公开(公告)号：US20130004052A1

公开(公告)日：2013-01-03

申请号：US13533314

申请日：2012-06-26

申请人： Mingqing Chen ,  Yefeng Zheng ,  Kerstin Mueller ,  Christopher Rohkohl ,  Günter Lauritsch ,  Jan Boese ,  Gareth Funka-Lea ,  Dorin Comaniciu

发明人： Mingqing Chen ,  Yefeng Zheng ,  Kerstin Mueller ,  Christopher Rohkohl ,  Günter Lauritsch ,  Jan Boese ,  Gareth Funka-Lea ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T7/251 ,  G06T11/005 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/30048 ,  G06T2211/412

摘要： Background information is subtracted from projection data in medical diagnostic imaging. The background is removed using data acquired in a single rotational sweep of a C-arm. The removal may be by masking out a target, leaving the background, in the data as constructed into a volume. For subtraction, the masked background information is projected to a plane and subtracted from the data representing the plane.

摘要翻译： 医疗诊断成像中的投影数据中减去背景信息。 使用在C臂的单次旋转扫描中获取的数据来去除背景。 删除可能是通过将构建成一个卷的数据中的一个目标掩盖掉，留下背景。 对于减法，将掩蔽的背景信息投影到平面，并从表示平面的数据中减去。

公开(公告)号：US08340385B2

公开(公告)日：2012-12-25

申请号：US12630061

申请日：2009-12-03

申请人： Yefeng Zheng ,  Bogdan Georgescu ,  Arne Littmann ,  Edgar Mueller ,  Dorin Comaniciu

发明人： Yefeng Zheng ,  Bogdan Georgescu ,  Arne Littmann ,  Edgar Mueller ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06K9/3241 ,  G06K2209/051 ,  G06T7/11 ,  G06T7/143 ,  G06T2207/10088 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30048

摘要： A method and system for left ventricle (LV) detection in 2D magnetic resonance imaging (MRI) images is disclosed. In order to detect the LV in a 2D MRI image, a plurality of LV candidates are detected, for example using marginal space learning (MSL) based detection. Candidates for distinctive anatomic landmarks associated with the LV are then detected in the 2D MRI image. In particular, apex candidates and base candidates are detected in the 2D MRI image. One of the LV candidates is selected as a final LV detection result by ranking the LV candidates based on the LV candidates, the apex candidates, and the base candidates using a trained ranking model.

摘要翻译： 公开了一种用于2D磁共振成像（MRI）图像中左心室（LV）检测的方法和系统。 为了检测2D MRI图像中的LV，例如使用基于边缘空间学习（MSL）的检测来检测多个LV候选。 然后在2D MRI图像中检测与LV相关的特征性解剖学标记的候选者。 特别地，在2D MRI图像中检测到顶点候选和基础候选。 通过使用训练排名模型，基于LV候选，顶点候选和基础候选对LV候选进行排名，将LV候选者中的一个选择为最终的LV检测结果。

公开(公告)号：US20120230570A1

公开(公告)日：2012-09-13

申请号：US13415890

申请日：2012-03-09

申请人： Yefeng Zheng ,  Tianzhou Wang ,  Matthias John ,  Gareth Funka-Lea ,  Jan Boese ,  Dorin Comaniciu

发明人： Yefeng Zheng ,  Tianzhou Wang ,  Matthias John ,  Gareth Funka-Lea ,  Jan Boese ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T17/20 ,  G06T7/12 ,  G06T7/149 ,  G06T2200/08 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30048 ,  G06T2210/41

摘要： A method and system for multi-part left atrium (LA) segmentation in a C-arm CT volume is disclosed. Multiple LA part models, including an LA chamber body mesh, an appendage mesh, a left inferior pulmonary vein (PV) mesh, a left superior PV mesh, a right inferior PV mesh, and a right superior PV mesh, are segmented in a 3D volume. The LA chamber body mesh and the appendage mesh may be segmented as a combined object and the PV meshes may be segmented subject to a statistical shape constraint. A consolidated LA mesh is generated from the segmented LA part models.

摘要翻译： 公开了一种用于C臂CT体积中多部分左心房（LA）分割的方法和系统。 多个LA部分模型，包括LA室体网，附属网，左下肺静脉（PV）网，左上PV网，右下PV网和右上PV网被分割成3D 卷。 LA室体网格和附属网格可以被分割为组合对象，并且PV网格可以被划分为受统计形状约束。 从分段的LA零件模型生成合并的LA网格。

公开(公告)号：US20120087563A1

公开(公告)日：2012-04-12

申请号：US13267662

申请日：2011-10-06

申请人： Razvan Ioan Ionasec ,  Ingmar Voigt ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Jan Boese ,  Klaus Klingenbeck ,  Dorin Comaniciu

发明人： Razvan Ioan Ionasec ,  Ingmar Voigt ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Jan Boese ,  Klaus Klingenbeck ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T19/006 ,  G06T7/344 ,  G06T17/00 ,  G06T2207/10072 ,  G06T2207/10121 ,  G06T2207/10136 ,  G06T2207/30048 ,  G16H50/50

摘要： A method and system for intraoperative guidance in an off-pump mitral valve repair procedure is disclosed. A plurality of patient-specific models of the mitral valve are generated, each from pre-operative image data obtained using a separate imaging modality. The pre-operative image data from the separate imaging modalities are fused into a common coordinate system by registering the plurality of patient-specific models. A model of the mitral valve is estimated in real-time in intraoperative image data using a fused physiological prior resulting from the registering of the plurality of patient-specific models.

