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[发明专利]用于通气和成像的医学系统-CN202280012867.1在审
发明人： H-I·马克;N·维贝尔奈特;T·克勒;J·冯贝格 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16H40/63 文献下载
摘要：本公开提供了一种医学系统(100)，包括：至少一个数据处理单元(111、121、130)；机械通气机(110)，其被配置为操作为引起待通气对象的通气状态；以及医学成像设备(120)，其被配置为移动设备。所述至少一个数据处理单元(111、121、130)被配置为从所述机械通气机(110)获得与所述待通气对象的所述通气状态相关联的通气状态信息。此外，所述至少一个数据处理单元(111、121、130)还被配置为在所述通气状态满足第一图像采集准则的情况下触发对第一图像的采集。此外，所述至少一个数据处理单元(111、121、130)还被配置为在所述通气状态满足第二图像采集准则的情况下触发对至少一幅后续另一图像的采集。
用于通气成像医学系统

[发明专利]用于在医学成像中定位患者的引导-CN202180078639.X在审
发明人： H·M·布吕克;S·M·扬;A·戈森;S·克伦克;D·贝斯特罗夫;J·冯贝格 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： A61B6/04 文献下载
摘要：一种用于在医学成像中定位受试者的计算机实现的方法，包括：接收受试者的关注区域(14，16)的第一图像(20)(S10)；基于第一图像(20)确定第一定位数据，其中第一定位数据指示关注区域(14，16)相对于被用于获取第一图像(20)的第一图像获取单元的对准(S20)；基于第一定位数据确定引导数据，其中引导数据包括关注区域(14，16)相对于被用于获取第二图像(60)的第二图像获取单元的对准的从当前对准到目标对准的引导，其中目标对准对应于从第一定位数据得出的对准(S30)；提供用于获取第二图像(60)的引导数据(S40)。
用于医学成像定位患者引导

[发明专利]通过具有和不具有形状先验的分割结果来检测解剖异常-CN202180071812.3在审
发明人： C·比格尔;J·冯贝格;M·兰加;C·洛伦茨 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：一种用于图像处理的系统和相关方法。所述系统包括至少一个输入(IN)接口，所述至少一个输入接口用于接收针对输入图像的两个分割图。所述两个分割图(I1、I2)由相应的分割器、第一分割器(SEG1)和第二分割器(SEG2)获得。所述第一分割器(SEG1)实施基于形状先验的分割算法。所述第二分割器(SEG2)实施不基于形状先验的分割算法，或者所述第二分割器(SEG2)以与所述第一分割器(SEG1)相比更低的权重考虑一个或多个形状先验。差分器(DIF)被配置为确定两个分割图之间的差异，从而便于检测解剖异常。所述系统可以允许检测异常。
通过具有不具形状先验分割结果检测解剖异常

[发明专利]处理暗场X射线图像数据信息-CN202180064396.4在审
发明人： J·冯贝格;T·克勒 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：提供了一种用于处理暗场X射线图像数据信息的装置(10)。所述装置包括：数据接口(20)；以及数据处理单元(30)。所述数据接口(20)被配置为向所述数据处理单元提供暗场X射线图像数据。所述数据处理单元(30)被配置为对所述图像数据进行分割以提供所述肺的经分割的图像数据，所述经分割的图像数据至少包括第一肺区段和能够与其区分开的第二肺区段，所述第一肺区段和所述第二肺区段被分割为具有定义的体积。所述数据处理单元(30)还被配置为从所述图像数据至少导出被分配给所述第一肺区段的第一暗场信号值和被分配给所述第二肺区段的第二暗场信号值。此外，所述数据处理单元(30)被配置为通过将所述第一暗场信号值与所述第二暗场信号值彼此进行比较来导出定量量度，所述定量量度是用于肺分析的输出数据。
处理暗场射线图像数据信息

[发明专利]鲁棒的肺叶分割-CN201780047879.7有效
发明人： R·维姆科;T·克林德;A·施密特-里奇伯格;A·扎尔巴赫;I·韦希特尔-施特勒;T·P·哈德;J·冯贝格 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2017-07-26 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：图像处理系统和相关方法。所述系统包括：输入接口(IN)，其被配置用于接收n[≥2]维输入图像，其中，在所述输入图像中定义有锚点集合，所述锚点集合形成输入星座图；星座图修改器(CM)，其被配置为将所述输入星座图修改成经修改的星座图；星座图评价器(CE)，其被配置为基于所述超表面来评价所述输入星座图以产生得分；比较器(COMP)，其被配置为将所述得分与质量标准进行比较；输出接口(OUT)，在所述得分满足所述标准的情况下通过所述输出接口输出所述星座图。所述星座图适合用于定义针对所述输入图像的分割。
肺叶分割

