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]针对深度学习电特性断层摄影的不确定度图-CN202080049687.1在审
  • U·卡切尔;N·汉佩尔 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2020-07-02 - 2022-02-25 - G16H50/50
  • 本公开涉及一种用于确定被成像对象(718)中的目标体积(708)的电特性EP的方法。所述方法包括:a)使用训练数据集训练(201)深度神经网络DNN,所述训练数据集包括训练B1场图和相应的EP图,所述训练包括在训练期间使用DNN的蒙特卡罗MC丢弃,得到被配置用于根据B1场图来生成EP图的经练的DNN;b)接收(203)所述目标体积的输入B1场图,并且通过经训练的DNN来根据所述输入B1场图重复生成EP图,得到一组EP图,其中,所述生成包括在每次重复中在所述DNN的推理期间使用MC丢弃;c)组合(205)所述一组EP图以确定输入B1场图的EP图和相关联的不确定性图。
  • 针对深度学习特性断层摄影不确定
  • [发明专利]电学属性断层摄影的深度学习-CN202080049808.2在审
  • U·卡切尔;N·汉佩尔 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2020-07-01 - 2022-02-22 - A61B5/24
  • 本公开内容涉及一种用于确定被成像对象(718)中的目标体积(708)的电学属性EP的方法。所述方法包括:使用第一训练数据集来执行(201)对深度神经网络DNN的第一训练,所述第一训练数据集包括训练的B1场图和对应的第一EP图,所述第一训练得到被配置用于根据B1场图来生成EP图的预先训练的DNN;使用条件生成对抗网络GAN和第二训练数据集来执行(203)对所述预先训练的DNN的第二训练,其中,所述预先训练的DNN是所述条件GAN的生成器,所述第二训练数据集包括测得的B1图和第二EP图,所述第二训练得到经训练的DNN;接收(205)所述目标体积的输入的B1场图并使用所述经训练的DNN来生成所述输入的B1场图的EP图。
  • 电学属性断层摄影深度学习
  • [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]定量磁化率映射磁共振图像的分割-CN201680074046.5有效
  • J·J·迈内克;U·卡切尔 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2016-12-12 - 2021-05-25 - A61B5/055
  • 本发明提供一种医学成像系统(100、400),包括:用于存储机器可执行指令的存储器(112)和用于控制医学成像系统的处理器(106)。机器可执行指令的执行使处理器:从感兴趣区域(409)的初级磁共振图像(122)接收(200)初级分割(124),其中,所述初级分割包括初级分割边缘;根据QSM磁共振数据(122)重建(202)针对所述感兴趣区域的第一QSM图像(124),其中,所述QSM图像的重建至少部分地使用正则化函数来执行,其中,所述正则化函数取决于在所述第一QSM图像的重建期间的初级分割边缘;通过使用QSM图像分割算法(134)分割所述第一QSM图像来计算(204)第一分割(126),其中,所述第一分割包括第一分割边缘;以及,根据所述QSM磁共振数据重建(206)针对所述感兴趣区域的第二QSM图像(128),其中,所述第二QSM图像的重建至少部分地使用正则化函数来执行,其中,所述正则化函数取决于所述第一分割边缘。
  • 定量磁化率映射磁共振图像分割
  • [发明专利]移动对象的磁化率映射的系统、方法和装置-CN201780017498.4有效
  • U·卡切尔;J·J·迈内克 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2017-03-14 - 2021-02-19 - G01R33/44
  • 本发明涉及一种磁共振成像系统(10),所述系统包括:磁共振成像设备(12),其用于从移动对象(14)采集数据,所述移动对象尤其是胎儿或者所述胎儿的部分;以及图像生成器(30),其用于生成所述移动对象(14)的图像,其中,所述磁共振成像设备(12)被配置为利用所述对象(14)的移动在所述对象(14)相对于磁化方向B0的不同位置处采集来自所述对象(14)的所述数据;并且其中,所述图像生成器(30)被配置为:‑确定相应的数据采集期间的所述对象(14)的位置和/或取向;‑根据所采集的数据重建相位图像;并且‑基于经重建的相位图像来生成磁化率图。本发明还涉及一种用于生成对象(14)的图像的对应的方法。
