公开(公告)号：US08379944B2

公开(公告)日：2013-02-19

申请号：US12409659

申请日：2009-03-24

申请人： Leo Grady ,  Lance Anthony Ladic

发明人： Leo Grady ,  Lance Anthony Ladic

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T5/002 ,  G06K9/00134 ,  G06T5/20 ,  G06T5/50 ,  G06T2207/10056 ,  G06T2207/10064 ,  G06T2207/20032 ,  G06T2207/20036 ,  G06T2207/20224 ,  G06T2207/30024

摘要： An imaging system for detecting targets of interest (TOIs) in multispectral imaging data includes a memory device storing a plurality of instructions embodying the system for detecting TOIs, a processor for receiving the multispectral imaging data and executing the plurality of instructions to perform a method including determining a list of events collocated across images of the multispectral imaging data and labeling each event as one of a TOI or non-TOI.

摘要翻译： 一种用于在多光谱成像数据中检测感兴趣目标（TOI）的成像系统包括：存储器，其存储体现用于检测TOI的系统的多个指令;处理器，用于接收多光谱成像数据，并执行多个指令以执行包括 确定跨越多光谱成像数据的图像并置的事件的列表，并将每个事件标记为TOI或非TOI之一。

公开(公告)号：US08335955B2

公开(公告)日：2012-12-18

申请号：US12487689

申请日：2009-06-19

申请人： Ali Kemal Sinop ,  Leo Grady

发明人： Ali Kemal Sinop ,  Leo Grady

IPC分类号： H03M13/00

CPC分类号： G06K9/6247 ,  G06K9/6249 ,  G06T11/006 ,  G06T2210/41 ,  G06T2211/436

摘要： A method for reconstructing a signal from incomplete data in a signal processing device includes acquiring incomplete signal data. An initial reconstruction of the incomplete signal data is generated. A reconstruction is generated starting from the initial reconstruction by repeating the steps of: calculating a sparsity transform of the reconstruction, measuring an approximation of sparsity of the reconstruction by applying an m-estimator to the calculated sparsity transform, and iteratively optimizing the reconstruction to minimize output of the m-estimator thereby maximizing the approximation of sparsity for the reconstruction. The optimized reconstruction is provided as a representation of the incomplete data.

摘要翻译： 用于在信号处理装置中重建来自不完整数据的信号的方法包括获取不完整的信号数据。 产生不完整信号数据的初始重建。 通过重复以下步骤产生从初始重构开始的重构：计算重建的稀疏变换，通过将m估计器应用于计算的稀疏变换来测量重建的稀疏度的近似，并且迭代地优化重建以最小化 m估计器的输出，从而最大化重建的稀疏度的近似。 优化重建是作为不完整数据的表示提供的。

公开(公告)号：US08224093B2

公开(公告)日：2012-07-17

申请号：US12558649

申请日：2009-09-14

申请人： Leo Grady ,  Dheeraj Singaraju ,  René Vidal

发明人： Leo Grady ,  Dheeraj Singaraju ,  René Vidal

IPC分类号： G06K9/34

CPC分类号： G06K9/469 ,  G06K9/6297 ,  G06T7/11 ,  G06T7/143 ,  G06T7/162 ,  G06T7/194 ,  G06T2207/10032 ,  G06T2207/10061 ,  G06T2207/10072 ,  G06T2207/10132 ,  G06T2207/20044 ,  G06T2207/20156 ,  G06T2207/30004

摘要： A method for segmenting a digital image includes initializing object and background seed nodes in an image, where the image is represented as a graph G=(V, E) whose nodes iεV correspond to image points and whose edges eεE connect adjacent points, where set M⊂V contains locations of nodes marked as seeds, set U⊂V contains locations of unmarked nodes, set O⊂M contains locations of object seed nodes, and set B⊂M contains locations of background seed nodes, assigning to each seed node a membership value such that ∀iεO,xi=1 and ∀iεB,xi=0, where each node iεV is associated with a membership xiε[0,1], and finding a membership vector xε, whose ith entry is given by xi that minimizes E p ⁡ ( x ) = ∑ eij ∈ E ⁢ w ij ⁢  x i - x j  pij , where each edge eijεE connecting nodes i and j in V is associated with a weight wij and an exponent pij, and ∀eijεE,1≦pij

摘要翻译： 用于分割数字图像的方法包括：对图像中的对象和背景种子节点进行初始化，其中图像被表示为图形G =（V，E），其节点i＆egr; V对应于图像点，并且其边缘e连接相邻 点，其中设置M⊂V包含标记为种子的节点的位置，集合U⊂V包含未标记节点的位置，集合O⊂M包含对象种子节点的位置，并且集合B⊂M包含背景种子节点的位置，分配给 每个种子节点是隶属度值，使得∀i＆egr; O，xi = 1和∀i＆egr; B，xi = 0，其中每个节点i＆egr; V与隶属度xi＆egr [0,1]相关联，并且找到隶属向量 x＆egr;其第i个条目由xi给出使E p⁡（x）=Σeij∈E w ijxi-xj庇pi pi最小化，其中V中连接节点i和j的每个边eij＆egr E与 一个权重wij和一个指数pij，∀eij＆egr; E，1＆nlE; pij <∞，如果i＆egr; O和xi = 0，如果i＆egr; B，则xi = 1。

