Патенты автора КНЕЗЕР Райнхард (NL)
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОНКРЕТНОЙ ОРИЕНТАЦИИ ОБЪЕКТА // 2574374
Изобретение относится к медицинской технике, а именно к средствам для определения конкретной ориентации объекта. Медицинская система формирования изображения содержит средство получения двумерного изображения объекта, где объект обеспечен тремя маркерами, блок обработки данных, выполненный с возможностью обнаружения маркеров, идентификации пространственного расположения и угла поворота объекта относительно геометрии системы, вычисления конфигурации маркеров и создания проекции вычисленной конфигурации маркера, и дисплей, отображающий индикатор объекта и созданную проекцию в качестве целевого индикатора. Считываемый компьютером носитель содержит элемент программы, обеспечивающей работу системы формирования изображения. Использование изобретение позволяет точно определять местоположение и ориентацию объекта в пространстве. 2 н.и 8 з.п. ф-лы, 13 ил.
Изобретение относится к идентификации нарушений анатомических структур. Техническим результатом является повышение точности диагностирования анатомических структур пациента. Способ содержит: сегментацию, с использованием процессора, анатомической структуры, изображенной в объемном изображении множества контрольных пациентов для создания контрольной сегментации анатомических структур каждого из контрольных пациентов; получение нормативного набора данных посредством извлечения статистических представлений морфологии контрольных сегментаций; добавление, посредством процессора, описательной части нормативного набора данных, при этом описательная часть включает в себя текстовую информацию из данных, не являющихся изображением, относительно анатомической структуры; сегментацию анатомической структуры пациента, анализируемой на нарушения для создания сегментации пациента; сравнение сегментации пациента с нормативным набором данных, полученным от контрольных сегментаций и описательных частей нормативного набора данных; и идентификацию, посредством процессора, нарушений анатомических структур пациента, проанализированных на основании сравнения. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 5 ил.
Изобретение относится к способу автоматической сегментации структур мозга. Техническим результатом является повышение точности и надежности идентификации структурной атрофии после черепно-мозговой травмы. Способ содержит этапы, на которых выбирают в качестве интересующей анатомической структуры структуру мозга, являющуюся симметричной относительно срединной сагиттальной плоскости в здоровом мозге; выбирают деформируемую модель интересующей анатомической структуры, деформируемая модель образована из множества многоугольников; отображают деформируемую модель на дисплее; обнаруживают характерную точку интересующей анатомической структуры; адаптируют деформируемую модель путем перемещения каждого из многоугольников в направлении соответствующих характерных точек; идентифицируют деформации в сегментации интересующей анатомической структуры посредством идентификации срединной сагиттальной плоскости данного мозга и определения для интересующей анатомической структуры отклонений в средних значениях вершин между левой и правой полусферами данного мозга относительно срединной сагиттальной плоскости данного мозга. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 4 ил.
Изобретение относится к классификации данных изображения и, более конкретно, к классификации данных изображения на основе модели для адаптирования к объекту в данных изображения. Технический результат заключается в возможности классифицировать данные изображения без какого-либо ввода данных пользователем. Система содержит блок (110) сегментации для сегментирования данных изображения путем адаптирования модели к объекту в данных изображения и блок (120) классификации для присвоения класса данным изображения на основе модели, адаптированной к объекту в данных изображения, таким образом, классифицируя данные изображения, при этом блок (120) классификации содержит блок (122) атрибутов для вычисления значения атрибута модели на основе модели, адаптированной к объекту в данных изображения, и при этом присвоенный класс основан на вычисленном значении атрибута. Таким образом, система (100) изобретения способна классифицировать данные изображения без какого-либо ввода пользователем. Все вводы, требуемые для классификации данных 10 изображения, составляют модель для адаптирования к объекту в данных изображения. Однако специалист в данной области техники поймет, что в некоторых вариантах осуществления системы (100) может быть предоставлена возможность ограниченного количества вводов пользователем, чтобы позволить пользователю оказывать влияние и управлять системой и процессом классификации. 5 н. и 8 з.п. ф-лы, 8 ил.
