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1.发明授权Global error minimization in image mosaicking using graph laplacians and its applications in microscopy 有权使用图形拉普拉斯算子的图像拼接中的全局误差最小化及其在显微镜中的应用公开(公告)号：US08983230B2
公开(公告)日：2015-03-17
申请号：US13810940
申请日：2011-07-25
申请人： Parmeshwar Khurd , Rafiou Oketokoun , Ali Kamen , Leo Grady , Hari Sundar , John V. Frangioni , Tejas Gajera
发明人： Parmeshwar Khurd , Rafiou Oketokoun , Ali Kamen , Leo Grady , Hari Sundar , John V. Frangioni , Tejas Gajera
CPC分类号： G06T11/60 , G06T3/0068 , G06T3/4038 , G06T7/32 , G06T2200/32 , G06T2207/10056 , G06T2207/30024
摘要： An image mosaicking method includes performing pairwise registration of a plurality of tiles (101), determining absolute homographies for each of the plurality of tiles according to the pairwise registration (102B), and performing a blending of the plurality of tiles to obtain a stitched image according to the absolute homographies (103).
摘要翻译： 图像拼接方法包括执行多个瓦片（101）的配对注册，根据成对配准（102B）确定多个瓦片中的每一个的绝对同位素，并且执行多个瓦片的混合以获得缝合图像 根据绝对同位素（103）。
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2.发明申请Global Error Minimization In Image Mosaicking Using Graph Laplacians And Its Applications In Microscopy 有权使用图形拉普拉斯算子的图像拼接中的全局误差最小化及其在显微镜中的应用公开(公告)号：US20130243352A1
公开(公告)日：2013-09-19
申请号：US13810940
申请日：2011-07-25
申请人： Parmeshwar Khurd , Rafiou Oketokoun , Ali Kamen , Leo Grady , Hari Sundar , John V. Frangioni
发明人： Parmeshwar Khurd , Rafiou Oketokoun , Ali Kamen , Leo Grady , Hari Sundar , John V. Frangioni
IPC分类号： G06T11/60
CPC分类号： G06T11/60 , G06T3/0068 , G06T3/4038 , G06T7/32 , G06T2200/32 , G06T2207/10056 , G06T2207/30024
摘要： An image mosaicking method includes performing pairwise registration of a plurality of tiles (101), determining absolute homographies for each of the plurality of tiles according to the pairwise registration (102B), and performing a blending of the plurality of tiles to obtain a stitched image according to the absolute homographies (103)
摘要翻译： 图像拼接方法包括执行多个瓦片（101）的配对注册，根据成对配准（102B）确定多个瓦片中的每一个的绝对同位素，并且执行多个瓦片的混合以获得缝合图像 根据绝对同位素（103）
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公开(公告)号：US09047660B2
公开(公告)日：2015-06-02
申请号：US13780370
申请日：2013-02-28
CPC分类号： G06T7/0012 , A61B6/5229 , G06K9/0014 , G06K9/469 , G06T7/344 , G06T17/20 , G06T2207/10056 , G06T2207/20072 , G06T2207/30024
摘要： Methods for analyzing biomedical data include: (a) obtaining macroscopic imaging data; (b) obtaining histopathological imaging data; (c) executing a parallel algorithm stored on a non-transient computer-readable medium to compute one or a plurality of network cycle features of a relative neighborhood graph derived from the histopathological imaging data; (d) registering the macroscopic imaging data and the histopathological imaging data; and (e) correlating the macroscopic imaging data and the network cycle features. Systems for analyzing biomedical data and computer readable storage media are described.
摘要翻译： 分析生物医学数据的方法包括：（a）获取宏观成像数据; （b）获得组织病理学成像数据; （c）执行存储在非瞬时计算机可读介质上的并行算法，以计算从组织病理学成像数据导出的相对邻域图的一个或多个网络周期特征; （d）记录宏观成像数据和组织病理学成像数据; 和（e）将宏观成像数据和网络周期特征相关联。 描述用于分析生物医学数据和计算机可读存储介质的系统。
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公开(公告)号：US20130243292A1
公开(公告)日：2013-09-19
申请号：US13780370
申请日：2013-02-28
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0012 , A61B6/5229 , G06K9/0014 , G06K9/469 , G06T7/344 , G06T17/20 , G06T2207/10056 , G06T2207/20072 , G06T2207/30024
摘要： Methods for analyzing biomedical data include: (a) obtaining macroscopic imaging data; (b) obtaining histopathological imaging data; (c) executing a parallel algorithm stored on a non-transient computer-readable medium to compute one or a plurality of network cycle features of a relative neighborhood graph derived from the histopathological imaging data; (d) registering the macroscopic imaging data and the histopathological imaging data; and (e) correlating the macroscopic imaging data and the network cycle features. Systems for analyzing biomedical data and computer readable storage media are described.
