呈现所述两个或更多个循环子系统之间的关系或差异的中的至少一个的体积图像数据。
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公开(公告)号：CN107580470B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201680005857.X
申请日：2016-01-06
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种方法包括无创地确定瞬时无波比率度量，包括接收由成像系统生成的电子格式图像数据。图像数据包括具有表示具有狭窄的血管的强度的体素。所述方法还包括根据图像数据计算血管的出口的外围阻力。所述方法还包括基于边界条件的集合和计算流体动力学算法来计算血管入口的入口和血管的出口之间的狭窄的狭窄阻力。所述方法还包括计算瞬时无波比率度量。所述度量是基于狭窄阻力的数值，并且生成指示计算的瞬时无波比率度量的信号。
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公开(公告)号：CN104126193B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201380009402.1
申请日：2013-01-30
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4053 , G06T3/0068 , G06T11/003
Abstract: 在一个方面中，一种用于从较低分辨率体积图像数据生成较高分辨率体积图像数据的方法包括：接收被扫描受检者的体积图像数据，其中，所述体积图像数据包括表示所述被扫描受检者的感兴趣的周期性运动的结构的数据，并且其中，所述体积图像数据覆盖所述感兴趣的周期性运动的结构的多个运动周期。所述方法还包括估计所接收到的体积图像数据的相邻图像之间的图像间运动。所述方法还包括基于至少所估计的图像间运动来配准所接收到的体积图像数据。所述方法还包括：基于所配准的体积图像数据、超级分辨后处理算法以及生成所述体积图像数据的成像系统的点扩展函数，来生成所述较高分辨率体积图像数据。所述较高分辨率体积图像数据具有大于所述较低分辨率体积图像数据的图像分辨率。
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