Siemens Healthcare Patente

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Machine learning is used to train a network to estimate a three-dimensional (3D) body surface and body regions of a patient from surface images of the patient. The estimated 3D body surface of the patient is used to determine an isocenter of the patient. The estimated body regions are used to generate heatmaps representing visible body region boundaries and unseen body region boundaries of the patient. The estimation of 3D body surfaces, the determined patient isocenter, and the estimated body region boundaries may assist in planning a medical scan, including automatic patient positioning.

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System and method for monitoring a biological process, the method comprising: - obtaining (102) an abnormal tissue mask from an abnormal tissue segmentation of an image of an object comprising tissue to be analyzed, said image being acquired at a time t0 called reference time point; - registering (103) other images of the object onto the abnormal tissue mask, said other images being acquired at other time points; - normalizing (104) image contrasts of said other images with respect to the contrasts of the image acquired at the reference time point; - subtracting (105) the normalized images for each available contrast in order to obtain difference images; - creating (106) a joint difference image by summing the previously obtained difference images; - creating (107) a biological process progression map by overlapping the abnormal tissue mask obtained and the joint difference image after applying a pre-defined threshold.

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Verbesserung der Qualität von MR-Bildern, umfassend:- Erfassen von k-Raum-Messdaten mehrere k-Raum-Abschnitte umfassend von einem Untersuchungsobjekt mittels einer Magnetresonanzanlage,- Aufteilen der k-Raum-Messdaten in zumindest zwei k-Raum-Bins jeweils zumindest einen k-Raum-Abschnitt umfassend,- Rekonstruieren jeweils eines Bin-MR-Bildes aus jedem der k-Raum-Bins,- Bestimmen zumindest eines Bewegungskorrekturparameters anhand der rekonstruierten Bin-MR-Bilder,- Erzeugen eines MR-Bildes mittels des zumindest einen Bewegungskorrekturparameters.

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Die Erfindung betrifft ein Verfahren (3) und ein System zur Unterstützung von medizinischem Personal (1) bei einer Prozedur an einem Patienten. Dabei werden kontinuierlich medizinische Bilddaten des Patienten (2) und eines medizinischen Objekts (7, 13) erfasst. Unter Verwendung der Bilddaten wird ein digitales Patientenmodell erzeugt und kontinuierlich aktualisiert und es wird kontinuierlich eine Position des medizinischen Objekts (7, 13) nachverfolgt. Durch automatisches Verarbeiten der Bilddaten wird dann ein situativer und/oder räumlicher Kontext bestimmt, in dem sich das medizinische Objekt (7, 13) befindet. Basierend auf dem bestimmten Kontext werden aus dem Patientenmodell automatisch Sprachdaten (15) erzeugt, die wenigstens einen Teil des bestimmten Kontextes in Sprachform beschreiben. Die Sprachdaten (15) werden dann an das medizinische Personal (1) mittels einer akustischen Sprachausgabe und/oder als Text auf einer Anzeigefläche (9, 16) ausgegeben. So kann das medizinische Personal (1) besonders zuverlässig und ablenkungsarm über eine jeweilige aktuelle Situation informiert werden.

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Die Erfindung geht aus von einer Magnetresonanzvorrichtung mit einer Scannereinheit, einem von der Scannereinheit zumindest teilweise umgebenen Patientenaufnahmebereich, wobei die Scannereinheit eine Gehäuseeinheit umfasst, die den Patientenaufnahmebereich zumindest teilweise umgibt, und einer Kommunikationseinheit mit zumindest einer Mikrofoneinheit, wobei die zumindest eine Mikrofoneinheit zumindest ein Entkopplungselement aufweist, wobei die zumindest eine Mikrofoneinheit mittels des zumindest einen Entkopplungselements schwingungsentkoppelt an der Gehäuseeinheit angeordnet ist.

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Method and system for providing a second medical data record A method and a system for providing a second medical data record are disclosed. In one aspect of the invention, the method includes receiving (302) a first medical data record by a first interface (105), wherein the first medical data record is related to a patient. In another aspect of the invention, the method includes determining (303) a data record identifier from the first medical data record by a processing unit (201). In yet another aspect of the invention, the method includes identifying (304) the second medical data record within a repository based on the data record identifier by the processing unit (201), wherein second medical data record in the repository comprises the data record identifier. In a further aspect of the invention, the method includes providing (305) the second medical data record by the first interface (105).