摘要翻译： 公开了一种用于非抽血二尖瓣修复手术中术中引导的方法和系统。 产生多个患者特异性二尖瓣模型，每个来自使用单独成像模态获得的术前图像数据。 来自分开的成像模态的手术前图像数据通过登记多个患者特定模型而融合到公共坐标系中。 使用由多个患者特定模型的登记产生的融合生理学先验在实际的术中图像数据中估计二尖瓣的模型。

公开(公告)号：US08150119B2

公开(公告)日：2012-04-03

申请号：US12319686

申请日：2009-01-09

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

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

IPC分类号： G06K9/34 ,  G06T15/00

CPC分类号： G06K9/34 ,  G06K2209/051 ,  G06T7/12 ,  G06T7/149 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/20124 ,  G06T2207/30048

摘要： A method and system for left ventricle (LV) endocardium surface segmentation using constrained optimal mesh smoothing is disclosed. The LV endocardium surface in the 3D cardiac volume is initially segmented in a 3D cardiac volume, such as a CT volume, resulting in an LV endocardium surface mesh. A smoothed LV endocardium surface mesh is generated by smoothing the LV endocardium surface mesh using constrained optimal mesh smoothing. The constrained optimal mesh smoothing determines an optimal adjustment for each point on the LV endocardium surface mesh by minimizing an objective function based at least on a smoothness measure, subject to a constraint bounding the adjustment for each point. The adjustment for each point can be constrained to prevent adjustments inward toward the blood pool in order to ensure that the smoothed LV endocardium surface mesh encloses the entire blood pool.

摘要翻译： 公开了使用约束最优网格平滑的左心室（LV）心内膜表面分割的方法和系统。 3D心脏体积中的LV心内膜表面最初在3D心脏体积（例如CT体积）中分段，导致LV心内膜表面网。 通过使用约束最优网格平滑平滑LV心内膜表面网格来生成平滑的LV心内膜表面网格。 受约束的最优网格平滑通过使至少基于平滑度量度的目标函数最小化来限制LV心内膜表面网格上的每个点的最佳调整，受限于对每个点的调整。 可以限制每个点的调整以防止向血液向内的调节，以确保平滑的LV心内膜表面网格包围整个血液池。

公开(公告)号：US20110153286A1

公开(公告)日：2011-06-23

申请号：US12975714

申请日：2010-12-22

申请人： Dominik Zaeuner ,  Razvan Ioan Ionasec ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Dorin Comaniciu ,  Ingmar Voigt ,  Jan Boese

发明人： Dominik Zaeuner ,  Razvan Ioan Ionasec ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Dorin Comaniciu ,  Ingmar Voigt ,  Jan Boese

IPC分类号： G06F17/50

CPC分类号： G06T19/00 ,  G06F19/321 ,  G06T17/00 ,  G06T2219/2004 ,  G16H50/50

摘要： A method and system for virtual percutaneous valve implantation is disclosed. A patient-specific anatomical model of a heart valve is estimated based on 3D cardiac medical image data and an implant model representing a valve implant is virtually deployed into the patient-specific anatomical model of the heart valve. A library of implant models, each modeling geometrical properties of a corresponding valve implant, is maintained. The implant models maintained in the library are virtually deployed into the patient specific anatomical model of the heart valve to select an implant type and size and deployment location and orientation for percutaneous valve implantation.

摘要翻译： 公开了一种用于虚拟经皮瓣植入的方法和系统。 基于3D心脏医学图像数据估计心脏瓣膜的患者特异性解剖模型，并且代表瓣膜植入物的植入模型实际上部署到心脏瓣膜的患者特异性解剖模型中。 植入物模型库，每个建模相应的阀门植入物的几何特性被维持。 维护在库中的植入物模型实际上部署到心脏瓣膜的患者特异性解剖模型中，以选择用于经皮瓣膜植入的植入物类型和尺寸以及部署位置和取向。

公开(公告)号：US20090304251A1

公开(公告)日：2009-12-10

申请号：US12471761

申请日：2009-05-26

申请人： Yefeng Zheng ,  Bogdan Georgescu ,  Haibin Ling ,  Michael Scheuering ,  Dorin Comaniciu

发明人： Yefeng Zheng ,  Bogdan Georgescu ,  Haibin Ling ,  Michael Scheuering ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06K9/3233 ,  G06K2209/051 ,  G06T7/75 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/30004

摘要： A method and apparatus for detecting 3D anatomical objects in medical images using constrained marginal space learning (MSL) is disclosed. A constrained search range is determined for an input medical image volume based on training data. A first trained classifier is used to detect position candidates in the constrained search range. Position-orientation hypotheses are generated from the position candidates using orientation examples in the training data. A second trained classifier is used to detect position-orientation candidates from the position-orientation hypotheses. Similarity transformation hypotheses are generated from the position-orientation candidates based on scale examples in the training data. A third trained classifier is used to detect similarity transformation candidates from the similarity transformation hypotheses, and the similarity transformation candidates define the position, translation, and scale of the 3D anatomic object in the medical image volume.

摘要翻译： 公开了一种使用受限边际空间学习（MSL）检测医学图像中3D解剖学对象的方法和装置。 基于训练数据确定输入医学图像体积的约束搜索范围。 第一训练分类器用于检测约束搜索范围内的位置候选。 使用训练数据中的取向示例从位置候选者生成位置取向假设。 第二训练分类器用于从位置定向假设检测位置方向候选。 基于训练数据中的比例示例，从位置定位候选生成相似度转换假设。 第三训练分类器用于从相似变换假设检测相似变换候选，并且相似变换候选定义医学图像体积中的3D解剖对象的位置，平移和比例。

公开(公告)号：US20090074280A1

公开(公告)日：2009-03-19

申请号：US12186815

申请日：2008-08-06

申请人： Xiaoguang Lu ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Joanne Otsuki ,  Dorin Comaniciu

发明人： Xiaoguang Lu ,  Bogdan Georgescu ,  Yefeng Zheng ,  Joanne Otsuki ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： A61B5/00

CPC分类号： A61B8/00 ,  A61B8/06 ,  A61B8/065 ,  A61B8/08 ,  A61B8/0883 ,  A61B8/0891 ,  A61B8/13 ,  A61B8/14 ,  A61B8/463 ,  A61B8/483 ,  A61B8/488 ,  A61B8/523 ,  G06F19/321 ,  G06K9/468 ,  G06K9/6256 ,  G16H50/20

摘要： A plane position for a standard view is detected from three-dimensional echocardiographic data. The position of the plane within the volume is defined by translation, orientation (rotation), and/or scale. Possible positions are detected and other possible positions are ruled out. The classification of the possible positions occurs sequentially by translation, then orientation, and then scale. The sequential process may limit calculations required to identify the plane position for a desired view.

摘要翻译： 从三维超声心动图数据检测标准视图的平面位置。 平面在体积内的位置由平移，定向（旋转）和/或刻度来定义。 检测到可能的位置，排除其他可能的位置。 可能的位置的分类依次通过翻译，然后定向，然后缩放。 顺序过程可能会限制为所需视图识别平面位置所需的计算。

公开(公告)号：US20080262814A1

公开(公告)日：2008-10-23

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： G06G7/60

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。

公开(公告)号：US20070046696A1

公开(公告)日：2007-03-01

申请号：US11464851

申请日：2006-08-16

申请人： Yefeng Zheng ,  Xiang Zhou ,  Shaohua Zhou ,  Bogdan Georgescu ,  Dorin Comaniciu

发明人： Yefeng Zheng ,  Xiang Zhou ,  Shaohua Zhou ,  Bogdan Georgescu ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G09G5/00

CPC分类号： G06K9/6255 ,  G06K9/6206 ,  G06K9/6256

摘要： A system and method for identifying a shape of an anatomical structure in an input image is disclosed. An input image is received and warped using a set of warping templates resulting in a set of warped images. An integral image is calculated for each warped image. Selected features are extracted based on the integral image. A boosted feature score is calculated for the combined selected features for each warped image. The warped images are ranked based on the boosted feature scores. A predetermined number of warped images are selected that have the largest feature scores. Each selected warped image is associated with its corresponding warping template. The corresponding warping templates are associated with stored shape models. The shape of the input image is identified based on the weighted average of the shapes models.

摘要翻译： 公开了一种用于识别输入图像中的解剖结构的形状的系统和方法。 使用一组翘曲模板接收和扭曲输入图像，产生一组翘曲图像。 为每个弯曲图像计算整体图像。 基于积分图像提取所选特征。 对于每个弯曲图像的组合选定特征，计算提升的特征分数。 翘曲的图像根据提升的特征得分进行排名。 选择具有最大特征分数的预定数量的翘曲图像。 每个选择的变形图像与其相应的翘曲模板相关联。 相应的变形模板与存储的形状模型相关联。 基于形状模型的加权平均值来识别输入图像的形状。