公开(公告)号：US07949173B2

公开(公告)日：2011-05-24

申请号：US11866572

申请日：2007-10-03

申请人： Shaohua Kevin Zhou ,  Jinghao Zhou ,  Bogdan Georgescu ,  Dorin Comaniciu

发明人： Shaohua Kevin Zhou ,  Jinghao Zhou ,  Bogdan Georgescu ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00 ,  A61B6/00

CPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/72 ,  G06K2209/05

摘要： A method and system for regression-based object detection in medical images is disclosed. A regression function for predicting a location of an object in a medical image based on an image patch is trained using image-based boosting ridge regression (IBRR). The trained regression function is used to determine a difference vector based on an image patch of a medical image. The difference vector represents the difference between the location of the image patch and the location of a target object. The location of the target object in the medical image is predicted based on the difference vector determined by the regression function.

摘要翻译： 公开了一种用于医学图像中基于回归的物体检测的方法和系统。 使用基于图像的增强脊回归（IBRR）训练用于基于图像块预测医学图像中的对象的位置的回归函数。 训练回归函数用于基于医学图像的图像块来确定差分矢量。 差分向量表示图像块的位置与目标对象的位置之间的差异。 基于由回归函数确定的差分向量来预测目标对象在医学图像中的位置。

公开(公告)号：US20110096969A1

公开(公告)日：2011-04-28

申请号：US12877168

申请日：2010-09-08

申请人： Yefeng Zheng ,  Matthias John ,  Jan Boese ,  Dorin Comaniciu

发明人： Yefeng Zheng ,  Matthias John ,  Jan Boese ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06K9/00214 ,  A61B6/032 ,  A61B6/4441 ,  A61B6/503 ,  A61B6/504 ,  A61B6/5211 ,  G06K9/6209

摘要： A system and method for performing shape-constrained aortic valve landmark detection using 3D medical images is provided. A rigid global shape defining initial positions of a plurality of aortic valve landmarks is detected within a 3D image. Each of the plurality of aortic valve landmarks is detected based on the initial positions.

摘要翻译： 提供了一种用于使用3D医学图像进行形状约束的主动脉瓣地标检测的系统和方法。 在3D图像内检测限定多个主动脉瓣地标的初始位置的刚性全局形状。 基于初始位置检测多个主动脉瓣标记中的每一个。

公开(公告)号：US20110096964A1

公开(公告)日：2011-04-28

申请号：US12901600

申请日：2010-10-11

申请人： Yefeng Zheng ,  David Liu ,  Jan Boese ,  Dorin Comaniciu

发明人： Yefeng Zheng ,  David Liu ,  Jan Boese ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T7/77 ,  G06T7/12 ,  G06T7/143 ,  G06T7/149 ,  G06T2207/10072 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20124 ,  G06T2207/30048

摘要： A method and system for automatic extraction of personalized left atrium models is disclosed. A left atrium chamber body is segmented from a 3D image volume. At least one pulmonary venous ostium is detected on the segmented left atrium chamber body. At least one pulmonary vein trunk connected to the left atrium chamber body is segmented based on the detected pulmonary venous ostia.

摘要翻译： 公开了一种用于自动提取个性化左心房模型的方法和系统。 左心房腔体从3D图像体积分割。 在分割的左心房腔体上检测到至少一个肺静脉口。 基于检测到的肺静脉口，将连接到左心房腔体的至少一个肺静脉干线分段。

公开(公告)号：US07912528B2

公开(公告)日：2011-03-22

申请号：US10876801

申请日：2004-06-25

申请人： Sriram Krishnan ,  Alok Gupta ,  R. Bharat Rao ,  Dorin Comaniciu ,  Xiang Sean Zhou

发明人： Sriram Krishnan ,  Alok Gupta ,  R. Bharat Rao ,  Dorin Comaniciu ,  Xiang Sean Zhou

IPC分类号： A61B5/05

CPC分类号： G16H50/20 ,  G06F19/00

摘要： CAD (computer-aided diagnosis) systems and applications for cardiac imaging are provided, which implement methods to automatically extract and analyze features from a collection of patient information (including image data and/or non-image data) of a subject patient, to provide decision support for various aspects of physician workflow including, for example, automated assessment of regional myocardial function through wall motion analysis, automated diagnosis of heart diseases and conditions such as cardiomyopathy, coronary artery disease and other heart-related medical conditions, and other automated decision support functions. The CAD systems implement machine-learning techniques that use a set of training data obtained (learned) from a database of labeled patient cases in one or more relevant clinical domains and/or expert interpretations of such data to enable the CAD systems to “learn” to analyze patient data and make proper diagnostic assessments and decisions for assisting physician workflow.

