[go: up one dir, main page]

RU2018134303A - Устройство, система и способ верификации информации, связанной с медицинским изображением - Google Patents

Устройство, система и способ верификации информации, связанной с медицинским изображением Download PDF

Info

Publication number
RU2018134303A
RU2018134303A RU2018134303A RU2018134303A RU2018134303A RU 2018134303 A RU2018134303 A RU 2018134303A RU 2018134303 A RU2018134303 A RU 2018134303A RU 2018134303 A RU2018134303 A RU 2018134303A RU 2018134303 A RU2018134303 A RU 2018134303A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
information
image
anatomical features
consistency
medical image
Prior art date
Application number
RU2018134303A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2728900C2 (ru
RU2018134303A3 (ru
Inventor
Томас БУЕЛОВ
Таня НОРДХОФФ
Стюарт ЯНГ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2018134303A publication Critical patent/RU2018134303A/ru
Publication of RU2018134303A3 publication Critical patent/RU2018134303A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2728900C2 publication Critical patent/RU2728900C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
    • G06F18/24133—Distances to prototypes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • G06V10/449—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
    • G06V10/451—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
    • G06V10/454—Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
    • 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
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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 OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168—Image quality inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Claims (37)

1. Устройство для верификации информации, связанной с медицинским изображением, содержащее:
- блок (21) ввода изображений для получения медицинского изображения и соответствующей информации, связанной с изображением,
- преобразователь (22) для преобразования одной или более единиц информации, связанной с изображением, в информацию об ожидаемой анатомической особенности,
- детектор (23) для поиска информации об ожидаемой анатомической особенности в полученном медицинском изображении или для обнаружения одной или более заданных анатомических особенностей в полученном медицинском изображении и сравнения их с информацией об ожидаемой анатомической особенности,
- блок (24) оценки для оценки результата с детектора для генерирования меры согласованности, являющейся показательной в отношении согласованности информации, связанной с изображением, с соответствующим медицинским изображением, и
- выходной интерфейс (25) для вывода показателя несогласованности, если сгенерированная мера согласованности ниже, чем заданное пороговое значение согласованности.
2. Устройство по п. 1, в котором
детектор (23) выполнен с возможностью генерирования меры достоверности, являющейся показательной в отношении достоверности, с помощью которой в полученном медицинском изображении была обнаружена одна или более единиц информации об ожидаемой анатомической особенности или с которой одна или более анатомических особенностей в полученном медицинском изображении соответствуют информации об ожидаемой анатомической особенности, а
блок (24) оценки выполнен с возможностью использования сгенерированной меры достоверности при генерировании меры согласованности.
3. Устройство по п. 2, в котором
детектор (23) выполнен с возможностью осуществления обнаружения отдельно для информации об ожидаемой анатомической особенности из двух или более единиц информации, связанной с изображением, для генерирования меры достоверности на единицу информации, связанной с изображением, а
блок (24) оценки выполнен с возможностью комбинирования сгенерированных мер достоверности для генерирования меры согласованности.
4. Устройство по п. 2, в котором
преобразователь (22) выполнен с возможностью отдельного преобразования каждой из одной или двух единиц информации, связанной с изображением, в отдельные единицы информации об ожидаемой анатомической особенности,
детектор (23) выполнен с возможностью осуществления обнаружения отдельно для двух или более единиц информации об ожидаемой анатомической особенности для генерирования меры достоверности на единицу информации, связанной с изображением, а
блок (24) для оценки выполнен с возможностью комбинирования сгенерированных мер достоверности для генерирования меры согласованности.
5. Устройство по п. 1, в котором преобразователь (22) выполнен с возможностью преобразования одной или более единиц информации, связанной с изображением, в информацию об ожидаемой анатомической особенности, включающей количество и/или вид анатомических особенностей, ожидаемые свойства изображения, распределение и/или местоположение одной или более ожидаемых анатомических особенностей и/или вариабельность пространственных отношений одной или более ожидаемых анатомических особенностей.
