Настройки

Укажите год
-

Небесная энциклопедия

Космические корабли и станции, автоматические КА и методы их проектирования, бортовые комплексы управления, системы и средства жизнеобеспечения, особенности технологии производства ракетно-космических систем

Подробнее
-

Мониторинг СМИ

Мониторинг СМИ и социальных сетей. Сканирование интернета, новостных сайтов, специализированных контентных площадок на базе мессенджеров. Гибкие настройки фильтров и первоначальных источников.

Подробнее

Форма поиска

Поддерживает ввод нескольких поисковых фраз (по одной на строку). При поиске обеспечивает поддержку морфологии русского и английского языка
Ведите корректный номера.
Ведите корректный номера.
Ведите корректный номера.
Ведите корректный номера.
Укажите год
Укажите год
Применить Всего найдено 8. Отображено 8.
20-02-2015 дата публикации

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ

Номер: RU2541887C2
Автор: ПЕКАР Владимир (NL), БИСТРОВ Даниель (NL)
Принадлежит: КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС Н.В. (NL)

Изобретение относится к компьютерным системам диагностической визуализации. Техническим результатом является повышение точности распознания анатомических особенностей на изображении за счет автоматизированного оконтуривания этих особенностей. Предложена система оконтуривания анатомических особенностей на изображениях, используемых для планирования терапии с управлением по изображениям. Система включает в себя процессор, который принимает исходное изображение анатомической структуры пациента из устройства формирования изображений. Упомянутый процессор также обнаруживает анатомические опознавательные точки в исходном изображении и сравнивает позиции обнаруженных анатомических опознавательных точек с опорными опознавательными точками в опорном контуре, соответствующем анатомической структуре. А также процессор осуществляет сопоставление обнаруженных анатомических опознавательных точек с опорными опознавательными точками. 5 н. и 15 з.п. ф-лы, 5 ил.

Подробнее
Номер записи: 1
20-12-2015 дата публикации

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СЕГМЕНТАЦИИ, ОСНОВАННОЙ НА МОДЕЛИ

Номер: RU2571523C2
Автор: КВАЗИ Ариш Асиф (NL), ПЕКАР Владимир (NL)
Принадлежит: ЮНИВЕРСИТИ ХЕЛТ НЕТВОРК (CA), КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС Н.В. (NL)

Изобретение относится к области сегментации текущих диагностических изображений. Техническим результатом является повышение точности сегментации диагностических изображений. Система содержит: рабочую станцию, которая сегментирует объем интереса в ранее сформированных диагностических изображениях; процессор запрограммирован с возможностью совмещения сегментированных, ранее сформированных изображений и объединения сегментированных, ранее сформированных изображений в вероятностную карту, которая отражает вероятность того, что каждый воксель представляет объем интереса или фон, и среднюю сегментационную границу; процессор сегментации совмещает вероятностную карту с текущим диагностическим изображением, чтобы сформировать преобразованную вероятностную карту; предварительно обученный классификатор классифицирует воксели диагностического изображения с использованием вероятности того, что каждый воксель отражает объем интереса или фон; процессор объединения объединяет вероятности из классификатора ...

Подробнее
Номер записи: 2
10-05-2013 дата публикации

ИНТЕРАКТИВНЫЙ ИТЕРАТИВНЫЙ АЛГОРИТМ БЛИЖАЙШИХ ТОЧЕК ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ОРГАНОВ

Номер: RU2011144579A
Автор: ВИК Торбьерн (NL), БИСТРОВ Даниель (NL), ОПФЕР Роланд (NL), ПЕКАР Владимир (NL)
Принадлежит:

... 1. Способ для сегментации органа, содержащий этапы, на которых:выбирают (210) с помощью пользователя модель поверхности органа;выбирают (220) с помощью пользователя множество точек на поверхности изображения органа; ипреобразуют (230-290) модель поверхности во множество точек на изображении,где преобразование включает в себя этап, на котором интерполируют множество точек для определения промежуточных точек между выбранным множеством точек на изображении органа, игде интерполирование включает в себя этап, на котором определяют соответствующие промежуточные точки на модели поверхности.2. Способ по п.1, в котором интерполирование (230) предсказывает поверхность изображения органа.3. Способ по п.1, в котором соответствующие точки являются точками на модели поверхности, которые являются ближайшими к каждой из множества точек.4. Способ по п.1, в котором преобразование модели поверхности во множество точек на изображении, включает в себя этап, на котором определяют (250) расстояние между каждой ...

Подробнее
Номер записи: 3
10-09-2014 дата публикации

УЛУЧШАЮЩИЙ ФИЛЬТР ДЛЯ КОНКРЕТНОГО ОРГАНА ДЛЯ НАДЕЖНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Номер: RU2013108800A
Автор: ПЕКАР Владимир (NL), КВАЗИ Ариш Асиф (NL)
Принадлежит:

... 1. Устройство сегментации медицинских изображений, содержащее:запоминающее устройство (16), в котором хранится медицинское контрастное изображение, подлежащее сегментированию;один или более процессоров (30), запрограммированных с возможностью:применять алгоритм предварительной сегментации к контрастному изображению для оценки границы целевого объема и увеличения упомянутой оцененной границы для гарантии включения упомянутого целевого объема в упомянутую увеличенную оцененную границу;обрабатывать по и/или внутри границы предварительно сегментированное таким образом и увеличенное контрастное изображение с помощью улучшающего фильтра, основываясь на массиве признаков, чтобы создать улучшенное изображение, в котором целевой объем отличается от соседней ткани,запоминающее устройство (34) для хранения улучшенного изображения.2. Устройство по п. 1, в котором улучшенное изображение является трехмерным изображением, включающим в себя трехмерную матрицу вокселов, причем значение каждого воксела представляет ...

