[发明专利]用于设置多能量CT图像表示的对比度的方法和相关设备有效
申请号: | 201810235569.4 | 申请日: | 2018-03-21 |
公开(公告)号: | CN108618797B | 公开(公告)日: | 2022-08-09 |
发明(设计)人: | M·里奇;S·施密特 | 申请(专利权)人: | 西门子医疗有限公司 |
主分类号: | A61B6/03 | 分类号: | A61B6/03 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 王茂华;杜波 |
地址: | 德国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 设置 多能 ct 图像 表示 对比度 方法 相关 设备 | ||
1.一种用于设置一个多能量CT图像表示的对比度的方法,包括以下多个步骤:
- 接收一个患者(O)的一个检查区域的多个多光谱图像数据集(BD),
- 基于所述多个多光谱图像数据集(BD),自动识别要被检查的一个结构(ST),
- 自动组合被不同加权的所述多个多光谱图像数据集(BD),使得与统一加权相比,要被检查的所述结构(ST)与所述结构(ST)的环境之间的所述对比度被改善,
其中多个多光谱图像数据集(BD)的所述组合的所述不同加权基于一个学习系统而被确定,所述学习系统借助于用户的多个校正而被训练,或者多个多光谱图像数据集(BD)的所述组合的所述不同加权使用一种基于规则的方法而被确定。
2.根据权利要求1所述的方法,其中要被检查的所述结构(ST)包括一个病变(L)。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中要被检查的所述结构(ST)借助于一种基于机器学习的方法而被识别。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其中要被检查的所述结构(ST)借助一种基于计算机辅助检测的方法而被识别。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其中对所述多个多光谱图像数据集(BD)的所述不同加权组合包括对所述多个多光谱图像数据集(BD)的加权相加。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其中对所述多个多光谱图像数据集(BD)的所述不同加权组合包括对所述多个多光谱图像数据集(BD)的加权相减。
7.根据权利要求1或2所述的方法,其中对所述多个多光谱图像数据集(BD)的所述不同加权组合包括一个非线性变换。
8.根据权利要求1或2所述的方法,其中对所述多个多光谱图像数据集(BD)的所述不同加权组合被完成,使得要被检查的所述结构(ST)与所述结构(ST)的环境之间的所述对比度被优化。
9.根据权利要求1或2所述的方法,其中所述多个多光谱图像数据集(BD)附加地与所计算的图像数据(BD)组合。
10.一种多能量CT成像方法,包括以下多个步骤:
- 获取一个患者(O)的一个检查区域的多个多光谱投影测量数据集(PMD),
- 基于所述多个多光谱投影测量数据集(PMD)来重建多个多光谱图像数据集(BD),
- 使用根据权利要求1至9中任一项所述的方法,基于所重建的所述多光谱图像数据集(BD)来生成一个图像表示(KBD),所述图像表示(KBD)在对比度方面被改善。
11.一种图像设置设备(30),包括:
- 一个输入接口(31),用于接收一个接收患者(O)的一个检查区域的多个多光谱图像数据集(BD),
- 一个识别单元(32),实现基于所述多个多光谱图像数据集(BD)来自动识别要被检查的一个结构(ST),
- 一个组合单元(33),实现自动组合被不同加权的所述多个多光谱图像数据集(BD),使得与统一加权相比,要被检查的所述结构(ST)与所述结构(ST)的环境之间的对比度被改善;
其中多个多光谱图像数据集(BD)的所述组合的所述不同加权基于一个学习系统而被确定,所述学习系统借助于用户的多个校正而被训练,或者多个多光谱图像数据集(BD)的所述组合的所述不同加权使用一种基于规则的方法而被确定。
12.一种计算机断层摄影系统(1),包括:
-一个扫描单元(10),用于获取一个患者(P)的一个检查区域的投影测量数据(PMD),
- 一个控制设备(20),用于控制所述扫描单元(10)并且用于基于所获取的所述投影测量数据(PMD)来生成图像数据(BD),
- 根据权利要求11所述的一个图像设置设备(30)。
13.一种计算机可读介质,在所述计算机可读介质上存储有多个程序段,所述多个程序段可由一个计算机单元执行,以便当所述多个程序段由所述计算机单元执行时执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法的所有步骤。
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