摘要翻译： 提供了用于心脏成像的CAD（计算机辅助诊断）系统和应用，其实现了从受试患者的患者信息（包括图像数据和/或非图像数据）的集合中自动提取和分析特征的方法，以提供 对医师工作流程的各个方面的决策支持，包括例如通过壁运动分析自动评估区域性心肌功能，心脏病的自动诊断和诸如心肌病，冠状动脉疾病和其他与心脏相关的医疗状况等条件，以及其他自动化决策 支持功能。 CAD系统实施机器学习技术，其使用从一个或多个相关临床领域的标记的患者病例的数据库获得（学习）的一组训练数据和/或对这些数据的专家解释，使得CAD系统能够“学习” 分析患者数据，进行适当的诊断评估和决策，以协助医师的工作流程。

公开(公告)号：US07899209B2

公开(公告)日：2011-03-01

申请号：US11112930

申请日：2005-04-22

申请人： Michael Greiffenhagen ,  Visvanathan Ramesh ,  Dorin Comaniciu

发明人： Michael Greiffenhagen ,  Visvanathan Ramesh ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00 ,  H04N7/18

CPC分类号： H04N7/181 ,  G06T7/277 ,  G06T7/77 ,  G06T2207/30196 ,  G06T2207/30232 ,  G06T2207/30241 ,  G08B13/19604 ,  G08B13/19608 ,  G08B13/19628 ,  G08B13/19641 ,  G08B13/19643 ,  G08B13/19647 ,  H04N5/232

摘要： The present invention relates to a method for visually detecting and tracking an object through a space. The method chooses modules for a restricting a search function within the space to regions with a high probability of significant change, the search function operating on images supplied by a camera. The method also derives statistical models for errors, including quantifying an indexing step performed by an indexing module, and tuning system parameters. Further the method applies a likelihood model for candidate hypothesis evaluation and object parameters estimation for locating the object.

摘要翻译： 本发明涉及一种用于通过空间目视检测和跟踪物体的方法。 该方法选择用于将空间内的搜索功能限制在具有很大变化概率的区域的模块，该搜索功能对由相机提供的图像进行操作。 该方法还导出错误的统计模型，包括量化由索引模块执行的索引步骤，以及调整系统参数。 此外，该方法应用候选假设评估的可行性模型和用于定位对象的对象参数估计。

公开(公告)号：US20110033102A1

公开(公告)日：2011-02-10

申请号：US12774146

申请日：2010-05-05

申请人： Ying Zhu ,  Simone Prummer ,  Peng Wang ,  Terrence Chen ,  Martin Ostermeier ,  Dorin Comaniciu

发明人： Ying Zhu ,  Simone Prummer ,  Peng Wang ,  Terrence Chen ,  Martin Ostermeier ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T7/0016 ,  G06T2207/10121 ,  G06T2207/20224 ,  G06T2207/30101

摘要： A method and system for extracting coronary vessels fluoroscopic image sequences using coronary digital subtraction angiography (DSA) are disclosed. A set of mask images of a coronary region is received, and a sequence of contrast images for the coronary region is received. For each contrast image, a motion estimate is calculated between each of the mask images and a background region of the contrast image and a covariance is calculated for each motion estimate. Multiple background layer predictions are generated by generating a background layer prediction for each mask image based on the calculated motion estimate and covariance. The multiple background layer estimates are combined using statistical fusion to generate a final estimated background layer. The final estimated background layer is subtracted from the contrast image to extract a coronary vessel layer for the contrast image.

摘要翻译： 公开了使用冠状动脉数字减影血管造影（DSA）提取冠脉血管荧光镜图像序列的方法和系统。 接收冠状动脉区域的一组掩模图像，并且接收冠状动脉区域的对比度图像序列。 对于每个对比度图像，在每个掩模图像和对比度图像的背景区域之间计算运动估计，并且针对每个运动估计计算协方差。 通过基于计算的运动估计和协方差为每个掩模图像生成背景层预测来生成多个背景层预测。 使用统计融合来组合多个背景层估计以产生最终估计的背景层。 从对比度图像中减去最终估计的背景层，以提取对比度图像的冠状血管层。

公开(公告)号：US07831074B2

公开(公告)日：2010-11-09

申请号：US11539989

申请日：2006-10-10

申请人： Shaohua Kevin Zhou ,  Jie Shao ,  Jonathan Dowdall ,  Adrian Barbu ,  Bogdan Georgescu ,  Dorin Comaniciu

发明人： Shaohua Kevin Zhou ,  Jie Shao ,  Jonathan Dowdall ,  Adrian Barbu ,  Bogdan Georgescu ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  H04N5/225

CPC分类号： G06K9/6257 ,  G06K2209/05 ,  G06T7/33 ,  G06T2207/10124 ,  G06T2207/10132 ,  G06T2207/30048

摘要： The present invention is directed to a method for populating a database with a set of images of an anatomical structure. The database is used to perform appearance matching in image pairs of the anatomical structure. A set of image pairs of anatomical structures is received, where each image pair is annotated with a plurality of location-sensitive regions that identify a particular aspect of the anatomical structure. Weak learners are iteratively selected and an image patch is identified. A boosting process is used to identify a strong classifier based on responses to the weak learners applied to the identified image patch for each image pair. The responses comprise a feature response and a location response associated with the image patch. Positive and negative image pairs are generated. The positive and negative image pairs are used to learn a similarity function. The learned similarity function and iteratively selected weak learners are stored in the database.

