专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用于配置医学设备的方法-CN201780064142.6有效
  • E·S·汉西斯;M·G·赫勒;T·P·哈德;T·内奇 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2017-12-18 - 2023-09-12 - A61B5/055
  • 本公开涉及一种用于配置医学设备的方法。所述方法包括提供用于配置所述医学设备的一个或多个参数的集合。所述集合中的每个参数具有预定义值。可以从所述预定义值中选择所述参数的集合中的值的集合。使用所选择的值,可以设置所述参数的集合,这得到所述医学设备的操作配置。可以控制所述医学设备以根据所述操作配置来操作,由此可以确定所述医学设备的操作状态。至少基于所述操作状态,可以维持所述操作配置,或者可以重复执行所述选择、所述设置和所述控制直到能够基于由所述控制的的所述操作状态来确定所述医学设备的期望的操作状态。
  • 用于配置医学设备方法
  • [发明专利]医学成像系统-CN202180025822.3在审
  • M·G·赫勒;T·E·阿姆托尔;S·K·武帕拉;S·魏斯;R·S·西索迪亚;M·T·约翰逊;G·福格特米尔 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2021-03-26 - 2022-11-15 - G16H40/20
  • 本公开内容涉及一种用于操作医学成像系统(100)的方法,所述方法是通过使用数据处理单元(120)来执行的,所述方法包括:通过计算预测模型来获得(S1)非时变患者信息,所述非时变患者信息包括以下各项中的一项或多项:至少一个心理患者参数、至少一个生理患者参数、患者健康状况,以及历史患者特异性临床工作流程数据;通过所述计算预测模型来生成(S2)至少基于所获得的非时变患者信息而参数化的患者简档;通过所述计算预测模型来获得(S3)至少一个当前临床工作流程参数,所述至少一个当前临床工作流程参数包括以下各项中的一项或多项:在应用了所述医学成像系统(100)的医学成像设施中执行的检查的每个流程步骤中的当前延迟,以及在所述医学成像设施中要求的重新扫描的次数;通过所述计算预测模型基于至少将所生成的患者简档与所获得的当前临床工作流程参数进行相关来提供(S4)至少包括患者特异性操作工作流程的预测,其中,所述患者特异性操作工作流程包括所述医学成像系统的操作模式的选项中的特定的一种操作模式,并且其中,操作模式的所述选项包括全自主操作模式、半自主操作模式以及完全员工支持的操作模式;并且基于操作模式的所述选项中的所述特定的一种操作模式来操作所述医学成像系统(100)。
  • 医学成像系统
  • [发明专利]用于MR成像的方法、设备和计算机程序产品-CN201780071404.1有效
  • M·G·赫勒;P·博尔纳特;K·C·C·范德芬 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2017-11-16 - 2022-05-27 - A61B5/055
  • 本发明涉及一种用于对被置于MR设备(1)的检查体积内的主磁场中的身体(10)的至少部分进行MR成像的方法。本发明的目的是促进动脉自旋标记(ASL)MR成像会话的规划并改善灌注加权MR成像中的图像质量。本发明的方法包括以下步骤:通过使被检查身体(10)的一部分经受一次或多次MR血管造影扫描来采集血管造影MR信号数据;‑从血管造影MR信号数据导出定量血流参数;‑根据ASL序列的序列参数和所述定量血流参数来计算ASL序列的标记效率;通过最大化标记效率来优化所述序列参数;通过使所述身体的部分经受ASL序列来采集灌注加权的MR信号数据;并且‑从所述灌注加权的MR信号数据重建MR图像。此外,本发明涉及MR设备(1)并且涉及针对MR设备(1)的计算机程序。
  • 用于mr成像方法设备计算机程序产品
  • [发明专利]用于对对象进行成像的磁共振成像系统及其操作方法-CN201780062008.2有效
  • K·佐默;M·G·赫勒;T·E·阿姆托尔;P·博尔纳特 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2017-10-09 - 2022-04-29 - G01R33/563
  • 本发明提供了一种操作用于对对象进行成像的磁共振成像系统的方法。所述方法包括通过利用标签脉冲序列命令(100)控制所述磁共振成像系统来采集(700)加标签的磁共振数据(642)和指纹磁共振数据的第一部分(644)。所述标签脉冲序列命令包括用于对所述对象内的标签位置进行自旋标记的标签反转脉冲部分(102)。所述标签脉冲序列命令包括背景抑制部分(104)。所述背景抑制部分包括用于根据磁共振指纹协议来采集指纹磁共振数据的MRF脉冲序列命令。所述标签脉冲序列命令包括图像采集部分(106)。所述方法包括通过利用控制脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集(702)控制磁共振数据(646)和所述指纹磁共振数据的第二部分(648)。所述控制脉冲序列命令包括控制反转脉冲部分(202)。所述控制脉冲序列命令包括所述背景抑制部分(104')。所述控制脉冲序列命令包括所述图像采集部分(106)。所述方法包括使用所述加标签的磁共振数据来重建(704)加标签的幅值图像(650)。所述方法包括使用所述控制磁共振数据来重建(706)控制幅值图像(652)。所述方法包括通过将所述控制幅值图像和所述加标签的幅值图像与彼此相减来构建(708)ASL图像。所述方法包括使用所述指纹磁共振数据的所述第一部分和/或所述指纹磁共振数据的所述第二部分来重建(710)一系列磁共振指纹图像(656)。所述方法包括通过将所述系列磁共振指纹图像与磁共振指纹词典进行比较来生成(712)至少一个磁共振参数图(658)。
  • 用于对象进行成像磁共振系统及其操作方法
  • [发明专利]具有呼吸面罩的射频头部线圈-CN202080058533.9在审
