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公开(公告)号：CN100507947C
公开(公告)日：2009-07-01
申请号：CN200480040666.4
申请日：2004-11-19
Applicant: 美国西门子医疗解决公司
Abstract: 公开了一种利用外观和形状来匹配解剖结构的检测框架。利用图像的训练组，其中在图像中注释对象形状或结构。图像的第二训练组表示这种形状和结构的负样本，也就是不包括这种对象或结构的图像。根据该训练组所训练的分类算法被用于检测在它的位置处的结构。使该结构与可以提供关于所述结构的形状和外观的细节的训练组中的配对物匹配。
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公开(公告)号：CN106127730A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610409186.5
申请日：2016-03-30
Applicant: 美国西门子医疗解决公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/13 , G06K9/4604 , G06K9/4633 , G06K2209/055 , G06T7/12 , G06T7/143 , G06T2207/10116 , G06T2207/20061 , G06T2207/20076 , G06T2207/20081 , G06T2207/20132 , G06T2207/30004 , G06T2210/22 , G06T2207/10081 , G06T2207/20104
Abstract: 本发明涉及使用机器学习和扩展的霍夫变换的自动化感兴趣区域检测。一种用于在数字医学图像中自动检测感兴趣的区域的方法，包括：通过使用过分割算法而将图像过分割成多个超像素；对于所述多个超像素中的每对近邻超像素，通过机器学习算法而计算每对处于三个预定类之一中的概率；对于所述多个超像素中的每个超像素，计算超像素处于感兴趣的区域中的概率；根据基于所计算的超像素概率而计算每个像素的值，生成边缘图；将经扩展的霍夫变换应用到所生成的边缘图以生成霍夫参数计数空间；通过排除假阳性边缘而确定霍夫参数计数空间中的最优四边形；以及指定感兴趣的区域为处于所确定的最优四边形的边界内。
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公开(公告)号：CN101551865B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN200910140865.7
申请日：2004-11-19
Applicant: 美国西门子医疗解决公司
Abstract: 公开了一种利用外观和形状来匹配解剖结构的系统和方法。本发明还涉及一种用于检测图像中的解剖结构以及使图像中的解剖结构与图像的训练组中的一个或多个解剖结构相匹配的方法，包括以下步骤：接收候选图像；从该候选图像中提取特征值；应用分类函数，以检测解剖结构；如果检测到解剖结构，则通过使候选图像的所提取的特征值与训练组中的配对图像的特征值相匹配来识别图像的训练组中的一个或多个配对图像；以及利用来自训练组的匹配配对图像中的解剖结构的一个或多个形状来确定候选图像中的解剖结构的形状。
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公开(公告)号：CN1914617A
公开(公告)日：2007-02-14
申请号：CN200480041275.4
申请日：2004-12-06
Applicant: 美国西门子医疗解决公司 , 西门子共同研究公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 提供用于心脏成像的CAD(计算机辅助诊断)系统和应用，该系统和应用执行用于从对象病人的病人信息的集合(包括图像数据和/或非图像数据)自动提取和分析特征以提供对医生工作流程的各个方面的决策支持的方法，该决策支持包括例如通过壁运动分析的区域性心肌功能的自动评估、诸如心肌病、冠状动脉疾病之类的心脏疾病和病症及其他与心脏有关的医学病症的自动诊断、以及其他自动决策支持功能。该CAD系统实施利用一组训练数据的机器学习技术以允许该CAD系统“学习”分析病人数据并进行正确的诊断评估和决策以便辅助医生工作流程，其中该组训练数据是从一个或多个相关临床领域中的标记病人病例的数据库和/或这种数据的专家解释获得(学习)的。
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公开(公告)号：CN101551908B
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN200910140866.1
申请日：2004-11-19
Applicant: 美国西门子医疗解决公司
Abstract: 公开了一种利用外观和形状来匹配解剖结构的系统和方法。本发明还涉及一种用于检测和跟踪图像中的候选对象的可变形形状的方法，所述形状通过多个所标记的控制点来表示，该方法包括以下步骤：检测图像帧中可变形形状的至少一个控制点；针对与候选对象相关的每一个控制点，计算位置不确定性矩阵；产生形状模型，以表示在随后的图像帧中可变形形状的动态，所述形状模型包括来自典型对象的图像的训练数据组的统计信息；将形状模型与候选对象的可变形形状对准；合并形状模型与可变形形状；以及评估候选对象的当前形状。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101103377B