公开(公告)号：US07889924B2

公开(公告)日：2011-02-15

申请号：US11784836

申请日：2007-04-10

申请人： Ali Kemal Sinop ,  Leo Grady

发明人： Ali Kemal Sinop ,  Leo Grady

IPC分类号： G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/66

CPC分类号： G06K9/6215 ,  G06K9/34 ,  G06T7/12 ,  G06T7/162 ,  G06T2207/20072

摘要： An improved method of graph-based segmentation of objects in images uses the property of rectilinear shape classes which optimize the ratio of specific metrics, that can be expressed as Laplacian matrices applied to indicator vectors. A relaxation of the binary formulation of this problem allows a solution via generalized eigenvectors. This segmentation algorithm incorporating shape information requires no initialization, is non -iterative and finds a steady-state (i.e., global optimum) solution. The method is generally applicable to segmentation of rectilinear shapes.

摘要翻译： 图像中对象的基于图形的分割的改进方法使用直线形状类的属性，其优化特定度量的比率，其可以表示为应用于指示符向量的拉普拉斯矩阵。 放松这个问题的二元公式可以通过广义的特征向量求解。 结合形状信息的分割算法不需要初始化，是非定理的，并且找到稳态（即全局最优）解。 该方法通常适用于直线形状的分割。

公开(公告)号：US20100266170A1

公开(公告)日：2010-10-21

申请号：US12426320

申请日：2009-04-20

申请人： Ali Khamene ,  Leo Grady ,  Eike Rietzel ,  Thomas Boettger

发明人： Ali Khamene ,  Leo Grady ,  Eike Rietzel ,  Thomas Boettger

IPC分类号： G06K9/34 ,  G06K9/00

CPC分类号： G06K9/469 ,  G06K2209/051 ,  G06T7/12 ,  G06T7/149 ,  G06T2207/20124 ,  G06T2207/20128 ,  G06T2207/20156

摘要： Methods and systems dedicated to automatic object segmentation from image data are provided. In a first step a fuzzy seed set is generated that is learned from training data. The fuzzy seed set is registered to image data containing an object that needs to be segmented from a background. In a second step a random walker segmentation is applied to the image data by using the fuzzy seed set as an automatic seeding for segmentation. Liver segmentation, lung segmentation and kidney segmentation examples are provided.

摘要翻译： 提供专用于图像数据自动对象分割的方法和系统。 在第一步中，生成从训练数据中学习的模糊种子集。 将模糊种子集登记到包含需要从背景分割的对象的图像数据。 在第二步中，通过使用模糊种子集作为分割的自动播种，将随机游侠分割应用于图像数据。 提供肝分割，肺分割和肾分割实例。

公开(公告)号：US07715627B2

公开(公告)日：2010-05-11

申请号：US11387339

申请日：2006-03-23

申请人： Ying Sun ,  Leo Grady ,  Gareth Funka-Lea ,  Thomas O'Donnell

发明人： Ying Sun ,  Leo Grady ,  Gareth Funka-Lea ,  Thomas O'Donnell

IPC分类号： G06K9/34 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06F15/00 ,  G06G5/00

CPC分类号： G06T19/00 ,  G06T7/11 ,  G06T2207/10088 ,  G06T2207/20092 ,  G06T2207/20156 ,  G06T2207/30048 ,  G06T2210/41

摘要： A system and method for automatically determining the standard cardiac image views as defined by the American Heart Association from volumetric data of the chest including the heart. The system and method can be used by a health practitioner to quickly see the two dimensional views from which a diagnosis is generally made. The left ventricle is detected. Then the relative orientation of the right ventricle is determined and the standard cardiac views are determined.

摘要翻译： 用于根据包括心脏在内的胸部的体积数据自动确定由美国心脏协会定义的标准心脏图像视图的系统和方法。 健康从业者可以使用该系统和方法来快速查看通常进行诊断的二维视图。 检测到左心室。 然后确定右心室的相对方向，并确定标准心脏视图。

公开(公告)号：US07697756B2

公开(公告)日：2010-04-13

申请号：US11098676

申请日：2005-04-04

申请人： Shmuel Aharon ,  Leo Grady

发明人： Shmuel Aharon ,  Leo Grady

IPC分类号： G06K9/34

CPC分类号： G06T7/143 ,  G06T7/11 ,  G06T2200/28 ,  G06T2207/20072 ,  G06T2207/20101 ,  G06T2207/30004

摘要： A method for image segmentation includes specifying seed points in an image of interest, the seed points corresponding to a node in a seed texture, each seed point having a different color. The method includes determining a matrix for each node, including neighboring edge weights of each node, and determining a probability that a node can be characterized as each seed point. The method includes assigning the node the color of a most probable seed point, and outputting a segmentation of the image of interest according to node assignments, wherein the segmentation differentiates portions of the image of interest.

