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公开(公告)号:CN111095428B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN201880060280.1
申请日:2018-08-02
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 具有深度学习神经网络的超声系统被用于通过对正交信息的分析消除颈动脉的B模式图像中的薄雾伪影。在所描述的实施方式中,正交信息包括B模式图像的结构信息以及与B模式图像的视场相同的视场的运动信息。在另一实施例中,神经网络通过降低伪影的深度处的TGC增益来降低薄雾伪影。
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公开(公告)号:CN115769305A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202180045244.X
申请日:2021-06-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G16H30/00
Abstract: 一种超声成像系统可以包括可以至少部分地基于一个或多个用户的使用数据来适配的用户接口。在一些示例中,可以改变软控件或硬控件的功能。在一些示例中,可以改变软控件或硬控件的布局或外观。在一些示例中,可以从用户接口移除很少使用的控件。在一些示例中,可以基于正在被成像的解剖特征来适配用户接口。在一些示例中,可以通过人工智能/机器学习模型来分析使用数据,所述人工智能/机器学习模型可以提供可以用于适配用户接口的输出。
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公开(公告)号:CN112055841A
公开(公告)日:2020-12-08
申请号:CN201980028020.0
申请日:2019-04-11
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor: A·阿加瓦尔
IPC: G06F3/0488 , A61B8/00 , G06F3/0484
Abstract: 本发明涉及一种用于将标记(42)精确定位在显示器(5)上的方法。所述方法包括以下步骤:(a)将被叠加在图像上的标记(42)显示在显示器上,其中,所述标记(42)指示第一点(43);(b)响应于用户输入事件(64)而获得所述显示器(5)上的第二点(44)的坐标;(c)确定所述显示器(5)上的第三点(54)的坐标,所述第三点(54)被定位于在通过连接第一和第二点(43、44)定义的方向(48)上距所述第一点(43)定义的距离(52)处;并且(d)将所述标记(42)从所述第一点(43)移动到所述第三点(54),使得所述标记(42)指示所述第三点。本发明还涉及计算机程序、计算机可读介质(9)和图像评价设备(1)。
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公开(公告)号:CN109069110A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201780028040.9
申请日:2017-05-03
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 通过点击快速启动键,超声系统被快速设置以对靶解剖结构进行3D成像。系统使用系统输入,诸如2D参考图像的特性,以确定3D设置配置。基于系统输入,可以选择并运行宏指令以设置系统以在选定模式下对靶解剖结构进行3D检查,临床上有用的3D图像和适当的3D控制被启用。
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公开(公告)号:CN109069110B
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN201780028040.9
申请日:2017-05-03
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 通过点击快速启动键,超声系统被快速设置以对靶解剖结构进行3D成像。系统使用系统输入,诸如2D参考图像的特性,以确定3D设置配置。基于系统输入,可以选择并运行宏指令以设置系统以在选定模式下对靶解剖结构进行3D检查,临床上有用的3D图像和适当的3D控制被启用。
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公开(公告)号:CN112055841B
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN201980028020.0
申请日:2019-04-11
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor: A·阿加瓦尔
IPC: G06F3/0488 , A61B8/00 , G06F3/0484
Abstract: 本发明涉及一种用于将标记(42)精确定位在显示器(5)上的方法。所述方法包括以下步骤:(a)将被叠加在图像上的标记(42)显示在显示器上,其中,所述标记(42)指示第一点(43);(b)响应于用户输入事件(64)而获得所述显示器(5)上的第二点(44)的坐标;(c)确定所述显示器(5)上的第三点(54)的坐标,所述第三点(54)被定位于在通过连接第一和第二点(43、44)定义的方向(48)上距所述第一点(43)定义的距离(52)处;并且(d)将所述标记(42)从所述第一点(43)移动到所述第三点(54),使得所述标记(42)指示所述第三点。本发明还涉及计算机程序、计算机可读介质(9)和图像评价设备(1)。
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公开(公告)号:CN111095428A
公开(公告)日:2020-05-01
申请号:CN201880060280.1
申请日:2018-08-02
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 具有深度学习神经网络的超声系统被用于通过对正交信息的分析消除颈动脉的B模式图像中的薄雾伪影。在所描述的实施方式中,正交信息包括B模式图像的结构信息以及与B模式图像的视场相同的视场的运动信息。在另一实施例中,神经网络通过降低伪影的深度处的TGC增益来降低薄雾伪影。
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