[發明專利]用于設置多能量CT圖像表示的對比度的方法和相關設備有效
| 申請號: | 201810235569.4 | 申請日: | 2018-03-21 |
| 公開(公告)號: | CN108618797B | 公開(公告)日: | 2022-08-09 |
| 發明(設計)人: | M·里奇;S·施密特 | 申請(專利權)人: | 西門子醫療有限公司 |
| 主分類號: | A61B6/03 | 分類號: | A61B6/03 |
| 代理公司: | 北京市金杜律師事務所 11256 | 代理人: | 王茂華;杜波 |
| 地址: | 德國*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 設置 多能 ct 圖像 表示 對比度 方法 相關 設備 | ||
1.一種用于設置一個多能量CT圖像表示的對比度的方法,包括以下多個步驟:
- 接收一個患者(O)的一個檢查區域的多個多光譜圖像數據集(BD),
- 基于所述多個多光譜圖像數據集(BD),自動識別要被檢查的一個結構(ST),
- 自動組合被不同加權的所述多個多光譜圖像數據集(BD),使得與統一加權相比,要被檢查的所述結構(ST)與所述結構(ST)的環境之間的所述對比度被改善,
其中多個多光譜圖像數據集(BD)的所述組合的所述不同加權基于一個學習系統而被確定,所述學習系統借助于用戶的多個校正而被訓練,或者多個多光譜圖像數據集(BD)的所述組合的所述不同加權使用一種基于規則的方法而被確定。
2.根據權利要求1所述的方法,其中要被檢查的所述結構(ST)包括一個病變(L)。
3.根據權利要求1或2所述的方法,其中要被檢查的所述結構(ST)借助于一種基于機器學習的方法而被識別。
4.根據權利要求1或2所述的方法,其中要被檢查的所述結構(ST)借助一種基于計算機輔助檢測的方法而被識別。
5.根據權利要求1或2所述的方法,其中對所述多個多光譜圖像數據集(BD)的所述不同加權組合包括對所述多個多光譜圖像數據集(BD)的加權相加。
6.根據權利要求1或2所述的方法,其中對所述多個多光譜圖像數據集(BD)的所述不同加權組合包括對所述多個多光譜圖像數據集(BD)的加權相減。
7.根據權利要求1或2所述的方法,其中對所述多個多光譜圖像數據集(BD)的所述不同加權組合包括一個非線性變換。
8.根據權利要求1或2所述的方法,其中對所述多個多光譜圖像數據集(BD)的所述不同加權組合被完成,使得要被檢查的所述結構(ST)與所述結構(ST)的環境之間的所述對比度被優化。
9.根據權利要求1或2所述的方法,其中所述多個多光譜圖像數據集(BD)附加地與所計算的圖像數據(BD)組合。
10.一種多能量CT成像方法,包括以下多個步驟:
- 獲取一個患者(O)的一個檢查區域的多個多光譜投影測量數據集(PMD),
- 基于所述多個多光譜投影測量數據集(PMD)來重建多個多光譜圖像數據集(BD),
- 使用根據權利要求1至9中任一項所述的方法,基于所重建的所述多光譜圖像數據集(BD)來生成一個圖像表示(KBD),所述圖像表示(KBD)在對比度方面被改善。
11.一種圖像設置設備(30),包括:
- 一個輸入接口(31),用于接收一個接收患者(O)的一個檢查區域的多個多光譜圖像數據集(BD),
- 一個識別單元(32),實現基于所述多個多光譜圖像數據集(BD)來自動識別要被檢查的一個結構(ST),
- 一個組合單元(33),實現自動組合被不同加權的所述多個多光譜圖像數據集(BD),使得與統一加權相比,要被檢查的所述結構(ST)與所述結構(ST)的環境之間的對比度被改善;
其中多個多光譜圖像數據集(BD)的所述組合的所述不同加權基于一個學習系統而被確定,所述學習系統借助于用戶的多個校正而被訓練,或者多個多光譜圖像數據集(BD)的所述組合的所述不同加權使用一種基于規則的方法而被確定。
12.一種計算機斷層攝影系統(1),包括:
-一個掃描單元(10),用于獲取一個患者(P)的一個檢查區域的投影測量數據(PMD),
- 一個控制設備(20),用于控制所述掃描單元(10)并且用于基于所獲取的所述投影測量數據(PMD)來生成圖像數據(BD),
- 根據權利要求11所述的一個圖像設置設備(30)。
13.一種計算機可讀介質,在所述計算機可讀介質上存儲有多個程序段,所述多個程序段可由一個計算機單元執行,以便當所述多個程序段由所述計算機單元執行時執行根據權利要求1至10中任一項所述的方法的所有步驟。
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