摘要翻译： 分析生物医学数据的方法包括：（a）获取宏观成像数据; （b）获得组织病理学成像数据; （c）执行存储在非瞬时计算机可读介质上的并行算法，以计算从组织病理学成像数据导出的相对邻域图的一个或多个网络周期特征; （d）记录宏观成像数据和组织病理学成像数据; 和（e）将宏观成像数据和网络周期特征相关联。 描述了用于分析生物医学数据和计算机可读存储介质的系统。
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公开(公告)号：US08457373B2
公开(公告)日：2013-06-04
申请号：US12717392
申请日：2010-03-04
申请人： Ali Kamen , Hari Sundar , Wolfgang Wein
发明人： Ali Kamen , Hari Sundar , Wolfgang Wein
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06T7/35 , G06T2207/10081 , G06T2207/30004
摘要： A method for registering 2-dimensional (2D) images with 3-dimensional (3D) images includes receiving a 2D reference image and a 3D moving image, initializing a registration parameter matrix that rigidly transforms the domain of the moving image, randomly sampling a set of registration parameter matrices in a neighborhood of the initial registration parameters, estimating a cost function for each of the randomly sampled parameter matrices, calculating a distance from each randomly sampled parameter matrix to the initial registration parameter matrix, calculating a mean shift vector from the estimated cost functions and distance, and updating the initial registration parameter matrix from the mean shift vector.
摘要翻译： 用3D记录二维（2D）图像的方法包括接收2D参考图像和3D运动图像，初始化刚性地变换运动图像的域的注册参数矩阵，随机抽样一组 估计每个随机采样的参数矩阵的成本函数，计算从每个随机采样的参数矩阵到初始登记参数矩阵的距离，从估计的平均移动向量计算平均移动向量 成本函数和距离，以及从平均移位向量更新初始注册参数矩阵。
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公开(公告)号：US20110216954A1
公开(公告)日：2011-09-08
申请号：US13033730
申请日：2011-02-24
申请人： Hari Sundar , Ali Kamen , Thomas Boettger
发明人： Hari Sundar , Ali Kamen , Thomas Boettger
CPC分类号： G06T7/0024 , G06T7/11 , G06T7/149 , G06T7/30 , G06T2207/10081 , G06T2207/20016 , G06T2207/20128 , G06T2207/30016
摘要： A method for segmenting an image includes registering an annotated template image to an acquired reference image using only rigid transformations to define a transformation function relating the annotated template image to the acquired reference image. The defined transformation function is refined by registering the annotated template image to the acquired reference image using only affine transformations. The refined transformation function is further refined by registering the annotated template image to the acquired reference image using only multi-affine transformations. The twice refined transformation function is further refined by registering the annotated template image to the acquired reference image using deformation transformations.
摘要翻译： 用于分割图像的方法包括使用刚性变换将注释的模板图像注册到所获取的参考图像，以定义将所注释的模板图像与所获取的参考图像相关联的变换函数。 通过仅使用仿射变换将注释的模板图像注册到所获取的参考图像来改进定义的变换函数。 通过仅使用多仿射变换将所注释的模板图像注册到所获取的参考图像，进一步改进了精细变换函数。 通过使用变形变换将注释的模板图像注册到所获取的参考图像来进一步改进两次精制转换函数。
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公开(公告)号：US20110026794A1
公开(公告)日：2011-02-03
申请号：US12789521
申请日：2010-05-28
申请人： Hari Sundar , Ali Kamen , Rui Liao , Darko Zikic , Martin Groher , Yunhao Tan
发明人： Hari Sundar , Ali Kamen , Rui Liao , Darko Zikic , Martin Groher , Yunhao Tan
CPC分类号： G06K9/44 , G06K9/469 , G06K2209/05 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T7/33 , G06T2207/10081 , G06T2207/10121 , G06T2207/30101
摘要： A method for performing deformable non-rigid registration of 2D and 3D images of a vascular structure for assistance in surgical intervention includes acquiring 3D image data. An abdominal aorta is segmented from the 3D image data using graph-cut based segmentation to produce a segmentation mask. Centerlines are generated from the segmentation mask using a sequential topological thinning process. 3D graphs are generated from the centerlines. 2D image data is acquired. The 2D image data is segmented to produce a distance map. An energy function is defined based on the 3D graphs and the distance map. The energy function is minimized to perform non-rigid registration between the 3D image data and the 2D image data. The registration may be optimized.