[发明专利]用于基于质量度量的相互作用来分析医学图像数据的系统和方法-CN202180041790.6在审
发明人： A·戈森;H·M·布吕克;J·冯贝格;S·克伦克;D·贝斯特罗夫;S·M·扬 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G16H30/00 文献下载
摘要：本公开涉及用于分析医学图像数据的系统，所述医学图像数据表示已经从人类对象采集的二维或三维医学图像。所述系统被配置为针对所述医学图像读取和/或确定多个图像质量度量，并且基于所述图像质量度量来确定组合质量度量。所述系统还被配置为使得所述组合质量度量的所述确定考虑所述图像质量度量之间的相互作用对它们在所述组合质量度量上的组合影响。
用于基于质量度量相互作用分析医学图像数据系统方法

[发明专利]用于从对象类中识别对象的装置-CN201780074502.0有效
发明人： R·维姆科;T·克林德;A·扎尔巴赫;J·冯贝格 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2017-12-01 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于识别图像数据中的候选对象并确定所述候选对象是来自对象类的对象的可能性的装置。所述装置包括：图像数据接收单元，其用于接收属于对象类的对象的图像数据；种子元素选择单元，其用于选择图像元素的一部分作为种子元素；轮廓点识别单元，其用于针对每个种子元素(SE)识别轮廓点，种子元素的所述轮廓点围绕包括所述种子元素的候选对象；以及种子分数确定单元，其用于针对每个种子元素确定指示所述候选对象是来自所述对象类的对象的可能性的种子分数。本发明允许在感兴趣的对象类中的对象与伪影之间进行区分。
用于对象识别装置

[发明专利]包括移动X射线设备的移动X射线系统-CN202211006118.6在审
发明人： G·福格特米尔;A·K·多卡尼亚;R·巴特;J·冯贝格 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种移动X射线设备，包括：壳体，其具有被布置在其中的X射线源；传感器系统，其包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器用于将所述X射线源对准到要被扫描的对象并且/或者探测在所述X射线源的X射线束附近的预定义区域中的至少一个外来对象；处理器单元，其包括：基于从所述传感器系统接收的信号来确定所述X射线源与所述要被扫描的对象的所述对准；用于生成X射线图像的图像采集；基于从所述传感器系统接收的信号来激活针对所述移动X射线设备的阻止信号；以及接口，其用于输出所生成的X射线图像和/或信息；其中，如果所述传感器系统发出指示以下项中的一项的信号，则阻止图像采集：在所述预定义区域内探测到至少一个外来对象；所述X射线源与所述要被扫描的对象之间没有对准。
包括移动射线设备系统

[发明专利]基于相关性的多特征检测的卷积神经网络的概率正则化-CN202080082556.3在审
发明人： S·克伦克;D·贝斯特罗夫;J·冯贝格;S·M·扬 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明涉及界标和/或时间事件检测。本发明提出利用先前学习的多个界标之间的空间统计相关性，以便作为后处理步骤或在训练期间对卷积神经网络(CNN)进行正则化，以利用解剖学先验知识，减少假阳性预测率，和/或增加算法的准确性和稳定性。所提出的设备和方法也可被应用于通过利用先验知识来改善对例如时间序列中的相关事件的检测。
基于相关性特征检测卷积神经网络概率正则

[发明专利]使用具有混合质量的标记的医学数据对人工神经网络进行的约束训练-CN202080079674.9在审
发明人： S·克伦克;J·冯贝格;D·贝斯特罗夫;B·伦特;N·维贝尔奈特;S·扬 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对人工神经网络进行有监督的训练以用于医学图像分析的方法(100)。所述方法包括：采集(S1)第一训练样本集和第二训练样本集，其中，所述训练样本包括特征向量和相关联的预定标签，所述特征向量指示医学图像，并且所述标签涉及解剖结构检测、对医学图像的语义分割、对医学图像的分类、计算机辅助的诊断、对生物标志物的检测和/或定位，或对医学图像的质量评估。针对所述第二训练样本集的预定标签的准确度比针对所述第一训练样本集的预定标签的准确度更好。通过减小代价函数来训练(S3)所述神经网络，所述代价函数包括第一部分和第二部分。所述代价函数的所述第一部分取决于所述第一训练样本集，并且所述代价函数的所述第二部分取决于训练样本的第一子集，所述第一子集是所述第二训练样本集的子集。另外，所述代价函数的所述第二部分取决于针对训练样本的所述第一子集的所述神经网络的所述平均预测性能的上限，并且所述代价函数的所述第二部分被配置用于防止针对训练样本的所述第一子集的所述平均预测性能超过所述上限。
使用具有混合质量标记医学数据人工神经网络进行约束训练

[发明专利]用于确定患者的胸部的取向的装置-CN202080077646.3在审
发明人： J·冯贝格;S·克伦克;D·贝斯特罗夫;S·M·扬 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于确定患者的胸部的取向的装置(10)。所述装置包括：输入单元(20)；以及处理单元(30)。所述输入单元被配置为接收患者的图像，所述图像包括所述患者的胸部的图像数据。所述输入单元被配置为接收由X射线成像单元采集的所述患者的胸部的X射线照片，所述X射线成像单元具有从X射线源延伸到X射线探测器的X射线成像轴线。所述输入单元被配置为向所述处理单元提供所述图像和所述X射线照片。所述处理单元被配置为确定在所述X射线照片中所述患者的胸部相对于所述X射线成像轴线的取向，所述确定包括利用所述图像和所述X射线照片。
用于确定患者胸部取向装置