摘要翻译： 一种用于图像分割的方法包括：在感兴趣图像中指定种子点，对应于种子纹理中的节点的种子点，每个种子点具有不同的颜色。 该方法包括确定每个节点的矩阵，包括每个节点的相邻边缘权重，以及确定节点可被表征为每个种子点的概率。 该方法包括将节点分配给最可能的种子点的颜色，以及根据节点分配输出感兴趣图像的分割，其中分割区分感兴趣图像的部分。

公开(公告)号：US07653243B2

公开(公告)日：2010-01-26

申请号：US11511524

申请日：2006-08-28

申请人： Leo Grady

发明人： Leo Grady

IPC分类号： G06K9/34

CPC分类号： G06T7/162 ,  G06T7/12 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/10108 ,  G06T2207/30004

摘要： A method for 3D volume segmentation in digitized medical images includes providing a digitized medical image defined on an N-dimensional lattice, obtaining an oriented closed 2-dimensional contour on one or more 2-dimensional slices from said image, defining face weights w from said image intensities by forming a dual lattice of said image lattice, minimizing ∑ i ⁢ w i ⁢ z i summed over all faces subject to the constraint Bz=r wherein vector z is an indicator vector indicating whether a face is present in a minimum-weight surface, vector r is an indicator vector of said 2-D contour, and wherein B is an edge-face incidence matrix, and segmenting said 3-D image into distinct regions separated by the minimum-weight surface indicated by said vector z.

摘要翻译： 一种用于数字化医学图像中的3D体积分割的方法包括提供在N维格子上定义的数字化医学图像，从所述图像获得一个或多个二维切片上的定向闭合2维轮廓，从所述图像定义面部加权w 通过形成所述图像晶格的双格子，使得在受约束Bz = r的所有面上求和的Σi wi zi最小化，其中向量z是指示面是否存在于最小权重表面中的指示向量， 矢量r是所述2-D轮廓的指示矢量，其中B是边缘面入射矩阵，并且将所述3-D图像分割成由所述向量z所指示的最小权重表面分开的不同区域。

公开(公告)号：US20100002925A1

公开(公告)日：2010-01-07

申请号：US12496959

申请日：2009-07-02

申请人： Atilla Peter Kiraly ,  Leo Grady ,  Christopher V. Alvino

发明人： Atilla Peter Kiraly ,  Leo Grady ,  Christopher V. Alvino

IPC分类号： G06K9/34 ,  G06K9/00

CPC分类号： G06K9/342 ,  G06K2009/366 ,  G06T7/11 ,  G06T7/149 ,  G06T2207/10072 ,  G06T2207/10132 ,  G06T2207/20101 ,  G06T2207/30004

摘要： A method for segmenting image data within a data processing system includes acquiring an image. One or more seed points are established within the image. An advection vector field is computed based on image influences and user input. A dye concentration is determined at each of a plurality of portions of the image that results from a diffusion of dye within the computed advection field. The image is segmented into one or more regions based on the determined dye concentration for the corresponding dye.

摘要翻译： 一种用于在数据处理系统内分割图像数据的方法包括获取图像。 在图像内建立一个或多个种子点。 基于图像影响和用户输入计算平流矢量场。 在由计算的对流场内的染料扩散产生的图像的多个部分中的每一个处确定染料浓度。 基于所确定的相应染料的染料浓度，将图像分割成一个或多个区域。

公开(公告)号：US20090190833A1

公开(公告)日：2009-07-30

申请号：US12362892

申请日：2009-01-30

申请人： Christopher V. Alvino ,  Leo Grady

发明人： Christopher V. Alvino ,  Leo Grady

IPC分类号： G06K9/40

CPC分类号： G06K9/40 ,  G06K9/6207

摘要： A method for recovering a contour using combinatorial optimization includes receiving an input image, initializing functions for gradient f, smooth background g, and contour r, determining an optimum of the gradient f of a region R in the input image, extending the optimum of the gradient f of region R to a complement of R, determining an optimum of the smooth background function g for a region Q corresponding to the complement of R, extending the optimum of the smooth background function g of region Q to a complement of Q, and determining an optimum contour r according to the optimum of the gradient f and the optimum of the smooth background function g.

摘要翻译： 使用组合优化来恢复轮廓的方法包括：接收输入图像，初始化梯度f，平滑背景g和轮廓r的函数，确定输入图像中的区域R的渐变f的最佳值， 区域R到R的补数的梯度f，确定对应于R的补码的区域Q的平滑背景函数g的最优，将区域Q的平滑背景函数g的最优值延伸到Q的补数，以及 根据梯度f的最优值和平滑背景函数g的最优值确定最佳轮廓r。