  • C·G·洛斯勒;M·G·赫勒;D·维尔茨;G·福格特米尔;S·魏斯;S·K·武帕拉;R·S·西索迪亚 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2020-08-07 - 2022-04-01 - A61B5/055
  • 本申请的实施例提供了射频头部线圈(300),即,RF头部线圈。所述RF头部线圈(300)包括线圈形成器(310)和呼吸面罩(320),所述线圈形成器至少包括第一支腿和第二支腿,所述第一支腿和所述第二支腿被布置为彼此相距一距离以在它们之间限定一空间,所述线圈形成器(310)至少是分段柔性的并且具有至少一个第一紧固部分(315、316),所述至少一个第一紧固部分被布置为与所述空间(314)相邻,所述呼吸面罩包括气体出口(324)和至少一个第二紧固部分(322、323),其中,在可操作状态中,所述气体出口(324)被设置在所述空间(314)内,在所述可操作状态中,所述RF头部线圈(300)适于被布置为至少分段围绕患者(S)的头部并且所述第二紧固部分(322、323)适于被紧固到所述第一紧固部分(315、316),所述气体出口(324)被设置在所述空间(314)内。
  • 具有呼吸面罩射频头部线圈
  • [发明专利]患者标记物-CN202080033967.3在审
  • G·福格特米尔;S·魏斯;C·G·洛斯勒;S·K·武帕拉;M·G·赫勒;R·S·西索迪亚 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2020-04-30 - 2021-12-14 - A61B90/00
  • 本发明涉及一种患者标记物(10)。所述标记物被配置为被放置在患者上或患者内部。所述标记物包括特定结构(20)。当在以下情况时,所述标记物被配置为使得由成像系统采集的图像包括所述标记物的所述特定结构的图像数据:所述标记物被放置在所述患者上或所述患者内部,并且所述患者被至少部分地定位在所述成像系统的图像采集单元内。所述标记物被配置为使得所述标记物的所述特定结构的图像数据包括能用于识别所述标记物的信息。所述标记物被配置为使得所述标记物的所述特定结构的图像数据包括能用于定义与所述患者的检查有关的至少一个参数的信息。
  • 患者标记
  • [发明专利]动脉结构的磁共振成像-CN201780024657.3有效
  • M·G·赫勒;T·林德纳 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2017-04-18 - 2021-09-21 - A61B5/055
  • 本发明提供了一种操作用于对对象(118)进行成像的磁共振成像系统(100、200)的方法。所述方法包括使用标注的磁共振数据来重建(304)标注的幅值图像(148)。所述方法还包括使用控制磁共振数据来重建(306)控制幅值图像(150)。所述方法还包括通过减去所述控制幅值图像和所述标注的幅值图像来构建(308)动脉图像(152)。所述方法还包括使用所述标注的磁共振数据和/或所述控制磁共振数据来重建(312)至少一幅相位图像(156、158、160)。所述至少一幅相位图像使用在所述至少一个方向上的相位编码来重建。
  • 动脉结构磁共振成像
  • [发明专利]用于组织分类的方法、计算机程序产品和磁共振成像系统-CN201680063933.2有效
  • S·魏斯;U·卡切尔;C·施特宁;M·G·赫勒 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2016-10-17 - 2021-09-14 - G01R33/56
  • 本发明的目的是改善MRI图像中的组织分类。具体而言,本发明的目的是改善MRI图像中对骨和空气的分类。该目的是通过一种用于在包括第一区域和第二区域的磁共振(MR)图像中的感兴趣区域中进行组织分类的方法来实现的,其中,所述第一区域表示空气并且所述第二区域表示骨。所述方法包括以下步骤:‑采集包括所述第一区域和所述第二区域的第一磁共振图像;并且‑采集包括所述第一区域和所述第二区域的第二磁共振图像,其中,与所述第一磁共振图像中相比,所述第二磁共振图像中的所述第一区域具有不同的形状;并且‑在所述第一图像和所述第二图像中识别所述第一区域和所述第二区域;并且‑关于所述第一区域和所述第二区域对所述第一图像和所述第二图像进行比较;并且‑基于所述第一图像与所述第二图像之间的形状差异的存在来将所述第一区域分类为表示空气的区域,并且基于所述第一图像与所述第二图像之间的形状差异的不存在而将所述第二区域分类为骨。
  • 用于组织分类方法计算机程序产品磁共振成像系统
  • [发明专利]在磁共振成像中确定进一步的处理位置-CN201980076393.5在审
  • K·佐默;M·G·赫勒 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2019-11-19 - 2021-07-23 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种训练神经网络(322)的方法,所述方法被配置用于提供进一步的处理位置(326)。所述方法包括提供(200)经过标记的医学图像(100),其中,所述经过标记的医学图像包括多个标记,每个标记指示真实处理位置(102、104、106),所述方法还包括将所述经过标记的医学图像输入(202)到所述神经网络中以获得一个试验处理位置。所述一个试验处理位置包括最可能的试验处理位置(108)。所述方法还包括确定(204)针对所述最可能的试验处理位置的最接近的真实处理位置(106)。所述方法还包括使用所述最接近的真实处理位置和所述最可能的试验处理位置来计算(206)误差向量(110)。所述方法还包括使用所述误差向量来训练(208)所述神经网络。
  • 磁共振成像确定进一步处理位置

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