[发明专利]用于评估患者相对于自动暴露控制腔室的位置的方法-CN202080074231.0在审
发明人： T·P·哈德;T·比洛;S·扬;J·冯贝格;S·克伦克;D·贝斯特罗夫;A·戈森 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：一种用于评估患者相对于用于医学检查的自动暴露控制腔室，即，AEC腔室(11、12)的位置的方法，其中，患者被定位于X射线源与所述AEC腔室(11、12)之间；所述方法包括以下步骤：‑采集(S10)所述患者的至少部分的X射线图像(32)，其中，所述AEC腔室被配置用于探测所述X射线源的辐射剂量；‑由控制单元根据所采集的X射线图像(32)来确定(S20)所述AEC腔室(11、12)相对于所述患者的位置；‑由所述控制单元根据要对所述患者执行的所述医学检查来确定(S30)对所述患者执行的检查协议，并且由所述控制单元根据所述检查协议来确定所述AEC腔室(11、12)相对于所述患者的理想位置，其中，所述理想位置涉及所述患者相对于所述AEC腔室(11、12)的位置，在所述位置中，探测到的辐射剂量对于所述医学检查是可靠的；并且‑由所述控制单元确定(S40)所述AEC腔室的所述位置与所述AEC腔室的所述理想位置的位置偏差；其特征在于，由所述控制单元确定所述位置偏差包括以下步骤：‑在所述X射线图像(32)中分割所述患者的至少一个解剖结构(21、22)，从而确定至少一个分割的解剖结构(21、22)；并且‑根据所述至少一个分割的解剖结构(21、22)来确定所述位置偏差；‑确定所述至少一个分割的解剖结构(21、22)与所述AEC腔室(11、12)的交叠；并且‑根据所确定的交叠来确定所述位置偏差。
用于评估患者相对于自动暴露控制位置方法

[发明专利]针对胸部X射线图像的吸气度量标准-CN202080063015.6在审
发明人： J·冯贝格;D·贝斯特罗夫;S·克伦克;S·扬 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：为了对增强的X射线图像吸气质量监测进行增强，提出了一种度量标准，这种度量标准能重现地提供要在对吸气状态的评估中使用的可见肋骨的指数。在一个示例中，在胸部X射线图像中检测到的隔膜可以被投射到包含用于所有肋间空间(即，肋条中心线之间的空间)的标签的图集。在图集中提供锁骨和肋条的空间表示，针对隔膜的所有点(即，像素)构建累积直方图，针对每一个点，肋条标签图中的肋条的肋条标签计数器在该点及其上方的所有肋条处递增，通过除以点的数量对肋条标签计数器进行归一化，可以取用这种分布的中值(或不同分位数)来充当吸气指数。因此实现了吸气状态的客观度量标准。
针对胸部射线图像吸气度量标准

[发明专利]在成像点处用于对使成像工作流程效率更高的选择的即时建议的设备-CN202080046409.0在审
发明人： T·罗泽;B·哈韦勒克;T·J·塞内加;J·冯贝格;M·波佩;S·M·扬;D·贝斯特罗夫;S·布格哈特;K·林特;C·库尔策 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-06-25 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：一种成像系统(SYS)包括医学成像装置(IA)。所述医学成像装置包括探测器(D)和显示单元(DD)，所述探测器用于在成像会话中采集患者的第一图像；所述显示单元用于在屏幕上显示所述第一图像。所述系统还包括与所述医学成像装置(IA)不同的移动式图像处理设备(MIP)。所述移动式图像处理设备包括：接口(IN)，其用于接收所述第一图像的表示；以及图像分析器(IAZ)，其被配置为分析所述表示并且基于所述分析在所述成像会话期间计算医学决策支持信息。所述决策支持信息被显示在所述移动式处理设备(MIP)的板载显示设备(MD)上。
成像用于工作流程效率更高选择即时建议设备

[发明专利]针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习方法-CN202080047136.1在审
发明人： A·格罗特;A·扎尔巴赫;I·M·巴尔特鲁沙特;J·冯贝格;M·格拉斯 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-06-25 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习方法，包括以下步骤：接收(S1)用于第一图像识别任务的第一图像数据(I)；接收(S2)用于第二图像识别任务的第二图像数据(V)；其中，所述第一图像数据(I)为第一数据类型，所述第二影像数据(V)为第二数据类型，所述第二数据类型不同于所述第一数据类型；通过对所述第一图像数据(I)进行标注来确定(S3)第一经标注图像数据(IL)，通过对所述第二图像数据(V)进行合成和标注来确定第二合成经标注图像数据(ISL)；基于接收到的第一图像数据(I)、接收到的第二图像数据(V)、所确定的第一经标注图像数据(IL)和所确定的第二经标注合成图像数据(ISL)来训练(S4)所述神经网络；其中，所述第一图像识别任务和所述第二图像识别任务与以下的相同的解剖区域有关，其中，相应的图像数据取自要在相应的图像数据中识别的相同病理和/或与要在相应的图像数据中识别的相同解剖病理有关。
针对用于自动病理检测神经网络任务深度学习方法

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