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[发明专利]实时且准确的软组织变形预测-CN201910312479.5有效
发明人： T.曼西;F.梅斯特;T.帕塞里尼;V.米哈勒夫 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及实时且准确的软组织变形预测。对于软组织变形预测，使用生物力学或其他组织相关的物理学模型来找到软组织的瞬时状态。应用机器学习的人工神经网络来根据瞬时状态预测体积元素（例如，网格节点）的位置。由于机器学习的人工神经网络可以快速预测（例如，在一秒或更短时间内），因此在给定瞬时状态的情况下实时地提供不同时间或另外的时间处的软组织位置，而无需数分钟的物理学模型计算。例如，提供了实时的生物力学解算器，允许与软组织模型的交互，同时仍获得准确的结果。该准确度允许生成具有更高准确度的软组织图像和/或允许实时用户交互的益处。
实时准确软组织变形预测

[发明专利]基于可负担的心电图硬件和成像的非侵入性电生理学映射-CN201880087622.9有效
发明人： A.布罗斯特;T.陈;T.曼西;苗舜;T.帕塞里尼;P.沙马;A.塔伊苏佐格卢 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：对于非侵入性EP映射，稀疏数目的电极（在典型的12‑引线ECG检查设置中的10个）用于生成EP图，而无需术前3D图像数据（例如MR或CT）。成像仪（例如深度相机）捕获患者的表面，并且可以用于将电极定位在患者身上的任何定位中。二维（2D）x‑射线，其通常是可用的，并且患者的表面用于分割患者的心脏。然后根据表面、心脏分割、以及来自电极的测量来生成EP图。
基于负担心电图硬件成像侵入生理学映射

[发明专利]用于根据医学图像和体表电位来表征心脏的电性质的系统和方法-CN202010084648.7有效
发明人： P.泽格雷尔;T.曼西;M-P.乔利;B.乔治斯库;A.卡门;D.科马尼丘;R.莫莱罗;T.帕塞里尼 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-04-02 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：公开了用于根据患者的医学图像数据和无创性心电图测量结果来估计患者特定心脏电性质的系统和方法。根据患者的医学图像数据来生成患者特定解剖心脏模型。通过使用计算心脏电生理学模型模拟在患者特定解剖心脏模型中随着时间的心脏电生理学以及基于模拟结果和无创性心电图测量结果来调整心脏电参数来估计患者特定心脏电性质。然后具有患者特定心脏电参数的患者特定心脏电生理学模型可以被用来执行用于计划和指导心脏电生理学干预的虚拟心脏电生理学干预。
用于根据医学图像体表电位表征心脏性质系统方法

[发明专利]医学成像中的左心耳闭合引导-CN202210464861.X在审
发明人： E.卡姆斯;T.曼西;I.福伊格特 -专利权人：美国西门子医疗解决公司
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：本发明涉及医学成像中的左心耳闭合引导。超声成像仪（20）提供了LAA闭合引导。使用超声成像虑及随时间（例如，遍及心跳周期）进行建模（32）。所述LAA随时间的解剖模型被用于创建给患者个性化的生物力学模型。经个性化的模型和一个或多个闭合设备的模型被用于针对所述患者选择（40）适于整个心跳周期的闭合设备，并引导（44）所选择的闭合设备在植入期间的放置。
医学成像中的心耳闭合引导

[发明专利]医学成像中的左心耳闭合引导-CN201811130230.4有效
发明人： E.卡姆斯;T.曼西;I.福伊格特 -专利权人：美国西门子医疗解决公司
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：本发明涉及医学成像中的左心耳闭合引导。超声成像仪（20）提供了LAA闭合引导。使用超声成像虑及随时间（例如，遍及心跳周期）进行建模（32）。所述LAA随时间的解剖模型被用于创建给患者个性化的生物力学模型。经个性化的模型和一个或多个闭合设备的模型被用于针对所述患者选择（40）适于整个心跳周期的闭合设备，并引导（44）所选择的闭合设备在植入期间的放置。
医学成像中的心耳闭合引导

