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    Method and system for physiological image registration and fusion
    92.
    发明授权
    Method and system for physiological image registration and fusion 有权
    生理图像配准和融合的方法和系统

    公开(公告)号：US09547902B2

    公开(公告)日：2017-01-17

    申请号：US12562483

    申请日：2009-09-18

    申请人： Razvan Ionasec ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Dorin Comaniciu

    发明人： Razvan Ionasec ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Dorin Comaniciu

    IPC分类号： G06K9/00 ,  G06T7/00 ,  G06K9/62

    CPC分类号： G06T7/35 ,  G06K9/621 ,  G06K2209/05 ,  G06T7/344

    摘要： A method and system for physiological image registration and fusion is disclosed. A physiological model of a target anatomical structure in estimated each of a first image and a second image. The physiological model is estimated using database-guided discriminative machine learning-based estimation. A fused image is then generated by registering the first and second images based on correspondences between the physiological model estimated in each of the first and second images.

    摘要翻译： 公开了一种用于生理图像配准和融合的方法和系统。 估计每个第一图像和第二图像中的目标解剖结构的生理模型。 使用数据库引导的基于判别机器学习的估计来估计生理模型。 然后通过基于在第一和第二图像中的每一个中估计出的生理模型之间的对应来登记第一和第二图像来生成融合图像。

    Method and system for generating a four-chamber heart model
    95.
    发明授权
    Method and system for generating a four-chamber heart model 有权
    用于产生四室心脏模型的方法和系统

    公开(公告)号：US09275190B2

    公开(公告)日：2016-03-01

    申请号：US12082143

    申请日：2008-04-09

    申请人： Yefeng Zheng ,  Adrian Barbu ,  Bogdan Georgescu ,  Michael Lynch ,  Michael Scheuering ,  Dorin Comaniciu

    发明人： Yefeng Zheng ,  Adrian Barbu ,  Bogdan Georgescu ,  Michael Lynch ,  Michael Scheuering ,  Dorin Comaniciu

    IPC分类号： G06F19/00

    CPC分类号： G06F19/3437 ,  G06F19/00 ,  G06F19/34 ,  G06T2207/30048 ,  G16H50/50

    摘要： A method and system for building a statistical four-chamber heart model from 3D volumes is disclosed. In order to generate the four-chamber heart model, each chamber is modeled using an open mesh, with holes at the valves. Based on the image data in one or more 3D volumes, meshes are generated and edited for the left ventricle (LV), left atrium (LA), right ventricle (RV), and right atrium (RA). Resampling to enforce point correspondence is performed during mesh editing. Important anatomic landmarks in the heart are explicitly represented in the four-chamber heart model of the present invention.

    摘要翻译： 公开了一种用于从3D体积构建统计四室心脏模型的方法和系统。 为了产生四腔心脏模型，每个腔室都使用开放的网格进行建模，在阀门处有孔。 基于一个或多个3D体积中的图像数据，为左心室（LV），左心房（LA），右心室（RV）和右心房（RA）生成并编辑网格。 在网格编辑期间执行重新采样以强制点对应。 在本发明的四腔心脏模型中明确地表示心脏中的重要解剖学标志。

    SYSTEM AND METHODS FOR INTEGRATED AND PREDICTIVE ANALYSIS OF MOLECULAR, IMAGING, AND CLINICAL DATA FOR PATIENT-SPECIFIC MANAGEMENT OF DISEASES
    100.
    发明申请
    SYSTEM AND METHODS FOR INTEGRATED AND PREDICTIVE ANALYSIS OF MOLECULAR, IMAGING, AND CLINICAL DATA FOR PATIENT-SPECIFIC MANAGEMENT OF DISEASES 审中-公开
    用于疾病特异性管理的分子，成像和临床数据的综合和预测分析的系统和方法

    公开(公告)号：US20140012558A1

    公开(公告)日：2014-01-09

    申请号：US13928430

    申请日：2013-06-27

    申请人： Tommaso Mansi ,  Wei Keat Lim ,  Vanessa King ,  Andreas Kremer ,  Bogdan Georgescu ,  Xudong Zheng ,  Ali Kamen ,  Andreas Keller ,  Cord Friedrich Staehler ,  Emil Wirsz ,  Dorin Comaniciu

    发明人： Tommaso Mansi ,  Wei Keat Lim ,  Vanessa King ,  Andreas Kremer ,  Bogdan Georgescu ,  Xudong Zheng ,  Ali Kamen ,  Andreas Keller ,  Cord Friedrich Staehler ,  Emil Wirsz ,  Dorin Comaniciu

    IPC分类号： G06F19/00

    CPC分类号： G16H50/50 ,  G06F19/12

    摘要： A system operating in a plurality of modes to provide an integrated analysis of molecular data, imaging data, and clinical data associated with a patient includes a multi-scale model, a molecular model, and a linking component. The multi-scale model is configured to generate one or more estimated multi-scale parameters based on the clinical data and the imaging data when the system operates in a first mode, and generate a model of organ functionality based on one or more inferred multi-scale parameters when the system operates in a second mode. The molecular model is configured to generate one or more first molecular findings based on a molecular network analysis of the molecular data, wherein the molecular model is constrained by the estimated parameters when the system operates in the first mode. The linking component, which is operably coupled to the multi-scale model and the molecular model, is configured to transfer the estimated multi-scale parameters from the multi-scale model to the molecular model when the system operates in the first mode, and generate, using a machine learning process, the inferred multi-scale parameters based on the molecular findings when the system operates in the second mode.

    摘要翻译： 以多种模式操作以提供与患者相关联的分子数据，成像数据和临床数据的集成分析的系统包括多尺度模型，分子模型和连接部件。 多尺度模型被配置为当系统以第一模式操作时，基于临床数据和成像数据生成一个或多个估计的多尺度参数，并且基于一个或多个推断的多尺度模型生成器官功能模型， 系统在第二模式下运行时的缩放参数。 分子模型被配置为基于分子数据的分子网络分析产生一个或多个第一分子发现，其中当系统以第一模式操作时，分子模型受到估计参数约束。 可操作地耦合到多尺度模型和分子模型的连接部件被配置为当系统在第一模式下操作时将估计的多尺度参数从多尺度模型传递到分子模型，并且生成 ，使用机器学习过程，当系统在第二模式下操作时，基于分子发现的推断的多尺度参数。