ES2660389T3 - Proyecciones de superficies estereotácticas de profundidad variable - Google Patents

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Abstract

Un método de proyección de superficie estereotáctica tridimensional, 3D SSP, de una imagen de PET/SPECT de un cerebro generada mediante el uso de un agente de formación de imágenes de amiloide, y dicho método comprende las etapas de: (a) normalizar espacialmente la imagen de PET/SPECT, en el que cada vóxel en la superficie del cerebro se registra en un espacio estándar, y (b) calcular la SSP para cada vóxel de superficie de la imagen de PET/SPECT normalizada espacialmente, en el que dicha etapa de cálculo comprende además calcular la intensidad máxima a lo largo de una línea que se prolonga desde cada vóxel de superficie y perpendicular a la superficie hacia el interior del tejido, de forma que cada línea se prolonga hasta una profundidad máxima predefinida, caracterizada porque dicha profundidad máxima predefinida se calcula individualmente para cada vóxel de superficie; en el que el método comprende además las etapas de: elegir un umbral de intensidad en una imagen media de proporción de valores de absorción estándar, SUVR, negativos para amiloide calculada como una media de controles sanos negativos para amiloide, de tal manera que el umbral corresponde al límite de la materia gris y blanca, tal como se determina mediante el uso de máscaras probabilísticas de materia gris y blanca como guía; y asignar una profundidad máxima para cada línea desde su vóxel de superficie correspondiente, y la etapa de asignación comprende además: determinar un límite de profundidad máxima y un límite de profundidad mínima para cada línea; muestrear a lo largo de cada línea hasta muestrear un valor mayor que el umbral o hasta alcanzar el límite de profundidad máxima, en el que: a) si se halla un valor mayor que el umbral, la profundidad a la que se halló este valor se asigna como la profundidad máxima para la línea desde el vóxel de superficie correspondiente; b) si no se halla un valor mayor que el umbral, se asigna el límite de profundidad máxima como la profundidad máxima para la línea desde el vóxel de superficie correspondiente, y c) si se halla un valor mayor que el umbral y su profundidad es menor que el límite de profundidad mínimo, se asigna el límite de profundidad mínimo como la profundidad máxima para la línea desde el vóxel de superficie correspondiente.

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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014195448A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Koninklijke Philips N.V. Amyloid pet brain scan quantification based on cortical profiles
US10269115B2 (en) 2014-07-15 2019-04-23 Koninklijke Philips N.V. Imaging data statistical testing including a stereotactical normalization with a personalized template image
KR20170131829A (ko) * 2015-03-24 2017-11-30 니혼 메디피직스 가부시키가이샤 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 프로그램
IL265739B (en) * 2016-10-05 2022-08-01 Magic Leap Inc Surface modeling systems and methods
KR102004964B1 (ko) * 2017-10-12 2019-07-29 전남대학교산학협력단 Pet 뇌 영상 아밀로이드 측정을 위한 부피 기반 정량지표 분석 방법 및 컴퓨터 프로그램
EP3493154A1 (en) * 2017-12-01 2019-06-05 Koninklijke Philips N.V. Segmentation system for segmenting an object in an image
CN112651924B (zh) * 2020-12-04 2024-03-26 深圳博脑医疗科技有限公司 一种数据生成装置、方法、终端和存储介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1581233A (zh) * 2004-05-21 2005-02-16 复旦大学 一种用于虚拟手术的体绘制成像方法
CN100386779C (zh) * 2006-06-02 2008-05-07 清华大学 基于通用图形显示卡的被测体正投影与反投影方法
US8099299B2 (en) * 2008-05-20 2012-01-17 General Electric Company System and method for mapping structural and functional deviations in an anatomical region
US9008394B2 (en) * 2008-11-26 2015-04-14 General Electric Company Methods and apparatus for determining brain cortical thickness
RU2012130060A (ru) * 2009-12-17 2014-01-27 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Реконструкция представляющего интерес объекта

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