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公开(公告)号：CN101273919A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810088600.2
申请日：2008-03-28
Applicant: 通用电气公司
CPC classification number: A61B6/032 , A61B6/469 , G06K9/20 , G06K2209/05
Abstract: 本发明涉及使用更新方法和系统的连续图像采集。根据本发明的实施例，一种用于采集图像的方法(10)被提供。所述方法(10)包括采集(12)初始图像数据(14)，在初始图像数据或根据初始图像数据产生的第一图像(16)中的至少一个中识别(18)一个或多个所关心的区域(22)。所述方法进一步包括根据所关心的区域自动地得出(24)一个或多个扫描参数(26)，以及使用扫描参数采集(28)第二图像数据。
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公开(公告)号：CN104463830B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201310429898.X
申请日：2013-09-18
Applicant: 通用电气公司
Abstract: 本发明涉及一种血管内斑块的侦测系统，其包括血管特征模型学习单元、ROI图像捕获单元及异常图像产生单元。该用于血管特征模型学习单元基于包含若干正常血管样品图像的第一组样品图像构建一个血管特征模型。该ROI图像捕获单元用于捕获待测血管图像的ROI。该异常图像产生单元用于比较该待测血管图像的ROI与该血管特征模型之间的差异，并根据比较的差异结果产生一个异常图像。本发明还涉及一种血管内斑块的侦测方法。
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公开(公告)号：CN104463830A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310429898.X
申请日：2013-09-18
Applicant: 通用电气公司
CPC classification number: G06T7/0014 , A61B8/5238 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明涉及一种血管内斑块的侦测系统，其包括血管特征模型学习单元、ROI图像捕获单元及异常图像产生单元。该用于血管特征模型学习单元基于包含若干正常血管样品图像的第一组样品图像构建一个血管特征模型。该ROI图像捕获单元用于捕获待测血管图像的ROI。该异常图像产生单元用于比较该待测血管图像的ROI与该血管特征模型之间的差异，并根据比较的差异结果产生一个异常图像。本发明还涉及一种血管内斑块的侦测方法。
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公开(公告)号：CN101273919B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200810088600.2
申请日：2008-03-28
Applicant: 通用电气公司
CPC classification number: A61B6/032 , A61B6/469 , G06K9/20 , G06K2209/05
Abstract: 本发明涉及使用更新方法和系统的连续图像采集。根据本发明的实施例，一种用于采集图像的方法(10)被提供。所述方法(10)包括采集(12)初始图像数据(14)，在初始图像数据或根据初始图像数据产生的第一图像(16)中的至少一个中识别(18)一个或多个所关心的区域(22)。所述方法进一步包括根据所关心的区域自动地得出(24)一个或多个扫描参数(26)，以及使用扫描参数采集(28)第二图像数据。
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