Computer-implemented method for determining nuclear medical image data sets (39, 40) in dynamic nuclear medical imaging, comprising:- providing nuclear medical raw data sets (36) of a field of view acquired over a time interval, wherein the time interval comprises a progression period of a tracer in the field of view and each nuclear medical raw data set (36) is acquired in one of multiple time frames, into which the time interval is divided,- providing an anatomical image (35) showing the anatomy in the field of view,- selecting as least one of the nuclear medical raw data sets (36) as a basis raw data set (38),- reconstructing a first nuclear medical image data set (39) by either* iterative reconstruction of the basis raw data set (38) using a prior based on the anatomical image (35) to incorporate anatomical information,or* using a first trained function applying such an iterative reconstruction to the anatomical image (35), and the basis raw data set (38) and/or a preliminary reconstructed data set (37, 41) thereof,- using a second trained function (33) to determine at least one further nuclear medical image data set (40) for,* if the basis raw data set (38) is taken from one single frame, at least one other frame, in particular all other frames,* else, at least one frame, in particular all frames, as output data, wherein input data of the second trained function (33) comprises* the nuclear medical raw data set (36) of the respective frame and/or a preliminary reconstructed image (37, 41) reconstructed therefrom, and* an already determined nuclear medical image data set (39, 40)

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Es soll insbesondere ohne HF-Kabine eine HF-Störung bei der Bildgebung eines Magnetresonanztomographiesystems erkannt werden können. Dazu wird ein Verfahren bereitgestellt, bei dem eine Akquisition ausgeführt wird (S1), wobei eine Abtastung eines k-Raums entlang einer Trajektorie erfolgt und ein Drehwinkel α zwischen einer Abtaststartposition einer ersten Einzelakquisition und einer Abtaststartposition einer folgenden zweiten Einzelakquisition besteht. Ein erstes Bild wird aus der ersten Einzelakquisition und ein zweites Bild aus der zweiten Einzelakquisition gewonnen (S2). Eines der beiden Bilder wird gegenüber dem anderen Bild um den Drehwinkel α gedreht (S3). Eine Korrelation wird zwischen dem einen gedrehten und dem anderen Bild ermittelt (S4), und ein Störpunkt wird aus der Korrelation identifiziert (S5).

Gradient coil assembly (1) for a magnetic resonance imaging device (14), comprising a cylindrical carrier (2) with conductors (9) forming three gradient coils associated with three orthogonal physical gradient axes (12), wherein the carrier (2) comprises at least two radial through openings (6) at different angular positions, wherein at least one of the conductors (9) runs through at least one area of the carrier (2) located circumferentially between the through openings (6).

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The invention relates to a method for generating a signal-to-noise improved MR image of an object under examination in an MR system using a compressed sensing technology, the method comprising:- determining a first MR signal data set of the object under examination in which a corresponding k-space is randomly subsampled,- determining a location dependent sensitivity map for each of at least one receiving coil used to detect MR signals of the first MR signal data set in the location where the object under examination is located,- determining the signal-to-noise improved MR image using an optimization process of the compressed sensing technology in which a location dependent regularization parameter λ is used, wherein the location dependent regularization parameter λ is determined based on the location dependent sensitivity map.

The invention is directed to a method to determine a susceptibility distribution (40) of an examination subject, the method comprising the steps: (a) receiving an MR image dataset (23) acquired during an examination session from a recoding region (68) covering a part of the body of the examination subject and having a first resolution (Δx), (b) segmenting the MR image dataset (23) into regions depicting air (61) and regions depicting biological tissue (62, 63) and assigning a pre-determined susceptibility value to each segmented region, c) applying a trained function based on at least one neural network (50, 52, 54, 56) to the MR image dataset (23) or the segmented MR image dataset (33) as input data, wherein the trained function generates as output data an output image (40) having a higher resolution (Δw) than the MR image dataset or the segmented MR image dataset and/or covering an output region (68) which is larger than the recording region of the MR image dataset (23), d) providing a susceptibility distribution (40) of the output region (68) which is based on the output image.

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Physically-based volume rendering produces pixels. By assigning depths to the pixels, a 3D point cloud is generated. For more rapid rendering, such as due to user interaction, the 3D point cloud rendering is a proxy to physically-based volume rendering. The rendering parameters for the desired image may be determined using the proxy, and then physically-based volume rendering is performed to obtain the desired image.

A computer-implemented method for providing a clinical information, comprising receiving (105, 107) input data, wherein the input data comprises a graph representation of a plurality of disease lesions (209.1, 209.2, 209.3, 209.4) of a patient, applying (109) a trained function to the input data to generate the clinical information, wherein the trained function is based on a graph machine learning model, providing (111) the clinical information, wherein the clinical information comprises at least one information for the prediction of the disease progression, the survival or therapy response of the patient.

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