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公开(公告)号:WO2021198084A1
公开(公告)日:2021-10-07
申请号:PCT/EP2021/057965
申请日:2021-03-26
Applicant: VARIAN MEDICAL SYSTEMS INTERNATIONAL AG
Inventor: LEHMANN, Mathias , ANSORGE, Reto , WASER, Manuel , MORF, Daniel
IPC: A61B6/00 , A61N5/10 , G01N23/046 , H04N5/341 , A61B6/03 , A61B6/032 , A61B6/40 , A61B6/4085 , A61B6/42 , A61B6/4233 , A61B6/4266 , A61B6/4283 , A61B6/5205 , A61B6/583 , A61N2005/1061 , A61N5/1049 , A61N5/1077 , G01N2223/401 , G06T11/005 , G06T11/006 , G06T2211/424
Abstract: A cone-beam computed tomography (CBCT) method uses a continuous beam and an area detector to carry out fast acquisition of projection data. The acquired projection data are then reconstructed to generate tomographic images. In acquisition of the projection data, a radiation source (102) continuously irradiates a subject (112) with a cone beam (116) of radiation from a plurality of angles and an area detector (104) continuously reads out data. A CBCT system including a source operable to produce a cone beam of radiation and an area detector movable in synchrony with the source to rapidly acquire projection data for CBCT construction is also disclosed.
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公开(公告)号:WO2022270667A1
公开(公告)日:2022-12-29
申请号:PCT/KR2021/008790
申请日:2021-07-09
IPC: A61B6/02 , A61B6/00 , G06T11/00 , A61B6/025 , A61B6/4007 , A61B6/505 , A61B6/5205 , G06T11/006 , G06T2207/10072 , G06T2207/10116 , G06T2211/421 , G06T2211/424 , G06T7/0012
Abstract: 본 개시는 복수의 엑스선 소스를 포함하는 엑스선 발생기, 복수의 엑스선 소스에서 조사되는 엑스선을 검출하여 복수의 투영 데이터를 생성하는 엑스선 검출기 및 복수의 투영 데이터 각각에 대하여 로그 투영을 적용하고, 로그 투영된 투영 데이터에 가중 투영을 적용하고, 가중 투영된 투영 데이터에 양방향 램프 필터를 적용하고, 양방향 램프 필터가 적용된 투영 데이터 각각을 기초로 재구성된 단층 영상을 생성하는 프로세서를 포함하는 엑스선 촬영 장치를 제공한다.
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公开(公告)号:WO2021191542A1
公开(公告)日:2021-09-30
申请号:PCT/FR2021/050475
申请日:2021-03-22
Applicant: SAFRAN
Inventor: CHAPDELAINE, Camille Jocelyn Roger , PICARD, Sylvaine
IPC: G06T11/00 , G06T11/006 , G06T2211/424
Abstract: Un aspect de l'invention concerne un procédé de reconstruction tomographique par rayon X d'un objet comprenant, à partir d'une pluralité d'images, chaque image de la pluralité d'images correspondant à une projection de l'objet, une étape de reconstruction de l'objet par une méthode de reconstruction itérative de sorte à obtenir une pluralité de reconstructions x(m) de l'objet, la méthode de reconstruction itérative étant mise en œuvre à partir de l'expression suivante : (I), où (II) est la reconstruction x(m) après sa mise à jour à un instant t, (III) est la reconstruction x(m) avant cette mise à jour µ t (IV) est un pas (V) est une fonction noyau mesurant l'écart entre la reconstructions m et la reconstruction n à l'itération (VI) est une reconstruction choisie aléatoirement parmi la pluralité de reconstruction (III) et (VII) est une fonction donnée par l'expression suivante : (VIII), (IX) où HT est un opérateur de rétroprojection, W est une matrice diagonale dont les coefficient diagonaux (X) avec (XI) sont des poids assignés é chaque projection, M est un nombre prédéfini de reconstructions x(m), (XII) est le gradient en fonction de (III) y est le vecteur représentant la pluralité de projections de l'objet et Ψ(χ) est une fonction de pénalité différentiable choisie selon un modèle a priori sur la reconstruction x.
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公开(公告)号:WO2023273336A1
公开(公告)日:2023-01-05
申请号:PCT/CN2022/074409
申请日:2022-01-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T11/00 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T11/006 , G06T11/008 , G06T2207/10081 , G06T2207/10104 , G06T2207/20056 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2211/424 , G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习约束的PET图像感兴趣区域增强重建方法,该方法先获取PET原始数据在图像域的反投影图像,设计重建主任务为利用三维深度卷积神经网络建立反投影图像与PET重建图像之间的映射。设计新增辅助任务一从反投影图像中预测与PET重建图像具有相同解剖结构的电子计算机断层扫描(CT)图像,从而利用高分辨率CT图像的局部平滑信息降低PET重建图像中的噪声。设计新增任务二实现区分反投影图像中的感兴趣区域与背景区域,在重建过程中对感兴趣区域进行增强重建,降低感兴趣区域由平滑导致的定量误差,提高PET重建精度。
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公开(公告)号:WO2021140309A1
公开(公告)日:2021-07-15
申请号:PCT/GB2020/053170
申请日:2020-12-10
Applicant: ADAPTIX LTD
Inventor: TRAVISH, Gil , WELLS, Steve , MITCHELL, Ian , HOLDEN, Martin
IPC: G06T11/00 , A61B6/032 , G01N23/046 , G06T11/003 , G06T11/006 , G06T2211/424
Abstract: The present invention seeks to reduce the burden of producing high-resolution tomograms by using an initial scan on a predetermined grid 10 to obtain a minimal set of images, and then regions of interest 20 are identified for further scanning. The further scanning locations 40 are determined by image entropy or gradient found in the previous iteration; such regions are indicative of edges, cracks or complex structure within the region. After each iteration, the level of information (e.g. image entropy or gradient) will decrease relative to the pixel/voxel size. In this way, a more efficient way to scan is achieved.
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