JP7376053B2 - ディープラーニング基盤の造影増強ctイメージ対照度増幅装置及び方法 - Google Patents
ディープラーニング基盤の造影増強ctイメージ対照度増幅装置及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7376053B2 JP7376053B2 JP2022532713A JP2022532713A JP7376053B2 JP 7376053 B2 JP7376053 B2 JP 7376053B2 JP 2022532713 A JP2022532713 A JP 2022532713A JP 2022532713 A JP2022532713 A JP 2022532713A JP 7376053 B2 JP7376053 B2 JP 7376053B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- deep learning
- contrast
- training
- enhanced
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 title claims description 160
- 230000003321 amplification Effects 0.000 title claims description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 66
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 title claims description 66
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 claims description 244
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 242
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 39
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 23
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 17
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 11
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 6
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims 2
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 418
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 23
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 13
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 5
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 5
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 4
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 2
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 1
- 229940039231 contrast media Drugs 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/60—Image enhancement or restoration using machine learning, e.g. neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
11:イメージ抽出部
12:増幅イメージ出力部
13:ディープラーニング訓練部
20:ディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅装置
21:検査情報抽出部
22:ディープラーニングモデル選択部
23:イメージ抽出部
24:増幅イメージ出力部
25:ディープラーニンググループ訓練部
Claims (9)
- ディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅方法であって、
入力造影増強CTイメージから検査部位情報及びスキャン属性情報を含む検査情報を抽出する段階と、
既訓練された複数のディープラーニングモデルのうち前記検査情報に対応する少なくとも一つのディープラーニングモデルを選択する段階と、
前記入力造影増強CTイメージを既訓練された前記選択された少なくとも一つのディープラーニングモデルに入力として前記入力造影増強CTイメージに対する造影増強成分と非造影増強成分のうち少なくとも一つの成分CTイメージを抽出する段階と、
前記入力造影増強CTイメージと抽出された少なくとも一つの前記成分CTイメージに基づいて入力造影増強CTイメージに対する対照度増幅CTイメージを出力する段階と、
を含み、
前記対照度増幅CTイメージを出力する段階は、
前記入力造影増強CTイメージと前記少なくとも一つの成分CTイメージにそれぞれ事前に定めた割合を掛けて合算する段階を含み、
前記ディープラーニングモデルを選択する段階は、
前記検査部位情報と前記スキャン属性情報の組み合わせに応じてグループ化されたそれぞれの訓練用CTデータセットを用いてトレーニングされた前記複数のディープラーニングモデルの中から、前記抽出された検査情報に対応するディープラーニングモデルを選択する段階を含む、ディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅方法。 - 前記対照度増幅CTイメージを出力する段階は、
前記入力造影増強CTイメージと前記少なくとも一つの成分CTイメージにそれぞれ事前に定めた割合を掛けて合算することで、第1のCTイメージと第2のCTイメージをそれぞれ生成する段階と、
前記第1のCTイメージと第2のCTイメージにそれぞれ事前に定めた色調テーブルを適用して合成されたカラーイメージに出力する段階と、
を含む、請求項1に記載のディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅方法。 - 前記少なくとも一つの成分CTイメージを抽出する段階以前に、
訓練用第1のCTデータセットのイメージ対に基づいて少なくとも一つの成分CTイメージを合成する段階と、
前記合成された少なくとも一つの成分CTイメージと訓練用第1のCTデータセットに基づいて訓練用第2のCTデータセットを生成する段階と、
前記訓練用第2のCTデータセットを利用して少なくとも一つの成分CTイメージを抽出するように事前に訓練対象ディープラーニングモデルを生成して訓練させる段階と、
をさらに含み、
前記既訓練されたディープラーニングモデルは、前記訓練させる段階により訓練されたディープラーニングモデルであるものである、請求項1に記載のディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅方法。 - 前記検査情報を抽出する段階以前に、
訓練用第1のCTデータセットのイメージ対に基づいて少なくとも一つの成分CTイメージを合成する段階と、
前記合成された少なくとも一つの成分CTイメージと訓練用第1のCTデータセットに基づいて訓練用第2のCTデータセットを生成する段階と、
前記訓練用第2のCTデータセットから検査情報を抽出し、予め設定された規則に従って前記訓練用第2のCTデータセットを複数のグループにグループ化する段階と、
グループ化されたグループ別の訓練用第2のCTデータセットのそれぞれに対応するように複数の訓練対象ディープラーニングモデルを生成して訓練させる段階と、
をさらに含み、
前記選択する段階において前記既訓練された複数のディープラーニングモデルは、前記訓練させる段階により訓練された前記複数の訓練対象ディープラーニングモデルであるものである、請求項1に記載のディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅方法。 - ディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅装置であって、