  • 移动对象磁化率映射系统方法装置
  • [发明专利]电导率变化的电学属性断层摄影图-CN201980039506.4在审
  • M·G·赫勒;U·卡切尔 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2019-06-04 - 2021-01-29 - A61B5/00
  • 本发明提供了一种医学成像系统(100、300)。存储器(110),其用于存储机器可执行指令(120);以及处理器(104),其用于控制所述医学成像系统。所述机器可执行指令的运行使所述处理器:接收(200)对象(318)的感兴趣区域(309)的B1相位图的静息组(122);接收(202)所述对象的感兴趣区域的B1相位图的活动组(124);根据电学属性断层摄影算法,使用B1相位图的静息组来计算(204)感兴趣区域的电导率图的静息组(126);根据所述电学属性断层摄影算法,使用所述B1相位图的活动组来计算(206)针对所述感兴趣区域的电导率图的活动组(128);并且使用所述电导率图的静息组和所述电导率图的活动组来计算(208)针对所述感兴趣区域的电导率变化图(130)。
  • 电导率变化电学属性断层摄影
  • [发明专利]用于根据B0图和B1图来计算导出值的MRI方法-CN201680017078.1有效
  • U·卡切尔;J·J·迈内克;H·埃格斯;P·博尔纳特 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2016-01-21 - 2020-04-14 - G01R33/24
  • 本发明提供了一种用于采集来自成像区(108)内的对象(118)的磁共振数据(110、1104)的磁共振成像系统(100、300、100)。所述磁共振成像系统包括:存储器(136),其用于存储机器可执行指令(160、162、164、166、316)和脉冲序列数据(140、1102)。所述脉冲序列数据包括用于根据磁共振成像方法控制所述磁共振成像系统来采集磁共振数据的指令。所述磁共振成像系统还包括:处理器(130),其用于控制所述磁共振成像系统。所述机器可执行指令的执行使得所述处理器:通过利用所述脉冲序列数据控制所述磁共振成像系统来采集(1200)所述磁共振数据;通过根据所述磁共振成像方法分析所述磁共振数据来计算(1202)B0不均匀性图(148),通过根据所述磁共振成像方法分析所述磁共振数据来计算(1204)B1相位图(150)和/或B1幅度图(1106);并且在至少一个预定方向上计算(1206)所述B1相位图的二阶导数(1110)和/或所述B1幅值图1的二阶导数和/或所述B0不均匀性图的二阶导数。所述二阶导数是使用所述至少一个预定方向上的经校正的体素尺寸而计算出的,其中,所述经校正的体素尺寸是使用根据所述B0不均匀性图的导数计算出的校正因子而计算出的。
  • 用于根据b0b1计算导出mri方法
  • [发明专利]具有B1映射的MR成像-CN201380005131.2有效
  • K·内尔克;P·博尔纳特;I·格雷斯林;U·卡切尔;C·洛斯勒;H·埃格斯 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2013-01-04 - 2018-09-21 - G01R33/24
  • 本发明涉及MR成像的方法,其中,使被置于MR设备(1)的检查体积中的身体的部分经受RF脉冲的成像序列和切换的磁场梯度。所述成像序列为包括如下部分的受激回波序列i)在预备期(21)期间朝向所述身体的部分辐射的两个预备RF脉冲(α),以及ii)在采集期(22)期间朝向所述身体的部分辐射的读出RF脉冲(β),所述采集期(22)在时间上在所述预备期(21)之后。在所述采集期(22)期间以相同的T2*‑加权采集FID信号(I1)和一个或多个受激回波信号(I2)。从所采集的FID(I1)和受激回波(I2)信号导出B1图,所述B1图指示所述预备RF脉冲的RF场在所述身体的所述部分内的空间分布。
  • 具有sub映射mr成像

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