“西门子保健有限责任公司”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果535个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]用于渲染材料属性的方法和设备-CN201811138330.1有效
发明人： K.佩特科夫;P.特雷菲尔;D.于;B.斯瓦米多斯;邱峰 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T15/08 文献下载
摘要：渲染物体表面的一个或多个材料属性的方法包括获取包括三维物体的三维表示（204a）的医学数据集（204）。基于医学数据集（204）确定对应于三维物体的表面的表面结构（206）。基于所确定的表面结构得出多个渲染位置。所述方法包括：在所述多个渲染位置中的每一个处，通过基于物理的体积渲染器和根据医学数据集渲染物体表面的一个或多个材料属性。存储每个渲染位置的一个或多个渲染的材料属性。还公开了用于执行该方法的设备（304）。
用于渲染材料属性方法设备

[发明专利]用深度图像到图像网络和对抗网络的跨域图像分析和合成-CN201910040136.8有效
发明人：周少华;苗舜;廖芮;A.塔伊苏佐卢;郑冶枫 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2019-01-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：公开了使用深度图像到图像网络和对抗网络的用于跨域医学图像分析和跨域医学图像合成的方法和装置。在用于跨域医学图像分析的方法中，接收患者的来自第一域的医学图像。将医学图像输入到跨域深度图像到图像网络（DI2IN）的第一编码器，所述DI2IN包括用于第一域的第一编码器、用于第二域的第二编码器、和解码器。第一编码器将医学图像转换为特征图，并且解码器从特征图生成输出图像，所述输出图像提供医学图像分析任务的结果。至少部分地基于第一编码器从来自第一域的训练图像生成的特征图与第二编码器从来自第二域的训练图像生成的特征图的相似性来一起训练第一编码器和第二编码器，并训练解码器以从第一编码器或第二编码器生成的特征图生成输出图像。
深度图像网络对抗分析合成

[发明专利]用于可视化医学图像数据集的方法、系统和计算机介质-CN201811176258.1有效
发明人： S.海德;S.胡沃;M.尼特卡;赵峙艮;J.S.阿尔登;B.富萨罗吉马雷斯 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明提出一种用于可视化医学图像数据集(11)，特别是磁共振图像数据集的方法，包括：‑提供(101)医学图像数据集(11)，‑提供与第一参数(51)相关的医学图像数据集(11)的第一子集(21)和与第二参数(52)相关的医学图像数据集(11)的第二子集(22)，‑将第一颜色分配(103)给第一子集(21)，并将第二颜色分配给第二子集(22)，‑将第一子集(21)转换(104)成使用第一颜色的第一颜色呈现(31)，并且将第二子集(32)转换(104)成使用第二颜色的第二颜色呈现(32)，以及‑组合(105)，特别是融合第一颜色呈现(31)和第二颜色呈现(32)，用于可视化医学图像数据集。
用于可视化医学图像数据方法系统计算机介质

[发明专利]基于云的磁共振成像-CN201811553637.8有效
发明人： R.费伯;M.伍贝;T.布鲁姆 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明涉及基于云的磁共振成像。描述了一种磁共振成像系统。磁共振成像系统具有云内的基础设施，其被配置为，根据需要产生和/或激活和/或停用和/或终止虚拟系统，虚拟系统作为实例产生并运行多个MR工作流程。虚拟系统包括具有活动的MR工作流程的基于云的虚拟MR主机，虚拟MR主机根据需要与MR控制单元连接。此外，磁共振成像系统包括具有MR控制单元的MR扫描单元，其被配置为，基于存储在虚拟MR主机中的工作流程中的一个控制MR扫描单元的成像过程。此外，磁共振成像系统包括至少一个客户端单元，其用于将特定于患者的数据传输到虚拟MR主机并且分析从虚拟MR主机接收到的图像数据。还描述了一种用于执行磁共振成像的方法。
基于磁共振成像

[发明专利]用于提供MR图像的方法、磁共振成像设备和介质-CN201811560879.X有效
发明人： D.格罗茨基;S.比伯;K.周;D.H.翁 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：发明涉及一种方法(4)和一种磁共振成像设备(5)，以及对应的计算机程序(4)和对应的计算机可读存储介质(10)。作为发明的一部分，获取描述由MRI设备(5)的接收器部件(8)接收的MR信号(3)的相位和/或幅度的频率依赖性的变形函数。然后，将使用该接收器部件获取的K空间数据傅里叶变换至图像空间数据。然后，通过将图像空间中的所述图像空间数据或从所述图像空间数据导出的图像空间数据除以变形函数补偿图像空间数据中的频率依赖性，来生成补偿的图像空间数据。最后，将补偿的图像空间数据或从补偿的图像空间数据重建的图像空间数据提供为MR图像。
用于提供 mr 图像方法磁共振成像设备介质