入力造影増強CTイメージから検査部位情報及びスキャン属性情報を含む検査情報を抽出する検査情報抽出部と、
既訓練された複数のディープラーニングモデルのうち前記検査情報に対応する少なくとも一つのディープラーニングモデルを選択するディープラーニングモデル選択部と、
前記入力造影増強CTイメージを前記選択された少なくとも一つの既訓練されたディープラーニングモデルに入力として前記入力造影増強CTイメージに対する造影増強成分と非造影増強成分のうち少なくとも一つの成分CTイメージを抽出するイメージ抽出部と、
前記入力造影増強CTイメージと前記抽出された少なくとも一つの成分CTイメージに基づいて入力造影増強CTイメージに対する対照度増幅CTイメージを出力する増幅イメージ出力部と、
を含み、
前記増幅イメージ出力部は、
前記入力造影増強CTイメージと前記少なくとも一つの成分CTイメージにそれぞれ事前に定めた割合を掛けて合算し、
前記ディープラーニングモデル選択部は、
前記検査部位情報と前記スキャン属性情報の組み合わせに応じてグループ化されたそれぞれの訓練用CTデータセットを用いてトレーニングされた前記複数のディープラーニングモデルの中から、前記抽出された検査情報に対応するディープラーニングモデルを選択する、ディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅装置。 - 前記増幅イメージ出力部は、
前記入力造影増強CTイメージと前記少なくとも一つの成分CTイメージにそれぞれ事前に定めた割合を掛けて合算することで、第1のCTイメージと第2のCTイメージをそれぞれ生成し、前記第1のCTイメージと第2のCTイメージにそれぞれ事前に定めた色調テーブルを適用して合成されたカラーイメージに出力するものである、請求項5に記載のディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅装置。 - 訓練対象ディープラーニングモデルを生成して訓練させるディープラーニング訓練部をさらに含み、
前記ディープラーニング訓練部は、
訓練用第1のCTデータセットのイメージ対に基づいて少なくとも一つの成分CTイメージを合成し、前記合成された少なくとも一つの成分CTイメージと訓練用第1のCTデータセットに基づいて訓練用第2のCTデータセットを生成し、
前記訓練用第2のCTデータセットを利用して少なくとも一つの成分CTイメージを抽出するように事前に訓練対象ディープラーニングモデルを生成して訓練させ、
前記既訓練されたディープラーニングモデルは、前記ディープラーニング訓練部により訓練されたディープラーニングモデルであるものである、請求項5に記載のディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅装置。 - 複数の訓練対象ディープラーニングモデルを生成して訓練させるディープラーニンググループ訓練部をさらに含み、
前記ディープラーニンググループ訓練部は、
訓練用第1のCTデータセットのイメージ対に基づいて少なくとも一つの成分CTイメージを合成し、前記合成された少なくとも一つの成分CTイメージと訓練用第1のCTデータセットに基づいて訓練用第2のCTデータセットを生成し、
前記訓練用第2のCTデータセットから検査情報を抽出し、予め設定された規則に従って前記訓練用第2のCTデータセットを複数のグループにグループ化し、グループ化されたグループ別の訓練用第2のCTデータセットのそれぞれに対応するように複数の訓練対象ディープラーニングモデルを生成して訓練させ、
前記既訓練された複数のディープラーニングモデルは、前記ディープラーニンググループ訓練部により訓練された前記複数の訓練対象ディープラーニングモデルであるものである、請求項5に記載のディープラーニング基盤の造影増強CTイメージ対照度増幅装置。 - 請求項1から4のいずれか一項の方法をコンピュータで実行するためのプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210014378A KR102316312B1 (ko) | 2021-02-01 | 2021-02-01 | 딥러닝 기반의 조영 증강 ct 이미지 대조도 증폭 장치 및 방법 |
KR10-2021-0014378 | 2021-02-01 | ||
PCT/KR2021/001363 WO2022163890A1 (ko) | 2021-02-01 | 2021-02-02 | 딥러닝 기반의 조영 증강 ct 이미지 대조도 증폭 장치 및 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023514914A JP2023514914A (ja) | 2023-04-12 |
JP7376053B2 true JP7376053B2 (ja) | 2023-11-08 |
Family
ID=81456583
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022532713A Active JP7376053B2 (ja) | 2021-02-01 | 2021-02-02 | ディープラーニング基盤の造影増強ctイメージ対照度増幅装置及び方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11328394B1 (ja) |
EP (1) | EP4066741A4 (ja) |
JP (1) | JP7376053B2 (ja) |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100034446A1 (en) | 2008-08-06 | 2010-02-11 | Siemens Corporate Research,Inc. | System and Method for Coronary Digital Subtraction Angiography |
US20100198054A1 (en) | 2007-05-18 | 2010-08-05 | Ewing James R | Mri estimation of contrast agent concentration using a neural network approach |
US20110064292A1 (en) | 2009-09-17 | 2011-03-17 | Siemens Corporation | System and method for multi-image based virtual non-contrast image enhancement for dual source ct |
JP2012245235A (ja) | 2011-05-30 | 2012-12-13 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 画像生成装置およびx線ct装置並びにプログラム |
US20140348428A1 (en) | 2013-05-24 | 2014-11-27 | Himax Media Solutions, Inc. | Dynamic range-adjustment apparatuses and methods |
JP2015100699A (ja) | 2013-11-20 | 2015-06-04 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
JP2017502423A (ja) | 2014-01-08 | 2017-01-19 | 富士通株式会社 | 画像コントラストの強調装置、電子機器及び方法 |
JP2018089301A (ja) | 2016-12-07 | 2018-06-14 | 学校法人常翔学園 | 生体画像処理装置、出力画像製造方法、学習結果製造方法、及びプログラム |
JP2019005557A (ja) | 2017-06-22 | 2019-01-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置及び画像処理プログラム |
US20190156524A1 (en) | 2017-11-20 | 2019-05-23 | ClariPI Inc. | Apparatus and method for ct image denoising based on deep learning |
WO2019149711A1 (en) | 2018-01-31 | 2019-08-08 | Koninklijke Philips N.V. | Image quality improved virtual non-contrast images generated by a spectral computed tomography (ct) scanner |