Подробнее
Номер записи: 4
20-06-2016 дата публикации

УЛУЧШАЮЩИЙ ФИЛЬТР ДЛЯ КОНКРЕТНОГО ОРГАНА ДЛЯ НАДЕЖНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Номер: RU2587427C2
Автор: КВАЗИ Ариш Асиф (NL), ПЕКАР Владимир (NL)
Принадлежит: КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС Н.В. (NL), ЮНИВЕРСИТИ ХЕЛТ НЕТВОРК (CA)

Изобретение относится к области формирования медицинских изображений. Техническим результатом является повышение точности сегментации изображений. Устройство содержит: запоминающее устройство, в котором хранится медицинское яркостное изображение, подлежащее сегментированию; один или более процессоров, запрограммированных с возможностью: применять алгоритм предварительной сегментации к яркостному изображению для оценки границы целевого объема и увеличения упомянутой оцененной границы для гарантии включения упомянутого целевого объема в упомянутую увеличенную оцененную границу; обрабатывать яркостное изображение внутри увеличенной оцененной границы с помощью улучшающего фильтра, основываясь на массиве признаков, чтобы создать улучшенное изображение, в котором целевой объем отличается от соседней ткани, улучшенное изображение является трехмерным изображением, включающим в себя трехмерную матрицу вокселов, значение каждого воксела представляет вероятность, что каждый воксел принадлежит целевому ...

Подробнее
Номер записи: 5
10-02-2015 дата публикации

ИНТЕРАКТИВНЫЙ ИТЕРАТИВНЫЙ АЛГОРИТМ БЛИЖАЙШИХ ТОЧЕК ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ОРГАНОВ

Номер: RU2540829C2
Автор: ПЕКАР Владимир (NL), ВИК Торбьерн (NL), БИСТРОВ Даниель (NL), ОПФЕР Роланд (NL)
Принадлежит: КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС Н.В. (NL)

Изобретение относится к области сегментации органов. Техническим результатом является повышение точности сегментации органа. Способ содержит этапы, на которых: выбирают (210) с помощью пользователя модель поверхности органа; выбирают (220) с помощью пользователя множество точек на поверхности изображения органа; и преобразуют (230-290) модель поверхности во множество точек на изображении, чтобы изменить контур модели поверхности для более точного соответствия контуру органа, при этом преобразование включает в себя этап, на котором интерполируют множество точек для определения промежуточных точек между выбранным множеством точек на изображении органа, и при этом интерполяция включает в себя этап, на котором определяют соответствующие промежуточные точки на модели поверхности. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 2 ил.

Подробнее
Номер записи: 6
10-05-2013 дата публикации

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ

Номер: RU2011144380A
Автор: ПЕКАР Владимир (NL), БИСТРОВ Даниель (NL)
Принадлежит:

... 1. Система, которая облегчает оконтуривание анатомических признаков на изображениях, используемых для планирования терапии с управлением по изображениям, при этом система содержитпроцессор (18), которыйполучает исходное изображение (22) анатомической структуры в пациенте из устройства (12, 14) формирования изображений;обнаруживает анатомические ориентиры (24) в исходном изображении;сравнивает координаты обнаруженных анатомических ориентиров (24) с опорными ориентирами (28) в опорном контуре, соответствующем анатомической структуре;сопоставляет обнаруженные анатомические ориентиры (24) с опорными ориентирами (28);подгоняет опорный контур к анатомической структуре на основании сопоставленных пар ориентиров;регулируют контур анатомической структуры на втором изображении анатомической структуры с использованием подогнанного опорного контура;записывает подогнанное второе изображение (36) в память (20); ипредставляет отрегулированное второе изображение (36) в компонент (180) планирования терапии ...

Подробнее
Номер записи: 7
20-04-2014 дата публикации

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СЕГМЕНТАЦИИ, ОСНОВАННОЙ НА МОДЕЛИ

Номер: RU2012143409A
Автор: ПЕКАР Владимир (NL), КВАЗИ Ариш Асиф (NL)
Принадлежит:

... 1. Система для сегментации текущих диагностических изображений, содержащая:по меньшей мере одну рабочую станцию (30), которая сегментирует объем интереса в ранее сформированных диагностических изображениях выбранного объема интереса, сформированных для множества пациентов;по меньшей мере один процессор (32), запрограммированный с возможностью:совмещения (34) сегментированных, ранее сформированных изображений, иобъединения (36) сегментированных, ранее сформированных изображений в вероятностную карту (22), которая отражает (1) вероятность того, что каждый воксель представляет объем интереса, (2) вероятность того, что каждый воксель представляет фон, и (3) среднюю сегментационную границу (40); и,процессор (50) сегментации, который совмещает вероятностную карту (40) с текущим диагностическим изображением (14) объема интереса в текущем пациенте, чтобы сформировать преобразованную вероятностную карту (62).2. Система по п.1, в которой процессор (50) сегментации запрограммирован с возможностью ...

Подробнее
Номер записи: 8