Siemens Healthcare Patente

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Storage medium, magnetic resonance apparatus and method for obtaining a correction factor (bcf) to balance a mismatch between gradient moments providing the steps:- providing a magnetic resonance raw dataset (70) the generation of which includes:∘ acquiring the k-space of the magnetic resonance raw dataset (70) in several partial measurements (71), in every partial measurement (71) several k-space lines (55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 92, 93) are at least partially sampled having the steps:∘ setting a given set of acquisition parameters,∘ applying at least one radio frequency excitation pulse (12),∘ applying a first gradient (26) in a predetermined direction (k(x)),∘ applying a second gradient (27) in the predetermined direction (k(x)),∘ reading out the magnetic resonance signals (40),- the first gradient (26) being changed between at least two partial measurements (71),- processing the magnetic resonance raw dataset (70) several times to shifted raw datasets (72, 73, 74, 75, 76), each time using a different correction factor (cf1, cf2, cf3, cf4, cf5) to shift the magnetic resonance signals (40, 87) in k-space in the predetermined direction (k(x), k(y)), and- creating several magnetic resonance image datasets (82, 83, 84, 85, 86) out of the shifted raw datasets (72, 73, 74, 75, 76),- determining the correction factor with respect to the image datasets (82, 83, 84, 85, 86).

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The present invention concerns a method and a system for creating an age-specific quantitative atlas for a biological object, the method comprising: - obtaining (101) a quantitative map of the biological object for each subject of a healthy subject population; - generating (105) an age-specific initial map for said biological object using a weighted mean; - spatially registering (106) each of the quantitative maps on the age-specific initial map; - repeating (107) the generating (105) and registering (106) steps iteratively until reaching a first predefined alignment threshold between all spatially registered quantitative maps; - storing (108) the new age-specific initial map obtained at the end of the iterative process of the repeating (107) step as the age-specific quantitative atlas for a biological object characterized by said specific age.

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Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Rekonstruktion von medizinischen Bilddaten (r), umfassend:- Empfangen der medizinischen Messdaten (w),- Minimieren eines Kostenwertes (ε) durch Gradientenabstieg umfassend die Schritte a) bis e):a) Rekonstruieren der medizinischen Bilddaten (r) mehrere Bildwerte (r_i) umfassend durch Anwendung einer Rekonstruktionsfunktion (g) auf die empfangenen medizinischen Messdaten (w) gemäß Rekonstruktionsparametern (p),b) Bestimmen eines Kostenwertes (ε) durch Anwendung einer Kostenfunktion (f) auf die rekonstruierten medizinischen Bilddaten (r),c) Bestimmen eines Gradienten der Kostenfunktion (∇f) bezüglich der Rekonstruktionsparameter (p),d) Anpassen der Rekonstruktionsparameter (p) basierend auf- dem Gradienten der Kostenfunktion (∇f) bezüglich der Rekonstruktionsparameter (p) und- den bisherigen Rekonstruktionsparametern (p),e) Bereitstellen (2) der angepassten Rekonstruktionsparameter (p'),wobei die Schritte a) bis e) bis zum Eintreten einer Abbruchbedingung (A) wiederholt werden,- Bereitstellen (3) der rekonstruierten medizinischen Bilddaten (r).Die Erfindung betrifft weiterhin ein Computerprogramm, einen Datenspeicher und ein medizinisches Bildgebungsgerät (37).

The present invention suggests a method for analysing image data (21, 22) of a patient by means of a server (10) having a database (15) for analysis algorithms (11, 12) comprising the steps: - providing a first image data set (21) of a patient, - performing an analysis of the first image data set (21) by using a first analysis algorithm (11), - adding a second analysis algorithm (12) to the database, - providing a second image data set (22), - assigning the second image data set (22) to the patient and - selecting the first analysis algorithm (21) from the database (15) for performing the analysis of the second image data set (22).

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A method and a system for automatically aligning a positionable X-ray source of an X-ray system in alignment with a mobile X-ray detector is disclosed where the X-ray system detects the position of the mobile X-ray detector using a 3D camera and then driving the positionable X-ray source to a position in alignment with the mobile X-ray detector.

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Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie Analysegeräte (5) zum Klassifizieren von Gewebeproben (12, 13). Bei dem Verfahren werden aus einer bekannt positiven Gewebeprobe (13) und einer bekannt negativen Gewebeprobe (12) eines Patienten annotierte Trainingsdaten erzeugt, anhand derer dann ein automatischer Klassifikator (7) patientenspezifisch trainiert wird. Zum Eingrenzen eines betroffenen Gewebebereiches des Patienten werden dann unbekannte Gewebeproben desselben Patienten mittels des für diesen Patienten trainierten Klassifikators (7) klassifiziert.

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For magnetic resonance (MR) reconstruction using artificial intelligence (AI), the AI-based reconstruction for MR imaging systems is offloaded to one or more servers. A remote server performs AI-based reconstruction. A library of recent, old, custom, and/or publicly available AI-based reconstruction processes may be rapidly deployed and available to the server, which has the memory and processing resources for AI-based reconstruction. Load balancing of the data and/or between servers may improve performance.

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The invention concerns a computer-implemented method for evaluating an image data set (1) of an imaged region, wherein, from the image data set (1), different processed data sets (2, 3) having different image data content are determinable by image processing, and quantitative evaluation result data (6) describing at least one dynamic and/or static feature of the imaged region is determined by applying an evaluation algorithm (7), the method comprising:- determining at least two processed data sets (2, 3) having different image data content from the image data set (1),- applying a first sub-algorithm of the evaluation algorithm (7) to a first of the processed data sets (2, 3) to determine a first intermediate result (4) relating to the image data content of the first processed data set (2),- applying a second sub-algorithm of the evaluation algorithm (7) to a second of the processed data sets (2, 3) to determine a second intermediate result (5) relating to the image data content of the second processed data set (3),- determining the quantitative evaluation result data (6) by a third sub-algorithm of the evaluation algorithm (7), wherein the third sub-algorithm uses both the first and the second intermediate results (4, 5) as input data.

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Method and automation device for the automation of X-ray image acquisition and visualization at a minimum doseThe invention describes a method to create an automation-unit (6) for the automation of X-ray image acquisition and visualization at a minimum dose comprising the steps:- providing a computerized training-unit (7), wherein the training-unit is designed to train an automation-unit (6) with a method of machine learning,- providing an automation-unit (6) at the training-unit (7),- providing X-ray sample datasets (D) comprising information abouta) the Deviation Index (DI) or data from which the Deviation Index (DI) can be derived andb) values of acquisition parameters (P_A) and/or of processing parameters (P_P) and/orc) medical task parameters,of an X-ray image file,- extract data from the X-ray datasets (D), wherein the extracted data comprises the Deviation Index (DI) and predefined values of acquisition parameters (P_A) and/or of processing parameters (P_P) from the X-ray sample datasets and form a number of data-groups (G) from the extracted data,- training of the automation-unit (6) with the training-unit (7) based on the principles of machine learning by using the number of data-groups (G).The invention further describes an automation-unit, an automation method, an automation device and a medical X-ray imaging system for the automation of X-ray image acquisition and visualization at a minimum dose.

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