JP2020536638A (ja) | 2017-10-09 | 2020-12-17 | ザ ボード オブ トラスティーズ オブ ザ レランド スタンフォード ジュニア ユニバーシティー | 深層学習を用いた医用イメージングの造影剤用量削減 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB9906420D0 (en) * | 1999-03-19 | 1999-05-12 | Isis Innovation | Method and apparatus for image processing |
US20040131117A1 (en) * | 2003-01-07 | 2004-07-08 | Sheraizin Vitaly S. | Method and apparatus for improving MPEG picture compression |
JP4208909B2 (ja) * | 2006-08-24 | 2009-01-14 | 株式会社東芝 | 画像処理装置と撮影装置 |
JP4772721B2 (ja) * | 2007-03-26 | 2011-09-14 | 株式会社東芝 | 画像処理装置及びその方法 |
US8144953B2 (en) * | 2007-09-11 | 2012-03-27 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Multi-scale analysis of signal enhancement in breast MRI |
US9697603B2 (en) * | 2014-12-19 | 2017-07-04 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image data processing system and method for vessel segmentation using pre- and post-contrast data |
US11793478B2 (en) * | 2017-03-28 | 2023-10-24 | Canon Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus, medical image processing method, and X-ray diagnostic apparatus |
CN107561467A (zh) * | 2017-07-31 | 2018-01-09 | 上海东软医疗科技有限公司 | 磁共振多对比度图像重建方法和装置 |
US11100621B2 (en) * | 2017-10-20 | 2021-08-24 | Imaging Biometrics, Llc | Simulated post-contrast T1-weighted magnetic resonance imaging |
KR102033743B1 (ko) | 2017-11-20 | 2019-11-08 | 주식회사 클라리파이 | 딥러닝 기반 ct 이미지 잡음 저감 장치 및 방법 |
KR102060895B1 (ko) * | 2018-06-01 | 2020-02-11 | 연세대학교 산학협력단 | 의료 영상 생성 방법 및 디바이스 |
US10949951B2 (en) | 2018-08-23 | 2021-03-16 | General Electric Company | Patient-specific deep learning image denoising methods and systems |
WO2020075345A1 (ja) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | キヤノン株式会社 | 医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラム |
US10937205B2 (en) * | 2018-11-06 | 2021-03-02 | Siemens Healthcare Gmbh | Detection of infarcts using trained network |
US11164293B2 (en) * | 2019-01-30 | 2021-11-02 | National Cheng Kung University | Adaptive enhancement method for image contrast based on level of detail |
US20200294288A1 (en) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | The Uab Research Foundation | Systems and methods of computed tomography image reconstruction |
US11663467B2 (en) * | 2019-11-21 | 2023-05-30 | Adobe Inc. | Methods and systems for geometry-aware image contrast adjustments via image-based ambient occlusion estimation |
-
2021
- 2021-02-02 JP JP2022532713A patent/JP7376053B2/ja active Active
- 2021-02-02 EP EP21908121.3A patent/EP4066741A4/en active Pending
- 2021-07-20 US US17/380,429 patent/US11328394B1/en active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100198054A1 (en) | 2007-05-18 | 2010-08-05 | Ewing James R | Mri estimation of contrast agent concentration using a neural network approach |
US20100034446A1 (en) | 2008-08-06 | 2010-02-11 | Siemens Corporate Research,Inc. | System and Method for Coronary Digital Subtraction Angiography |
US20110064292A1 (en) | 2009-09-17 | 2011-03-17 | Siemens Corporation | System and method for multi-image based virtual non-contrast image enhancement for dual source ct |
JP2012245235A (ja) | 2011-05-30 | 2012-12-13 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 画像生成装置およびx線ct装置並びにプログラム |
US20140348428A1 (en) | 2013-05-24 | 2014-11-27 | Himax Media Solutions, Inc. | Dynamic range-adjustment apparatuses and methods |
JP2015100699A (ja) | 2013-11-20 | 2015-06-04 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
JP2017502423A (ja) | 2014-01-08 | 2017-01-19 | 富士通株式会社 | 画像コントラストの強調装置、電子機器及び方法 |
JP2018089301A (ja) | 2016-12-07 | 2018-06-14 | 学校法人常翔学園 | 生体画像処理装置、出力画像製造方法、学習結果製造方法、及びプログラム |
JP2019005557A (ja) | 2017-06-22 | 2019-01-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置及び画像処理プログラム |
JP2020536638A (ja) | 2017-10-09 | 2020-12-17 | ザ ボード オブ トラスティーズ オブ ザ レランド スタンフォード ジュニア ユニバーシティー | 深層学習を用いた医用イメージングの造影剤用量削減 |
