-
公开(公告)号：CN103456037B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201310165830.5
申请日：2013-02-22
CPC分类号： G06T7/00 , A61B6/12 , A61B6/4441 , A61B6/503 , A61B6/5235 , G06F19/00 , G06K9/6247 , G06T7/0012 , G06T7/30 , G06T2207/10081 , G06T2207/30048 , G06T2207/30101
摘要： 本发明涉及心脏介入的术前和术中图像数据的模型融合的方法和系统。公开了一种用于术前图像数据、诸如计算机断层扫描(CT)与术中C型臂CT的基于模型的融合的方法和系统。在术前图像数据中分割第一心包模型，而在C型臂CT体积中分割第二心包模型。估计在第一心包模型与第二心包模型之间的形变场。基于在第一心包模型与第二心包模型之间的所估计的形变场，从术前图像数据提取的目标心脏结构的模型、诸如心室模型或主动脉模型与C型臂CT体积融合。通过使用从不同于当前患者的患者的术前图像数据提取的目标心脏结构的模型，可以使用智能加权平均来改进基于模型的融合结果。
-
公开(公告)号：CN102999938B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201210120120.6
申请日：2012-03-09
CPC分类号： G06K9/6289 , G06K9/6211
摘要： 本发明涉及多模态体积图像的基于模型的融合的方法和系统。公开了一种用于多模态体积图像的融合的方法和系统。接收使用第一成像模态来捕获的第一图像。接收使用第二成像模态来捕获的第二图像。根据第一和第二图像联合地估计模型和目标解剖结构的模型以及变换。该模型表示目标解剖结构在第一图像中的模型，并且变换将目标解剖结构在第二图像中的模型投影到第一图像中的模型。第一和第二图像能够基于经过估计的变换来融合。
-
公开(公告)号：CN102697482A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210120135.2
申请日：2012-03-14
申请人： 西门子公司
IPC分类号： A61B5/00 , A61M25/095
摘要： 本发明涉及使用自适应判别学习和测量融合的导管跟踪的方法和系统。公开了一种用于基于图像的导管跟踪的自适应判别学习和测量融合方法和系统。自适应判别模型基于在荧光透视图像序列的至少一个在前帧中的被跟踪的对象、诸如猪尾导管尖端而被在线训练。至少基于在线训练的自适应判别模型来在荧光透视图像序列的当前帧中跟踪对象。在当前帧中基于三种类型的测量模型的融合来跟踪对象，这三种类型的测量模型包括在线训练的自适应判别模型、离线训练的对象检测模型以及在线表象模型。
-
公开(公告)号：CN102697482B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210120135.2
申请日：2012-03-14
申请人： 西门子公司
IPC分类号： A61B5/00 , A61M25/095
摘要： 本发明涉及使用自适应判别学习和测量融合的导管跟踪的方法和系统。公开了一种用于基于图像的导管跟踪的自适应判别学习和测量融合方法和系统。自适应判别模型基于在荧光透视图像序列的至少一个在前帧中的被跟踪的对象、诸如猪尾导管尖端而被在线训练。至少基于在线训练的自适应判别模型来在荧光透视图像序列的当前帧中跟踪对象。在当前帧中基于三种类型的测量模型的融合来跟踪对象，这三种类型的测量模型包括在线训练的自适应判别模型、离线训练的对象检测模型以及在线表象模型。
-
公开(公告)号：CN103456037A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310165830.5
申请日：2013-02-22
申请人： 西门子公司
CPC分类号： G06T7/00 , A61B6/12 , A61B6/4441 , A61B6/503 , A61B6/5235 , G06F19/00 , G06K9/6247 , G06T7/0012 , G06T7/30 , G06T2207/10081 , G06T2207/30048 , G06T2207/30101
摘要： 本发明涉及心脏介入的术前和术中图像数据的模型融合的方法和系统。公开了一种用于术前图像数据、诸如计算机断层扫描(CT)与术中C型臂CT的基于模型的融合的方法和系统。在术前图像数据中分割第一心包模型，而在C型臂CT体积中分割第二心包模型。估计在第一心包模型与第二心包模型之间的形变场。基于在第一心包模型与第二心包模型之间的所估计的形变场，从术前图像数据提取的目标心脏结构的模型、诸如心室模型或主动脉模型与C型臂CT体积融合。通过使用从不同于当前患者的患者的术前图像数据提取的目标心脏结构的模型，可以使用智能加权平均来改进基于模型的融合结果。
-
公开(公告)号：CN102999938A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210120120.6
申请日：2012-03-09
申请人： 西门子公司
CPC分类号： G06K9/6289 , G06K9/6211
摘要： 本发明涉及多模态体积图像的基于模型的融合的方法和系统。公开了一种用于多模态体积图像的融合的方法和系统。接收使用第一成像模态来捕获的第一图像。接收使用第二成像模态来捕获的第二图像。根据第一和第二图像联合地估计模型和目标解剖结构的模型以及变换。该模型表示目标解剖结构在第一图像中的模型，并且变换将目标解剖结构在第二图像中的模型投影到第一图像中的模型。第一和第二图像能够基于经过估计的变换来融合。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.023 秒)