[发明专利]医学图像中的自动变化检测-CN201810940243.1有效
发明人： T.法伊弗;苗舜;廖芮;P.戴班;M.聚林;T.曼西 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供了用于识别跟进医学图像中的病理变化的系统和方法。获取参考图像数据。获取跟进图像数据。使用机器学习的网络为参考图像数据和跟进数据生成变形场，该机器学习的网络被训练以生成描述输入参考图像数据和输入跟进图像数据之间的健康解剖变形的变形场。使用变形场对准参考图像数据和跟进图像数据。针对由于病理现象引起的变化分析共同对准的参考图像数据和跟进图像数据。
医学图像中的自动变化检测

[发明专利]用于治疗规划的生理驱动决策支持-CN201610813875.2有效
发明人： O.埃卡贝特;B.乔治斯库;T.曼西;V.米哈莱夫;D.诺伊曼;T.帕塞里尼;O.保利 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2016-09-09 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：用于治疗规划的生理驱动决策支持。对患者生理和各种治疗选项使用计算模型，决策支持系统呈现一定范围的预测结果以帮助规划治疗。该模型在各种实验中被用于许多治疗选项以确定最佳方法。
用于治疗规划生理驱动决策支持

[发明专利]移动解剖体和设备的多视图、多源配准-CN201580082839.7有效
发明人： S.格尔比奇;T.曼西;S.克卢克纳;C.H.弗洛林;T.陈;D.科马尼丘 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-09-03 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：提供了一种多源、多类型的图像配准。从多个图像设备接收图像，以及从医学成像设备接收图像。接收医学成像设备的探针的预先存在的图解。基于从图像设备所接收的图像而确定四维模型。基于探针的预先存在的图解以及从图像设备所接收的图像而确定医学成像设备的探针的姿态。来自医学成像设备的所述多个图像基于公共坐标系和所确定的探针姿态而与所述四维模型配准。
移动解剖设备视图多源配准

[发明专利]根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析-CN201710431721.1有效
发明人： D.科马尼丘;A.卡门;刘大元;B.马耶;T.曼西 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析。机器训练以及机器训练的分类器的应用被用于医学系统中的基于图像的肿瘤表型分析。为了利用已知表型信息创建训练数据库，合成医学图像被创建。计算肿瘤模型创建组织中的肿瘤的各种示例。使用所述计算肿瘤模型允许一个人创建不可从实际的患者得到的示例，从而增加用于机器学习以预测肿瘤表型的示例的数量和变化。成像系统的模型从所述示例生成合成图像。所述机器训练的分类器被应用于来自实际的患者的图像，以基于从所述合成图像学习到的知识来预测该患者的肿瘤表型。
根据合成数据利用机器学习基于图像肿瘤表型分析

[发明专利]医学图像增强-CN202010219091.3在审
发明人： S.雷奥恩加摩恩拉特;A.皮尤;L.M.伊图;T.曼西 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：提供了用于增强医学图像的系统和方法。接收具有初始视场的初始医学图像。使用经训练的机器学习模型生成具有扩展视场的扩充医学图像。所述扩展视场包括初始视场和扩充区域。输出所述扩充医学图像。
医学图像增强

[发明专利]用于根据医学图像和体表电位来表征心脏的电性质的系统和方法-CN201580018052.4有效
发明人： P.泽格雷尔;T.曼西;M-P.乔利;B.乔治斯库;A.卡门;D.科马尼丘;R.莫莱罗;T.帕塞里尼 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-04-02 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：公开了用于根据患者的医学图像数据和无创性心电图测量结果来估计患者特定心脏电性质的系统和方法。根据患者的医学图像数据来生成患者特定解剖心脏模型。通过使用计算心脏电生理学模型模拟在患者特定解剖心脏模型中随着时间的心脏电生理学以及基于模拟结果和无创性心电图测量结果来调整心脏电参数来估计患者特定心脏电性质。然后具有患者特定心脏电参数的患者特定心脏电生理学模型可以被用来执行用于计划和指导心脏电生理学干预的虚拟心脏电生理学干预。
用于根据医学图像体表电位表征心脏性质系统方法