摘要翻译： 用于执行血管结构的2D和3D图像的可变形非刚性配准以辅助外科手术的方法包括获取3D图像数据。 使用基于图形的分割从3D图像数据分割腹主动脉以产生分割掩模。 使用顺序拓扑稀疏过程从分割掩码生成中心线。 从中心线生成3D图形。 获取2D图像数据。 2D图像数据被分割以产生距离图。 基于3D图和距离图定义能量函数。 能量函数被最小化以在3D图像数据和2D图像数据之间执行非刚性配准。 可以优化注册。
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公开(公告)号：US20110122226A1
公开(公告)日：2011-05-26
申请号：US12717392
申请日：2010-03-04
申请人： Ali Kamen , Hari Sundar , Wolfgang Wein
发明人： Ali Kamen , Hari Sundar , Wolfgang Wein
IPC分类号： H04N13/00
CPC分类号： G06T7/35 , G06T2207/10081 , G06T2207/30004
摘要： A method for registering 2-dimensional (2D) images with 3-dimensional (3D) images includes receiving a 2D reference image and a 3D moving image, initializing a registration parameter matrix that rigidly transforms the domain of the moving image, randomly sampling a set of registration parameter matrices in a neighborhood of the initial registration parameters, estimating a cost function for each of the randomly sampled parameter matrices, calculating a distance from each randomly sampled parameter matrix to the initial registration parameter matrix, calculating a mean shift vector from the estimated cost functions and distance, and updating the initial registration parameter matrix from the mean shift vector.
摘要翻译： 用3D记录二维（2D）图像的方法包括接收2D参考图像和3D运动图像，初始化刚性地变换运动图像的域的注册参数矩阵，随机抽样一组 估计每个随机采样的参数矩阵的成本函数，计算从每个随机采样的参数矩阵到初始登记参数矩阵的距离，从估计的平均移动向量计算平均移动向量 成本函数和距离，以及从平均移位向量更新初始注册参数矩阵。
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公开(公告)号：US08861891B2
公开(公告)日：2014-10-14
申请号：US13033730
申请日：2011-02-24
申请人： Hari Sundar , Ali Kamen , Thomas Boettger
发明人： Hari Sundar , Ali Kamen , Thomas Boettger
CPC分类号： G06T7/0024 , G06T7/11 , G06T7/149 , G06T7/30 , G06T2207/10081 , G06T2207/20016 , G06T2207/20128 , G06T2207/30016
摘要： A method for segmenting an image includes registering an annotated template image to an acquired reference image using only rigid transformations to define a transformation function relating the annotated template image to the acquired reference image. The defined transformation function is refined by registering the annotated template image to the acquired reference image using only affine transformations. The refined transformation function is further refined by registering the annotated template image to the acquired reference image using only multi-affine transformations. The twice refined transformation function is further refined by registering the annotated template image to the acquired reference image using deformation transformations.
摘要翻译： 用于分割图像的方法包括使用刚性变换将注释的模板图像注册到所获取的参考图像，以定义将所注释的模板图像与所获取的参考图像相关联的变换函数。 通过仅使用仿射变换将注释的模板图像注册到所获取的参考图像来改进定义的变换函数。 通过仅使用多仿射变换将所注释的模板图像注册到所获取的参考图像，进一步改进了精细变换函数。 通过使用变形变换将注释的模板图像注册到所获取的参考图像来进一步改进两次精制转换函数。
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公开(公告)号：US08494243B2
公开(公告)日：2013-07-23
申请号：US12789521
申请日：2010-05-28
申请人： Hari Sundar , Ali Kamen , Rui Liao , Darko Zikic , Martin Groher , Yunhao Tan
发明人： Hari Sundar , Ali Kamen , Rui Liao , Darko Zikic , Martin Groher , Yunhao Tan
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/44 , G06K9/469 , G06K2209/05 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T7/33 , G06T2207/10081 , G06T2207/10121 , G06T2207/30101
摘要： A method for performing deformable non-rigid registration of 2D and 3D images of a vascular structure for assistance in surgical intervention includes acquiring 3D image data. An abdominal aorta is segmented from the 3D image data using graph-cut based segmentation to produce a segmentation mask. Centerlines are generated from the segmentation mask using a sequential topological thinning process. 3D graphs are generated from the centerlines. 2D image data is acquired. The 2D image data is segmented to produce a distance map. An energy function is defined based on the 3D graphs and the distance map. The energy function is minimized to perform non-rigid registration between the 3D image data and the 2D image data. The registration may be optimized.
摘要翻译： 用于执行血管结构的2D和3D图像的可变形非刚性配准以辅助外科手术的方法包括获取3D图像数据。 使用基于图形的分割从3D图像数据分割腹主动脉以产生分割掩模。 使用顺序拓扑稀疏过程从分割掩码生成中心线。 从中心线生成3D图形。 获取2D图像数据。 2D图像数据被分割以产生距离图。 基于3D图和距离图定义能量函数。 能量函数被最小化以在3D图像数据和2D图像数据之间执行非刚性配准。 可以优化注册。
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