摘要翻译： 本发明涉及一种用解剖结构的一组图像填充数据库的方法。 该数据库用于在解剖结构的图像对中执行外观匹配。 接收一组解剖结构的图像对，其中每个图像对用多个识别解剖结构的特定方面的位置敏感区域注释。 迭代选择弱学习者，并识别图像补丁。 基于对应用于每个图像对的所识别的图像补丁的弱学习者的响应，使用增强过程来识别强分类器。 响应包括与图像块相关联的特征响应和位置响应。 产生正负图像对。 正负图像对用于学习相似度函数。 学习的相似度函数和迭代选择的弱学习者存储在数据库中。

公开(公告)号：US07804999B2

公开(公告)日：2010-09-28

申请号：US11372782

申请日：2006-03-10

申请人： Shaohua Kevin Zhou ,  Bogdan Georgescu ,  Xiang Zhou ,  Dorin Comaniciu

发明人： Shaohua Kevin Zhou ,  Bogdan Georgescu ,  Xiang Zhou ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06K9/46

CPC分类号： G06K9/6256 ,  G06K2009/00322 ,  G06K2209/05

摘要： A method for performing image based regression using boosting to infer an entity that is associated with an image of an object is disclosed. A regression function for a plurality of images is learned in which for each image the associated entity is known. The learned regression function is used to predict an entity associated with an image in which the entity is not known.

摘要翻译： 公开了一种使用增强来执行基于图像的回归的方法来推断与对象的图像相关联的实体。 学习用于多个图像的回归函数，其中对于每个图像，相关联的实体是已知的。 学习的回归函数用于预测与实体不知道的图像相关联的实体。

公开(公告)号：US20100240996A1

公开(公告)日：2010-09-23

申请号：US12702036

申请日：2010-02-08

申请人： Razvan Ioan Ionasec ,  Ingmar Voigt ,  Yang Wang ,  Bogdan Georgescu ,  Helene C. Houle ,  Dorin Comaniciu ,  Fernando Vega-Higuera

发明人： Razvan Ioan Ionasec ,  Ingmar Voigt ,  Yang Wang ,  Bogdan Georgescu ,  Helene C. Houle ,  Dorin Comaniciu ,  Fernando Vega-Higuera

IPC分类号： A61B8/14 ,  G06K9/62

CPC分类号： G06T7/0016 ,  G06T7/251 ,  G06T7/262 ,  G06T7/277 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/10076 ,  G06T2207/10136 ,  G06T2207/20016 ,  G06T2207/30048 ,  G06T2207/30241

摘要： Heart valve operation is assessed with patient-specific medical diagnostic imaging data. To deal with the complex motion of the passive valve tissue, a hierarchal model is used. Rigid global motion of the overall valve, non-rigid local motion of landmarks of the valve, and surface motion of the valve are modeled sequentially. For the non-rigid local motion, a spectral trajectory approach is used in the model to determine location and motion of the landmarks more efficiently than detection and tracking. Given efficiencies in processing, more than one valve may be modeled at a same time. A graphic overlay representing the valve in four dimensions and/or quantities may be provided during an imaging session. One or more of these features may be used in combination or independently.

摘要翻译： 心脏瓣膜手术用患者特定的医学诊断成像数据进行评估。 为了处理被动瓣膜组织的复杂运动，使用了层次模型。 总体阀门的刚性全局运动，阀门的标志的非刚性局部运动以及阀门的表面运动被依次建模。 对于非刚性局部运动，在模型中使用频谱轨迹方法，以比检测和跟踪更有效地确定地标的位置和运动。 在处理效率方面，可以同时对多个阀进行建模。 可以在成像会话期间提供表示四维和/或数量的阀的图形覆盖。 这些特征中的一个或多个可以组合使用或独立使用。

公开(公告)号：US07773787B2

公开(公告)日：2010-08-10

申请号：US11399164

申请日：2006-04-06

申请人： Huseyin Tek ,  Alper Ayvaci ,  Dorin Comaniciu

发明人： Huseyin Tek ,  Alper Ayvaci ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/34

CPC分类号： G06T7/60 ,  G06T7/12 ,  G06T7/181 ,  G06T2207/10072 ,  G06T2207/20116 ,  G06T2207/20156 ,  G06T2207/20192 ,  G06T2207/30101

摘要： Disclosed is a method and system for detecting a boundary of a vessel in an image. Edges in the image are detected. Edge detection is based on the change in intensity over some distance while varying the scale of the distance. A set of edges is then selected from the detected edges. An initial vessel boundary is determined based on the selected set, and a shape descriptor (e.g., one or more elliptical shape descriptors) is applied to the initial vessel boundary to determine a final vessel boundary.

摘要翻译： 公开了一种用于检测图像中的血管边界的方法和系统。 检测到图像中的边缘。 边缘检测是基于一定距离的强度变化，同时改变距离的尺度。 然后从检测到的边缘中选择一组边。 基于所选择的集合来确定初始容器边界，并且将形状描述符（例如，一个或多个椭圆形状描述符）应用于初始容器边界以确定最终的容器边界。