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN200480035928.8
申请日：2004-10-04
Applicant: 美国西门子医疗解决公司
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/20 , G06T7/0016 , G06T7/251 , G06T2207/10132 , G06T2207/30048
Abstract: 公开了一种用于进行局部可变形运动分析并且用于准确跟踪将对象局部运动与对象的全局运动隔离的对象运动的系统和方法。所述对象在图像序列中被观察，并且图像区域被取样，以识别对象图像区域和背景图像区域。所识别的背景图像区域中的至少一个背景图像区域的运动被估计，以识别那些受到全局运动的影响的背景图像区域。来自多个背景图像区域的运动被组合，以测量该图像帧中的全局运动。对象图像区域中的所测量的全局运动被补偿以测量对象的局部运动，并且对象的局部运动被跟踪；公开了一种用于将对象的局部可变形运动准确测量为两个控制点集之间的相对运动的系统和方法；所述点集被定义为对象的内轮廓和外轮廓。估计控制点集的运动，并且用相对运动来表征对象的局部变形和局部运动。
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公开(公告)号：CN1934589A
公开(公告)日：2007-03-21
申请号：CN200580009305.8
申请日：2005-03-23
Applicant: 美国西门子医疗解决公司 , 西门子共同研究公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 方法和系统被提供，用于处理医学图像以自动地从医学图像识别解剖体组织构造和视图(或位姿)，并且自动地评价医学图像的诊断质量。在一个方面，用于医学成像的自动决策支持的方法包括获取图像数据，从所述图像数据抽取特征数据，并且利用所抽取的特征数据自动地执行解剖体组织构造识别、视图识别和/或确定图像数据的诊断质量。
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公开(公告)号：CN1781123B
公开(公告)日：2010-05-12
申请号：CN200480006235.6
申请日：2004-03-08
Applicant: 美国西门子医疗解决公司
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06K9/6247 , G06K9/3216 , G06K9/629 , G06K2209/051 , G06T7/215 , G06T7/251 , G06T2207/10132 , G06T2207/30048
Abstract: 本发明公开了一种用于跟踪运动对象的整体形状的系统和方法。沿着整体形状的初始轮廓定义一个或多个控制点。当对象运动时，对一个或多个控制点中的每一个进行跟踪。估计运动中的控制点的位置的不确定性；以及使用一个基于点的协方差矩阵，利用所述不确定性来限制所述整体形状，以便采用一个利用了非正交投影的子空间形状限制模型。
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公开(公告)号：CN101551865A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200910140865.7
申请日：2004-11-19
Applicant: 美国西门子医疗解决公司
Abstract: 公开了一种利用外观和形状来匹配解剖结构的系统和方法。本发明还涉及一种用于检测图像中的解剖结构以及使图像中的解剖结构与图像的训练组中的一个或多个解剖结构相匹配的方法，包括以下步骤：接收候选图像；从该候选图像中提取特征值；应用分类函数，以检测解剖结构；如果检测到解剖结构，则通过使候选图像的所提取的特征值与训练组中的配对图像的特征值相匹配来识别图像的训练组中的一个或多个配对图像；以及利用来自训练组的匹配配对图像中的解剖结构的一个或多个形状来确定候选图像中的解剖结构的形状。
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公开(公告)号：CN101116089A
公开(公告)日：2008-01-30
申请号：CN200580042308.1
申请日：2005-10-07
Applicant: 西门子共同研究公司 , 美国西门子医疗解决公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/4614 , G06K9/6206 , G06K9/6214 , G06K9/6257 , G06K2209/053 , G06T7/0012 , G06T2207/10072 , G06T2207/30032
Abstract: 本发明涉及在解剖结构的三维(3D)图像容积中，检测目标对象的方法。获得了图像容积中的一组候选位置。对于每个候选位置，显露出至少两个不同缩放比例的子容积。每个子容积包含多个体素。对于每个子容积来说，每个子容积在至少两个不同方位旋转。将形状分类器应用于每个子容积。如果子容积中的体素通过形状分类器，则对体素计算一个倾斜方向。如果体素的倾斜方向是预先规定的方位中的一个，则将概率分类器应用于体素。由概率分类器作为一种置信度量计算的概率度量用于子容积。如果置信度量高于预定的阈值，则确定子容积包含了目标对象。
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