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公开(公告)号:CN119516182A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202311071097.0
申请日:2023-08-24
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G06V10/26 , G06T7/00 , G06V10/764
Abstract: 一种图像分割装置,能够获得平滑的边界分割结果,并且能够提供直观的便于医生识别的标记信息,且分割准确性高。该图像分割装置具备:取得部,取得带标记信息的块状区域和带标记信息的管状区域;粗分割部,利用所取得的上述块状区域和上述管状区域的标记信息,通过距离变换,生成不带标记信息的作为各子结构的边界区域的待分割区域、和带标记信息的作为粗分割结果的非边界区域;分类器生成部,使用上述非边界区域的标记信息、和由上述待分割区域和上述管状区域确定出的特定位置的标记信息,来生成对空间坐标进行分类的分类器;以及细分割部,利用上述分类器,对上述待分割区域的体素进行分割,确定最终分割结果。
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公开(公告)号:CN118628427A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202310224271.4
申请日:2023-03-08
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G06T7/00 , G06N3/0895 , G06T7/11
Abstract: 一种基于弱监督学习的分割模型学习方法,能够提高学习过程的效率及精度,并且在实际分割过程中不需要生成标注信息就能够得到较平滑的边界,包括如下步骤:获取医用图像数据、用于将规定的构造物划分为多段的第一标注信息、和用于将对规定的构造物进行包覆的块状区域划分为多个区块的第二标注信息,作为学习数据;以及根据损失函数值,将医用图像数据中的体素按照所属区域进行监督,将一部分体素使用第一标注信息进行直接监督,将另一部分体素使用第二标注信息进行间接监督,来优化分割模型的参数。
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公开(公告)号:CN116580071A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202210109999.8
申请日:2022-01-29
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 一种医用图像配准方法、医用图像处理装置、存储介质及程序产品,即使某一种医用图像中所包含的配准对象器官或配准对象部位形变较大,也能够实现两种医用图像之间的配准。本发明的医用图像配准方法,对包含了配准对象器官的多种医用图像进行配准,其中,包括:对象区域提取步骤,针对所述医用图像中的一种医用图像,获取所述配准对象器官的边缘而得到配准对象区域;形变程度计算步骤,计算所述配准对象区域内的多个位置的形变程度;图像刚性配准步骤,根据计算出的每个位置的形变程度以及所述多种医用图像之间在该位置的相似度,对多种所述医用图像进行刚性配准。
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公开(公告)号:CN119180824A
公开(公告)日:2024-12-24
申请号:CN202310746732.4
申请日:2023-06-21
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供可提高瓣膜的分割精度的图像处理方法、图像处理装置及存储介质。本发明的图像处理方法包括如下步骤:在包含瓣膜的医学图像中获取瓣膜的解剖结构信息,该解剖结构信息包括所述瓣膜的特征点区域掩膜、几何形态信息、轮廓信息、领域信息中的至少一个;根据所述解剖结构信息,设定包含所述解剖结构信息的权重的损失函数及该损失函数中的解剖结构信息的权重,并通过该损失函数训练用于分割瓣膜的分割网络;以及使用训练好的分割网络对所述医学图像进行处理,生成作为分割结果的、预测出的瓣膜掩膜。
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公开(公告)号:CN117746046A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202211103315.X
申请日:2022-09-09
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G06V10/28 , G06V10/10 , G06V10/24 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06T7/00 , A61B6/03 , A61B6/04 , A61B6/00
Abstract: 提供医用信息量化装置、医用信息量化方法、医用图像诊断装置以及存储介质,医用信息量化装置包括:获取部,获取包括感兴趣区域的医用图像,并获取感兴趣区域信息;拉伸变换部,基于感兴趣区域信息,对医用图像中的感兴趣区域进行拉伸变换,得到拉伸输出图像;坐标变换部,对拉伸输出图像中的感兴趣区域进行极坐标变换,将拉伸输出图像中的感兴趣区域的环状结构变换为管状结构,得到极坐标输出图像;提取部,提取极坐标输出图像中的管状结构,并进行细化而得到细化输出图像;及量化部,根据细化输出图像,进行特征量化计算,得到量化后的数值。由此,能够实现无需标注即可进行适用于不同肿瘤的环状增强结构的提取及环状增强特征的量化计算,能够便利地执行下游任务。
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公开(公告)号:CN116137026A
公开(公告)日:2023-05-19
申请号:CN202211432902.3
申请日:2022-11-16
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本说明书及附图中公开的实施方式涉及医用图像处理装置、医用图像处理方法及存储介质。本说明书及附图中公开的实施方式要解决的课题之一是得到更精确的形态学的测量结果。有关实施方式的医用图像处理装置具备控制部。控制部针对医用图像数据执行包含至少两个不同种类的处理的第1处理。此外,控制部针对基于第1处理的处理结果而在空间上缩小的范围再执行第1处理。
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