[发明专利]用于对血流储备分数的基于机器学习的评估的方法和系统-CN201910916884.8有效
发明人： P.沙尔马;A.卡门;B.乔治斯库;F.绍尔;D.科马尼丘;郑冶枫;H.阮;V.K.辛格 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2014-10-17 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： A61B5/026 文献下载
摘要：公开了一种用于确定针对病人的冠状动脉狭窄的血流储备分数（FFR）的方法和系统。在一个实施例中，接收包括狭窄的病人的医学图像数据，从病人的医学图像数据提取针对狭窄的特征的集合，以及使用被训练的基于机器学习的映射基于特征的被提取的集合确定针对狭窄的FFR值。在另一实施例中，接收包括感兴趣的狭窄的病人的医学图像，检测对应于感兴趣的狭窄和病人的冠状动脉树的图像块，使用被直接地应用于检测到的图像块的被训练的深度神经网络回归器确定针对感兴趣的狭窄的FFR值。
用于血流储备分数基于机器学习评估方法系统

[发明专利]3D各向异性的混合网络：将来自2D图像的卷积特征传递到3D各向异性体积-CN201811300865.4有效
发明人： S.刘;徐大光;S.K.周;T.默特尔迈尔;J.维克莱因;A.耶雷布科;S.格尔比克;O.保利;D.科马尼丘 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-11-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及3D各向异性的混合网络，其将来自2D图像的卷积特征传递到3D各向异性体积。一种用于标识3D图像体积中的特征的计算机实现的方法包括将3D体积划分成多个2D切片并且将预训练的2D多通道全局卷积网络（MC‑GCN）应用到所述多个2D切片直到收敛为止。在2D MC‑GCN收敛之后，从2D MC‑GCN中的第一特征编码器网络提取多个参数。所述多个参数被传递到3D各向异性混合网络（AH‑Net）中的第二特征编码器网络。所述3D AH‑Net被应用到3D体积以产生概率图。然后，通过使用所述概率图，生成（a）具有非最大值抑制的对象的坐标或（b）3D体积中感兴趣的对象的标签图中的一个或多个。
各向异性混合网络来自图像卷积特征传递体积

[发明专利]成像扫描中关键发现的标识-CN201811479702.7有效
发明人： B.L.奥德里;H.E.策廷古尔;M.S.纳达尔;P.沙尔马;周少华;D.科马尼丘 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：成像扫描中关键发现的标识。一种审查神经扫描的方法包括接收对应于解剖区域的至少一个界标。接收包括解剖区域的组织的多个图像，并且生成被配置为在解剖区域内的健康组织和不健康组织之间进行区分的神经网络。神经网络由机器学习过程生成，所述机器学习过程被配置为接收组织的多个图像并且生成被配置为在健康组织和不健康组织之间进行区分的多个加权因子。接收包括解剖区域的组织的至少一个患者图像，以及由神经网络做出组织的至少一个患者图像是否包括健康或不健康组织的确定。
成像扫描关键发现标识

[发明专利]用于近似深入神经网络以用于解剖对象检测的方法和系统-CN201910342258.2有效
发明人： D.科马尼丘;B.乔治斯库;J.克雷奇默;N.莱;刘大元;H.阮;V.K.辛格;郑冶枫;周少华 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2016-05-06 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明涉及用于近似深入神经网络以用于解剖对象检测的方法和系统。深入神经网络被训练成检测医学图像中的解剖对象。计算经训练的深入神经网络的近似，该近似减少经训练的深入神经网络的计算复杂性。使用经训练的深入神经网络的近似在患者的输入医学图像中检测解剖对象。
用于近似深入神经网络解剖对象检测方法系统

[发明专利]借助医学图像数据组表征检查对象内的干扰物体-CN201811464008.8有效
发明人： D.保罗;M.泽勒 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于借助包括至少一个数据类别的数据库以及借助针对不同的干扰物体、特征和医学图像数据组之间的关系的经过训练的人工神经网络，借助医学图像数据组表征检查对象内的干扰物体的方法，其中，将检查对象内的干扰物体与数据类别的数据项相关联，并且通过数据项表征检查对象内的干扰物体。
借助医学图像数据表征检查对象干扰物体