6. Устройство по п. 1, которое дополнительно содержит контроллер (26) для управления детектором (23) и блоком (24) оценки для повторения их операций один или более раз с различными единицами информации об ожидаемой анатомической особенности, если сгенерированная согласованность ниже, чем заданное пороговое значение согласованности или другое заданное пороговое значение согласованности.
7. Устройство по п. 1, в котором преобразователь (22) выполнен с возможностью получения доступа к базе (40) данных, хранящей информацию об отдельной ожидаемой анатомической особенности для множества единиц информации, связанной с изображением, для преобразования одной или более единиц информации, связанной с изображением, в информацию об ожидаемой анатомической особенности.
8. Устройство по п. 7, в котором указанный преобразователь (22) выполнен с возможностью получения доступа к базе (40) данных, хранящей количество и/или вид анатомических особенностей, ожидаемые свойства изображения, распределение и/или местоположение одной или более ожидаемых анатомических особенностей и/или вариабельность пространственных отношений одной или более ожидаемых анатомических особенностей.
9. Устройство по п. 7, в котором преобразователь (22) выполнен с возможностью получения доступа к базе (40) данных, хранящей информацию об отдельной ожидаемой анатомической особенности, полученную путем обучения после изучения медицинских изображений и правильным образом соответствующей информации, связанной с изображением.
10. Устройство по п. 6, в котором
детектор (23) выполнен с возможностью поиска информации об альтернативной анатомической особенности в полученном медицинском изображении или с возможностью обнаружения одной или более заданных анатомических особенностей в полученном медицинском изображении и сравнения их с информацией об альтернативной анатомической особенности,
блок (24) оценки выполнен с возможностью оценки результата с детектора для генерирования альтернативной меры согласованности, являющейся показательной в отношении согласованности альтернативной информации, связанной с изображением, с соответствующим медицинским изображением, а
интерфейс (25) вывода выполнен с возможностью вывода показателя несогласованности, если ранее сгенерированная мера согласованности и альтернативная мера согласованности являются ниже, чем заданное пороговое значение согласованности.
11. Устройство по п. 1, в котором блок (21) ввода изображений выполнен с возможностью получения файла медицинского изображения, содержащего часть данных, содержащую медицинское изображение и заголовок, содержащий соответствующую информацию, связанную с изображением, в частности файл медицинского изображения, в соответствии со стандартом DICOM.
12. Устройство по п. 1, в котором выходной интерфейс (25) выполнен с возможностью вывода показателя несогласованности в форме предупреждения, в частности, содержащего степень несогласованности.
13. Система для верификации информации, связанной с медицинским изображением, содержащая:
- источник (10, 11) изображений для выдачи медицинского изображения и соответствующей информации, связанной с изображением, и
- устройство (20, 20’) для верификации информации, связанной с медицинским изображением, выданным источником (10, 11) изображений, по п. 1.
14. Способ верификации информации, связанной с медицинским изображением, включающий:
- получение медицинского изображения и соответствующей информации, связанной с изображением,
- преобразование одной или более единиц информации, связанной с изображением, в информацию об ожидаемой анатомической особенности,
- выполнение поиска информации об ожидаемой анатомической особенности в полученном медицинском изображении или обнаружение одной или более заданных анатомических особенностей в полученном медицинском изображении, которые затем сравнивают с информацией об ожидаемой анатомической особенности,
- выполнение оценки результата этапа выполнения поиска или обнаружения для генерирования меры согласованности, являющейся показательной в отношении согласованности информации, связанной с изображением, с соответствующим медицинским изображением, и
- вывод показателя несогласованности, если сгенерированная согласованность ниже, чем заданное пороговое значение согласованности.
15. Некратковременный компьютерочитаемый носитель, хранящий компьютерную программу, содержащую средства программного кода для обуславливания выполнения этапов способа по п. 14 компьютером при исполнении указанной компьютерной программы на компьютере.
RU2018134303A 2016-02-29 2017-02-21 Устройство, система и способ верификации информации, связанной с медицинским изображением RU2728900C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16157840.6 2016-02-29
EP16157840 2016-02-29
PCT/EP2017/053953 WO2017148751A1 (en) 2016-02-29 2017-02-21 Device, system and method for verifying image-related information of a medical image