US20190156524A1 (en) | 2017-11-20 | 2019-05-23 | ClariPI Inc. | Apparatus and method for ct image denoising based on deep learning |
WO2019149711A1 (en) | 2018-01-31 | 2019-08-08 | Koninklijke Philips N.V. | Image quality improved virtual non-contrast images generated by a spectral computed tomography (ct) scanner |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
MENGHENG TOUCH; ET AL,A NEURAL NETWORK-BASED METHOD FOR SPECTRAL DISTORTION CORRECTION IN PHOTON COUNTING X-RAY CT,PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY,英国,INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING,2016年07月29日,VOL:61, NR:16,,PAGE(S):6132 - 6153(1-32),http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/61/16/6132 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP4066741A1 (en) | 2022-10-05 |
EP4066741A4 (en) | 2023-12-20 |
US11328394B1 (en) | 2022-05-10 |
JP2023514914A (ja) | 2023-04-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kang et al. | Cycle‐consistent adversarial denoising network for multiphase coronary CT angiography | |
EP3869446B1 (en) | Apparatus and method for deep learning-based ct image noise reduction | |
US10891762B2 (en) | Apparatus and method for medical image denoising based on deep learning | |
CN111601550A (zh) | 用于使用深度学习的医学成像的造影剂量减少 | |
Tmenova et al. | CycleGAN for style transfer in X-ray angiography | |
Bauer et al. | Generation of annotated multimodal ground truth datasets for abdominal medical image registration | |
CN112292086B (zh) | 超声病变评估及相关联的设备、***和方法 | |
Ratul et al. | CCX-rayNet: a class conditioned convolutional neural network for biplanar X-rays to CT volume | |
KR102316312B1 (ko) | 딥러닝 기반의 조영 증강 ct 이미지 대조도 증폭 장치 및 방법 | |
JP7051595B2 (ja) | 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム | |
Koike et al. | Pseudo low-energy monochromatic imaging of head and neck cancers: Deep learning image reconstruction with dual-energy CT | |
JP7376053B2 (ja) | ディープラーニング基盤の造影増強ctイメージ対照度増幅装置及び方法 | |
JP7071037B2 (ja) | 推論装置、医用システム、およびプログラム | |
Vajpayee et al. | Structurally-constrained optical-flow-guided adversarial generation of synthetic CT for MR-only radiotherapy treatment planning | |
KR102586483B1 (ko) | 인공지능에 의한 의료영상 변환방법 및 그 장치 | |
Qiu et al. | Chest CBCT-based synthetic CT using cycle-consistent adversarial network with histogram matching | |
US20240054648A1 (en) | Methods for training at least a prediction model, or for processing at least a pre-contrast image depicting a body part prior to an injection of contrast agent using said prediction model | |
Dasnoy‐Sumell et al. | Continuous real time 3D motion reproduction using dynamic MRI and precomputed 4DCT deformation fields | |
Zhao et al. | A deep learning approach for virtual monochromatic spectral CT imaging with a standard single energy CT scanner | |
Sun et al. | Clinical ultra‐high resolution CT scans enabled by using a generative adversarial network | |
Eslami et al. | Joint low dose CT denoising and kidney segmentation | |
Takamiya et al. | CT brain image synthesization from MRI brain images using CycleGAN | |
US20230215538A1 (en) | Optimization method and system for personalized contrast test based on deep learning | |
Kim et al. | Conversion of single-energy CT to parametric maps of dual-energy CT using convolutional neural network | |
Yang et al. | Learning without Real Data Annotations to Detect Hepatic Lesions in Pet Images |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220607 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230606 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230905 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230926 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231018 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7376053 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |