公开(公告)号：US20090087070A1

公开(公告)日：2009-04-02

申请号：US12283441

申请日：2008-09-12

申请人： Gregory G. Slabaugh ,  Tong Fang ,  Kooksang Moon ,  Yunqiang Chen

发明人： Gregory G. Slabaugh ,  Tong Fang ,  Kooksang Moon ,  Yunqiang Chen

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T5/002 ,  G06T5/005 ,  G06T5/20 ,  G06T2207/10116 ,  G06T2207/20064 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30008 ,  G06T2207/30064

摘要： A method and system for suppressing bone structures based on a single x-ray image is disclosed. The bone structure suppressing method predicts a soft-tissue image without bone structures from an input x-ray image. A set of features is extracted for each pixel of the input x-ray image. A soft-tissue image is then generated from the input x-ray image using a trained regression function to determine an intensity value for the soft-tissue image corresponding to each pixel of the input x-ray image based on the set of features extracted for each pixel of the input x-ray image. The extracted features can be wavelet features and the regression function can be trained using Bayesian Committee Machine (BCM) to approximate Gaussian process regression (GPR).

摘要翻译： 公开了一种基于单个X射线图像来抑制骨骼结构的方法和系统。 骨结构抑制方法从输入的X射线图像预测没有骨结构的软组织图像。 为输入x射线图像的每个像素提取一组特征。 然后使用训练回归函数从输入的X射线图像生成软组织图像，以基于为 输入x射线图像的每个像素。 提取的特征可以是小波特征，并且可以使用贝叶斯委员会机器（BCM）来训练回归函数来近似高斯过程回归（GPR）。

公开(公告)号：US08094904B2

公开(公告)日：2012-01-10

申请号：US12283441

申请日：2008-09-12

申请人： Gregory G. Slabaugh ,  Tong Fang ,  Kooksang Moon ,  Yunqiang Chen

发明人： Gregory G. Slabaugh ,  Tong Fang ,  Kooksang Moon ,  Yunqiang Chen

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06T5/002 ,  G06T5/005 ,  G06T5/20 ,  G06T2207/10116 ,  G06T2207/20064 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30008 ,  G06T2207/30064

摘要： A method and system for suppressing bone structures based on a single x-ray image is disclosed. The bone structure suppressing method predicts a soft-tissue image without bone structures from an input x-ray image. A set of features is extracted for each pixel of the input x-ray image. A soft-tissue image is then generated from the input x-ray image using a trained regression function to determine an intensity value for the soft-tissue image corresponding to each pixel of the input x-ray image based on the set of features extracted for each pixel of the input x-ray image. The extracted features can be wavelet features and the regression function can be trained using Bayesian Committee Machine (BCM) to approximate Gaussian process regression (GPR).

摘要翻译： 公开了一种基于单个X射线图像来抑制骨骼结构的方法和系统。 骨结构抑制方法从输入的X射线图像预测没有骨结构的软组织图像。 为输入x射线图像的每个像素提取一组特征。 然后使用训练回归函数从输入的X射线图像生成软组织图像，以基于为 输入x射线图像的每个像素。 提取的特征可以是小波特征，并且可以使用贝叶斯委员会机器（BCM）来训练回归函数来近似高斯过程回归（GPR）。