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018134303A true RU2018134303A (ru) 2020-04-01
RU2018134303A3 RU2018134303A3 (ru) 2020-05-27
RU2728900C2 RU2728900C2 (ru) 2020-08-03

Family

ID=55524115

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018134303A RU2728900C2 (ru) 2016-02-29 2017-02-21 Устройство, система и способ верификации информации, связанной с медицинским изображением

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10936892B2 (ru)
EP (1) EP3423967B1 (ru)
JP (1) JP7150605B2 (ru)
CN (1) CN108701493A (ru)
RU (1) RU2728900C2 (ru)
WO (1) WO2017148751A1 (ru)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016216203A1 (de) * 2016-08-29 2017-09-14 Siemens Healthcare Gmbh Medizinisches bildgebendes System
CN108197037A (zh) * 2018-02-07 2018-06-22 北京群源电力科技有限公司 一种界面验证方法及其装置
EP3754666A1 (en) * 2019-06-20 2020-12-23 Koninklijke Philips N.V. Medical image check apparatus
US11113577B1 (en) 2020-02-27 2021-09-07 GE Precision Healthcare LLC Systems and methods for detecting laterality of a medical image
CN113764077B (zh) * 2021-07-27 2024-04-19 上海思路迪生物医学科技有限公司 病理图像的处理方法、装置、电子设备与存储介质

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6868171B2 (en) * 1997-10-24 2005-03-15 Ultratouch Corporation Dynamic color imaging method and system
AU2001291175A1 (en) 2000-09-21 2002-04-02 Md Online Inc. Medical image processing systems
JP2004290329A (ja) 2003-03-26 2004-10-21 Konica Minolta Holdings Inc 医用画像処理装置、医用ネットワークシステム及び医用画像処理装置のためのプログラム
CN1934589A (zh) * 2004-03-23 2007-03-21 美国西门子医疗解决公司 为医学成像提供自动决策支持的系统和方法
JP4727476B2 (ja) 2006-03-28 2011-07-20 富士フイルム株式会社 医用画像情報の処理装置および確認作業支援プログラム
WO2008018014A2 (en) * 2006-08-11 2008-02-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Anatomy-related image-context-dependent applications for efficient diagnosis
US8170306B2 (en) 2007-04-25 2012-05-01 Siemens Aktiengesellschaft Automatic partitioning and recognition of human body regions from an arbitrary scan coverage image
RU2493593C2 (ru) * 2007-12-13 2013-09-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Способ извлечения данных из набора данных медицинских изображений
GB0813666D0 (en) 2008-07-25 2008-09-03 Ixico Ltd Image data management systems
US7941462B2 (en) 2008-09-24 2011-05-10 Toshiba Medical Visualization Systems Europe, Limited Method and apparatus for classification of coronary artery image data
US9459945B2 (en) * 2008-12-18 2016-10-04 Koninklijke Philips N.V. Software bug and performance deficiency reporting system
JP5526148B2 (ja) * 2008-12-18 2014-06-18 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 医療用画像のビューを生成する画像処理システム及び方法
JP5343615B2 (ja) 2009-02-25 2013-11-13 コニカミノルタ株式会社 医用画像表示装置及びプログラム
US8213700B2 (en) * 2009-03-31 2012-07-03 Icad, Inc. Systems and methods for identifying suspicious anomalies using information from a plurality of images of an anatomical colon under study
US8520920B2 (en) * 2009-11-11 2013-08-27 Siemens Corporation System for dynamically improving medical image acquisition quality
JP5558793B2 (ja) 2009-11-30 2014-07-23 株式会社日立メディコ 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム
GB201117808D0 (en) * 2011-10-14 2011-11-30 Siemens Medical Solutions SUV correction following dose infiltration
US8897532B2 (en) * 2012-07-11 2014-11-25 General Electric Company Systems and methods for performing image type recognition
EP2690596B1 (en) 2012-07-24 2018-08-15 Agfa Healthcare Method, apparatus and system for automated spine labeling
US8824752B1 (en) * 2013-03-15 2014-09-02 Heartflow, Inc. Methods and systems for assessing image quality in modeling of patient anatomic or blood flow characteristics
US9524582B2 (en) * 2014-01-28 2016-12-20 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for constructing personalized avatars using a parameterized deformable mesh
KR20150108701A (ko) * 2014-03-18 2015-09-30 삼성전자주식회사 의료 영상 내 해부학적 요소 시각화 시스템 및 방법
US10154239B2 (en) * 2014-12-30 2018-12-11 Onpoint Medical, Inc. Image-guided surgery with surface reconstruction and augmented reality visualization
US9576356B2 (en) * 2015-05-08 2017-02-21 Siemens Healthcare Gmbh Region clustering forest for analyzing medical imaging data
WO2017080868A1 (en) * 2015-11-09 2017-05-18 Koninklijke Philips N.V. X-ray image inhalation quality monitoring
US20180060488A1 (en) * 2016-08-31 2018-03-01 International Business Machines Corporation Customizing annotations on medical images
DE102016216920A1 (de) * 2016-09-07 2018-03-08 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zu einer Bestimmung eines Ähnlichkeitsparameters für ein Ursprungsprotokoll mit einem Referenzprotokoll
JP6884211B2 (ja) * 2016-12-15 2021-06-09 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 合成視野を有するｘ線装置
JP7176769B2 (ja) * 2017-05-09 2022-11-22 バクスター・インターナショナル・インコーポレイテッド 非経口栄養診断システム、装置、及び方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019512139A (ja) 2019-05-09
EP3423967B1 (en) 2022-06-22
WO2017148751A1 (en) 2017-09-08
JP7150605B2 (ja) 2022-10-11
EP3423967A1 (en) 2019-01-09
US20190043195A1 (en) 2019-02-07
RU2728900C2 (ru) 2020-08-03
CN108701493A (zh) 2018-10-23
US10936892B2 (en) 2021-03-02
RU2018134303A3 (ru) 2020-05-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018134303A (ru) Устройство, система и способ верификации информации, связанной с медицинским изображением
Ozenne et al. The precision–recall curve overcame the optimism of the receiver operating characteristic curve in rare diseases
JP6605415B2 (ja) 分光法を用いる識別
CA3077970C (en) Liveness detection
GB2596448A (en) System and method of incremental learning for object detection
KR101855179B1 (ko) 질환 진단을 위한 최적의 진단 요소 셋 결정 장치 및 방법
JP7353946B2 (ja) アノテーション装置および方法
CN107203467A (zh) 一种分布式环境下监督学习算法的基准测试方法和装置
US9847042B2 (en) Evaluation method, and evaluation apparatus
JP7242311B2 (ja) 誤検知を減少させた分光学的定量化のための装置、非一時的コンピュータ可読媒体及び方法
JP2013511097A5 (ru)
GB2500303A (en) Estimating reliability of predicted classifications made by a machine learning algorithm
WO2013074703A1 (en) Iterative time series matrix pattern enhancer processor
CN110111885A (zh) 属性预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
JP2015509182A (ja) 質量分析法とスコア正規化による微生物の特定方法
Aodha et al. Towards a general approach for bat echolocation detection and classification
CN110503151A (zh) 一种影像的处理方法和系统
CN110750447B (zh) 软件测试方法及相关设备
RU2014152872A (ru) Система и способ генерирования информации о множестве точек интереса
US10114807B2 (en) Automatically evaluating likely accuracy of event annotations in field data
Goebell et al. Assessing the quality of studies on the diagnostic accuracy of tumor markers
CN112151171A (zh) 一种基于身份识别的体质测试方法
CN119883919A (zh) 漏洞检测工具的评估方法、系统、设备和介质
CN116350203B (zh) 一种体质测试数据处理方法及系统
JP2022013433A5 (ru)