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    ETCHED WAFERS AND METHODS OF FORMING THE SAME
    12.
    发明申请
    ETCHED WAFERS AND METHODS OF FORMING THE SAME 有权
    蚀刻波形及其形成方法

    公开(公告)号：US20120153476A1

    公开(公告)日：2012-06-21

    申请号：US12971465

    申请日：2010-12-17

    申请人： Hong Shen

    发明人： Hong Shen

    IPC分类号： H01L23/48 ,  H01L21/768

    CPC分类号： H01L21/76898 ,  H01L21/3081 ,  H01L21/6835 ,  H01L2221/68327 ,  H01L2221/6834 ,  H01L2221/68381

    摘要： Etched wafers and methods of forming the same are disclosed. In one embodiment, a method of etching a wafer is provided. The method includes forming a metal hard mask on the wafer using electroless plating, patterning the metal hard mask, and etching a plurality of features on the wafer using an etcher. The plurality of featured are defined by the metal hard mask.

    摘要翻译： 公开了蚀刻的晶片及其形成方法。 在一个实施例中，提供了蚀刻晶片的方法。 该方法包括使用化学镀在晶片上形成金属硬掩模，图案化金属硬掩模，以及使用蚀刻器蚀刻晶片上的多个特征。 多个特征由金属硬掩模定义。

    Feature processing for lung nodules in computer assisted diagnosis
    13.
    发明授权
    Feature processing for lung nodules in computer assisted diagnosis 有权
    计算机辅助诊断肺结节特征处理

    公开(公告)号：US08107699B2

    公开(公告)日：2012-01-31

    申请号：US12170639

    申请日：2008-07-10

    申请人： Lin Hong ,  Christopher V. Alvino ,  Hong Shen

    发明人： Lin Hong ,  Christopher V. Alvino ,  Hong Shen

    IPC分类号： G06K9/00

    CPC分类号： G06T7/0012 ,  G06T2207/30061 ,  G06T2207/30064

    摘要： Feature processing is provided for lung nodules in computer-assisted diagnosis. A feature that may better distinguish nodules from background is extracted using a Hough transform. Rather than relying on a specific boundary shape, the Hough transform accumulates evidence associated with a region, such as a ring region. The accumulated evidence provides a feature score without requiring a nodule to fit a specific shape. In another approach, a background level is determined from extracted features. Rather than attempting to normalize an image prior to extraction, the features are normalized. The feature normalization and generalized Hough transform extraction may be used together or alone.

    摘要翻译： 在计算机辅助诊断中为肺结节提供特征处理。 使用霍夫变换提取可以更好地区分结节与背景的特征。 霍夫变换不是依赖于特定的边界形状，而是累积与区域相关联的证据，例如环形区域。 积累的证据提供了一个特征分数，而不需要结节来适应特定的形状。 在另一种方法中，从提取的特征确定背景级别。 在尝试在提取之前对图像进行归一化，而不是将特征归一化。 特征归一化和广义霍夫变换提取可以一起使用或单独使用。

    Method and system for locating opaque regions in chest X-ray radiographs
    14.
    发明授权
    Method and system for locating opaque regions in chest X-ray radiographs 失效
    用于定位胸部X线片中不透明区域的方法和系统

    公开(公告)号：US08103077B2

    公开(公告)日：2012-01-24

    申请号：US11951372

    申请日：2007-12-06

    申请人： Lin Hong ,  Ying Li ,  Hong Shen

    发明人： Lin Hong ,  Ying Li ,  Hong Shen

    IPC分类号： G06K9/00

    CPC分类号： G06T7/12

    摘要： A method and system for locating an opaque region, such as a heart region in a chest X-ray radiograph is disclosed. In order to segment a heart region in a chest X-ray radiograph, a heart region boundary is generated based on lung boundaries in the chest X-ray radiograph and an average heart region model. A location of the lower boundary of the heart region in the chest X-ray radiograph is then determined. Left and right portions of the heart region boundary are independently registered to corresponding portions of the lung boundaries, and upper and lower portions of the heart region boundary are adjusted based on the left and right portions in order to form a smooth contour.

    摘要翻译： 公开了一种用于定位不透明区域的方法和系统，例如胸部X射线照片中的心脏区域。 为了在胸部X射线照片中分割心脏区域，基于胸部X射线照片和平均心脏区域模型中的肺边界产生心脏区域边界。 然后确定胸部X线片中的心脏区域的下边界的位置。 心脏区域边界的左右部分独立地登记到肺边界的对应部分，并且基于左右部分来调整心脏区域边界的上部和下部以形成平滑轮廓。

    Computer aided lesion assessment in dynamic contrast enhanced breast MRI images
    15.
    发明授权
    Computer aided lesion assessment in dynamic contrast enhanced breast MRI images 有权
    计算机辅助病变评估动态对比增强胸部MRI图像

    公开(公告)号：US08073214B2

    公开(公告)日：2011-12-06

    申请号：US12117155

    申请日：2008-05-08

    申请人： Lin Hong ,  Hong Shen ,  Shuping Qing

    发明人： Lin Hong ,  Hong Shen ,  Shuping Qing

    IPC分类号： G06K9/00

    CPC分类号： G06T7/0012 ,  G06T2207/10096 ,  G06T2207/30096

    摘要： A method for performing computer-assisted lesion assessment includes acquiring contrast enhanced MRI data. A region of interest is identified. Kinetic properties, morphological properties and pattern of enhancement are determined for the identified region of interest. A score is calculated for each of the kinetic properties, morphological properties, pattern of enhancement. A cumulative score is calculated for the identified region of interest. The scores are provided to a medical practitioner to assist in diagnosing the identified region of interest.

    摘要翻译： 用于执行计算机辅助病变评估的方法包括获取对比度增强的MRI数据。 确定感兴趣的区域。 确定感兴趣区域的动力学性质，形态特征和增强模式。 计算每个动力学性质，形态特征，增强模式的得分。 计算所识别的感兴趣区域的累积分数。 分数被提供给医生以帮助诊断所识别的感兴趣的区域。

    Method and system for automatic lung segmentation
    16.
    发明授权
    Method and system for automatic lung segmentation 有权
    自动肺分割的方法和系统

    公开(公告)号：US07756316B2

    公开(公告)日：2010-07-13

    申请号：US11565711

    申请日：2006-12-01

    申请人： Benjamin Odry ,  Shuping Qing ,  Hong Shen

    发明人： Benjamin Odry ,  Shuping Qing ,  Hong Shen

    IPC分类号： G06K9/00

    CPC分类号： G06K9/4638 ,  G06K2209/05 ,  G06T7/11 ,  G06T7/12 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/30061

    摘要： Disclosed is a systematic way of automatically segmenting lung regions. To increase the efficiency of a lung segmentation technique, a region-based technique, such as region growing, is performed by a computer on a middle slice of the CT volume. A contour-based technique is then used for a plurality of non-middle slices of the CT volume. This allows the implementation to be multithreaded and results in an improvement in the segmentation algorithm's efficiency.

    摘要翻译： 公开了一种自动分割肺部区域的系统方法。 为了提高肺分割技术的效率，基于区域生长的区域技术由计算机在CT体积的中间切片上进行。 然后将基于轮廓的技术用于CT体积的多个非中间切片。 这允许实现是多线程的，并且导致分段算法的效率的改进。

    Machine Learning For Tissue Labeling Segmentation
    18.
    发明申请
    Machine Learning For Tissue Labeling Segmentation 有权
    机器学习用于组织标签分割

    公开(公告)号：US20090116737A1

    公开(公告)日：2009-05-07

    申请号：US12261383

    申请日：2008-10-30

    申请人： Atilla Peter Kiraly ,  Christopher V. Alvino ,  Hong Shen

    发明人： Atilla Peter Kiraly ,  Christopher V. Alvino ,  Hong Shen

    IPC分类号： G06K9/62

    CPC分类号： G06K9/6269 ,  G06K9/0014 ,  G06T7/11 ,  G06T7/143 ,  G06T2207/30024 ,  G06T2207/30096

    摘要： A method for directed machine learning includes receiving features including intensity data and location data of an image, condensing the intensity data and the location data into a feature vector, processing the feature vector by a plurality of classifiers, each classifier trained for a respective trained class among a plurality of classes, outputting, from each classifier, a probability of the feature vector belong to the respective trained class, and assigning the feature vector a label according to the probabilities of the classifiers, wherein the assignment produces a segmentation of the image.

    摘要翻译： 用于定向机器学习的方法包括接收包括强度数据和图像的位置数据的特征，将强度数据和位置数据聚合成特征向量，通过多个分类器处理特征向量，每个分类器针对相应的训练类进行训练 在多个类中，从每个分类器输出特征向量属于相应训练类的概率，并根据分类器的概率向特征向量分配标签，其中分配产生图像的分割。

    Method and System for Registering CT Data Sets
    20.
    发明申请
    Method and System for Registering CT Data Sets 有权
    注册CT数据集的方法和系统

    公开(公告)号：US20080137928A1

    公开(公告)日：2008-06-12

    申请号：US11782834

    申请日：2007-07-25

    申请人： Hong Shen ,  Andrew Litvin ,  Shuping Qing

    发明人： Hong Shen ,  Andrew Litvin ,  Shuping Qing

    IPC分类号： G06K9/00

    CPC分类号： G06T7/38 ,  G06T7/32 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/30012 ,  Y10S128/922

    摘要： Disclosed is a method and apparatus for registering data points in data sets representing scan data. Data points corresponding to a physical feature represented in the scan data are automatically detected. The detected data points in one data set are correlated with detected data points in another data set. A group of similarity transformations between the correlated detected data points is then calculated. The group of similarity transformations is then combined. In one advantageous embodiment, the physical feature is vertebras.

    摘要翻译： 公开了一种用于在表示扫描数据的数据集中注册数据点的方法和装置。 自动检测与扫描数据中表示的物理特征对应的数据点。 一个数据集中检测到的数据点与另一数据集中检测到的数据点相关。 然后计算相关检测数据点之间的一组相似变换。 然后组合相似变换组。 在一个有利的实施例中，物理特征是椎骨。