[发明专利]基于机器学习的基于内容的医学成像渲染-CN201780016345.8有效
发明人： D.科马尼丘;K.恩格尔;B.乔治斯库;T.曼西;苗舜;K.佩特科夫;D.余 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2017-03-08 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06T15/08 文献下载
摘要：人工智能代理被使用（34）并机器训练（14）成提供基于物理的渲染设置。通过使用深度学习（16、36）和/或其他机器训练（14），可以为一致的成像提供（40）多个渲染参数的设置，甚至在基于物理的渲染（42）中。
渲染人工智能成像提供基于机器其他机器医学成像学习代理

[发明专利]用于根据医学图像和临床数据来估计生理学心脏测量的系统和方法-CN201480047428.X有效
发明人： D.诺伊曼;T.曼西;S.格尔比奇;B.乔治斯库;A.卡门;D.科马尼丘;I.富伊特 -专利权人：西门子公司
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：公开了一种用于根据医学图像和临床数据来估计生理学心脏测量的方法和系统。根据患者的医学图像数据来生成心脏的患者特定的解剖模型。通过基于患者的医学图像数据和临床测量使心脏电生理学模型、心脏生物力学模型和心脏血液动力学模型的参数个性化来基于患者特定的解剖模型生成患者特定的多物理学计算心脏模型。使用患者特定的多物理学计算心脏模型来模拟患者的心脏功能。可以基于正向模型模拟、通过逆问题算法来使参数个性化，或者可以使用基于机器学习的统计模型来使参数个性化。
用于根据医学图像临床数据估计生理学心脏测量系统方法

[发明专利]医学成像中具有空间和时间约束的界标检测-CN201580030902.2有效
发明人： M.斯库塔鲁;I.福伊格特;T.曼西;R.伊奥纳泽克;H.C.霍勒;A.V.塔特帕蒂;D.科马尼丘;B.乔治斯库;N.Y.埃尔-泽希里 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：自动检测（34）和/或实时检测诸如乳头肌的解剖结构。对于小解剖结构的自动检测（34），使用具有空间约束（32）和时间（例如，马尔可夫）约束（34）的机器学习分类。对于实时检测，使用与光流跟踪（38）交错的稀疏机器学习检测（34）。
医学成像具有空间时间约束界标检测

[发明专利]用于心脏机电学的交互计算的方法和系统-CN201480005225.4有效
发明人： T.曼西;O.泽蒂尼希;B.乔治斯库;A.卡门;D.科马尼丘;S.拉帕卡 -专利权人：西门子公司
申请日： 2014-01-20 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：公开了一种用于模拟患者的心脏功能的方法和系统。从患者的医学图像数据，生成患者心脏的至少一部分的患者特定的解剖模型。通过使用患者特定的心脏电生理学模型，针对多个时间步中的每个时间步而在由患者特定的解剖模型限定的计算域上计算心脏电生理学电势。对于每个时间步，作用于计算域的多个节点上的电生理学电势被并行地计算。通过使用耦合到心脏电生理学模型的心脏生物力学模型，针对多个时间步中的每个时间步的计算域上的生物力学的力。对于每个时间步，作用于网格域的多个节点上的生物力学的力被并行地估计。基于所计算的生物力学的力，在多个时间步中的每个时间步处计算血流和心脏移动。显示所计算的电生理学电势、生物力学的力和心脏参数，交互地接收用户输入，以改变患者特定的模型的参数中的至少一个，并且重新计算电生理学电势、生物力学的力以及血流和心脏移动。
用于心脏机电交互计算方法系统

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