[发明专利]用于基于纯几何机器学习的血流储备分数的方法和系统-CN201580061934.9有效
发明人： L.M.伊图;T.帕塞里尼;S.拉帕卡;C.施韦默;M.舍宾格;P.沙尔马;T.雷德尔;D.科马尼丘 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-11-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：公开用于确定针对患者的冠状动脉中的感兴趣的位置的血液动力学指标（诸如血流储备分数（FFR））的方法和系统。接收患者的医学图像数据。从所述医学图像数据提取患者的患者特定冠状动脉树几何结构。从患者的所述患者特定冠状动脉树几何结构提取几何特征。使用经训练的基于机器学习的代理模型、基于所提取的几何特征来计算针对所述患者特定冠状动脉树中的感兴趣的位置的血液动力学指标，诸如FFR。基于从综合生成的冠状动脉树几何结构提取的几何特征来训练基于机器学习的代理模型。
用于基于几何机器学习血流储备分数方法系统

[发明专利]用于评估血液动力学参数的方法和系统-CN201811402637.8有效
发明人： T.帕瑟里尼;L.M.伊图;T.雷德尔;P.夏尔马 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种方法(1)和相应的系统，用于基于血管造影图像(2，22)评估患者感兴趣的血管区域(3，23)的血液动力学参数。在获取多个血管造影图像(2，22)之后，执行各个感兴趣区域(3，23)的至少第一部分(9，11，13，15，17；28)的3D表示，并从完整或局部视图中提取几何特征。从局部不完整视图中提取附加几何特征。然后通过组合所提取的几何特征并估计任何缺失的几何特征来生成诸如血管树(4，24)的解剖结构的完整的3D几何特征集。然后，使用完整的3D几何特征集执行基于特征的血液动力学参数评估，诸如血流储备分数。
用于评估血液动力学参数方法系统

[发明专利]用于校准医学成像设备、用于执行配准的方法以及系统-CN201811559630.7有效
发明人： P.梅维斯;G.米勒;P.费希尔;H.莫尼奇;M.鲁布 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于根据其图像采集几何结构校准医学成像设备(2)的方法(10)、用于基于相应的校准数据执行2D3D配准的方法(10)，以及相应的系统(1)。作为方法(1)的一部分，使用成像设备(2)在体模(4)的不同位置采集体模(4)的多个图像。借助于跟踪设备(2，6，7，8，9)跟踪体模(4)从一个位置到相应的下一个位置的相应运动，以保持对体模(4)和成像设备(2)之间的空间关系的连续跟踪。然后，基于所采集的图像、成像设备(2)的相应所记录的姿态以及体模(4)的所跟踪的运动来校准医学成像设备(2)。
用于校准医学成像设备执行方法以及系统

[发明专利]在医学成像中针对血液动力学量化的不确定性或敏感性的机器学习预测-CN201811275839.0有效
发明人： L.M.伊图;T.帕塞里尼;S.拉帕卡;P.沙尔马 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：确定（26）针对患者特定血液动力学量化的不确定性、敏感性和/或标准偏差。确定不同信息（诸如几何结构在不同位置处的拟合）对不确定性或敏感性的贡献。替换地或附加地，确定一个位置处的信息（例如，在一个位置处的几何拟合）对其他位置处的不确定性或敏感性的贡献量。训练（46）机器学习分类器来确定针对患者的不确定性、敏感性和/或标准偏差，而不是依赖于针对每个患者的耗时的统计分析。
医学成像针对血液动力学量化不确定性敏感性机器学习预测

[发明专利]断层合成方法和X射线拍摄装置-CN201811207840.X有效
发明人： A.格梅尔;G.克林斯格;B.克雷赫;B.斯沃特曼;魏嵬;M.维藤;Q.杨 -专利权人： 西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明包括一种用于确定患者的细长的骨骼系统的至少两个骨骼部分之间的对齐的方法，具有以下步骤：·通过X射线设备、特别是可移动X射线设备的拍摄系统在X射线设备或者拍摄系统在骨骼系统的纵轴的方向上或者与骨骼系统的纵轴平行地平移运动期间，拍摄多个在空间上部分重叠的投影图像，·根据所拍摄的投影图像重建所述骨骼部分的断层合成图像数据、特别是层图像，以及·至少部分地根据所重建的断层合成图像数据和/或投影图像确定或者估计所述至少两个骨骼部分之间的对齐角。
断层合成方法射线拍摄装置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 535 条