Siemens Healthineers Patente

The invention describes a trained deep learning network (22) for determining a cardiac phase in magnet resonance imaging, comprising an input layer (E), an output layer (S) and a number of hidden layers (CR, MP) between input layer (E) and output layer (S), the layers processing input data (ID) entered into the input layer (E), wherein the deep learning network (22) is designed and trained to output a probability or some other label of a certain cardiac phase at a certain time from entered input data (ID). The invention further describes a method determining a cardiac phase in magnet resonance imaging, a related device, a training method for the deep learning network, a control device and a related magnetic resonance imaging system.

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Techniques of determining/adjusting CT scan parameters for performing a CT scan of an anatomical target region of a patient are disclosed. In particular, an initial set of the CT scan parameters for starting to perform the CT scan is determined based on an initial set of attenuation curves associated with the anatomical target region of the patient. The initial set of attenuation curves are determined based on optical imaging data depicting the patient.

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The present disclosure relates to a method for detecting a tip of a vascular catheter in a sequence of vessel image frames obtained using x-rays. The method comprises the steps of determining, within the vessel image frames, a proximal point, the proximal point corresponding to a vessel ostium, cropping the sequence of vessel image frames to an image area surrounding the proximal point to generate a cropped sequence of cropped vessel image frames, detecting, within cropped vessel image frames not indicative of a contrast medium, the tip of the vascular catheter, and tracking, within the sequence of vessel image frames, the detected tip of the vascular catheter.

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen eines Ergebnisdatensatzes, umfassend: - Erfassen von medizinischen Bilddaten, wobei die medizinischen Bilddaten eine zeitliche Veränderung eines anatomischen Objekts in einem Untersuchungsobjekt räumlich und zeitlich aufgelöst abbilden, - Identifizieren zumindest eines inhomogen deformierenden Bereichs des anatomischen Objekts anhand der Bilddaten, - Bereitstellen des Ergebnisdatensatzes basierend auf den Bilddaten, wobei der Ergebnisdatensatz eine dedizierte Abbildung und/oder zumindest einen Deformationsparameter des zumindest einen inhomogen deformierenden Bereichs aufweist. Die Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren zum Bereitstellen einer trainierten Funktion, eine Bereitstellungseinheit, ein medizinisches Bildgebungsgerät und ein Computerprogrammprodukt.

Sendeantenne für eine Magnetresonanzeinrichtung (1) mit mehreren in eine Umfangsrichtung voneinander beabstandet um eine Mittelgerade (48) herum angeordneten, parallel zu der Mittelgerade (48) verlaufenden Antennenleitern (8 - 23) und einem parallel zu der Mittelgerade (48) verlaufenden, die Antennenleiter (8 - 23) umgreifenden Abschirmelement (6, 45), wobei für wenigstens ein Paar der Antennenleiter (8 - 23) der radiale Abstand (25, 26, 27) zwischen einem ersten Antennenleiter (8 - 23) des Paars und dem Abschirmelement (6, 45) kleiner ist als der radiale Abstand (25, 26, 27) zwischen einem zweiten Antennenleiter (8 - 23) des Paars und dem Abschirmelement (6, 45), wobei die Breite des ersten Antennenleiters (8 - 23) in Umfangsrichtung kleiner als die Breite des zweiten Antennenleiters (85 - 23) in Umfangsrichtung ist und/oder dass die axialen Enden (42, 43) des ersten Antennenleiters (8 - 23) über eine größere Kapazität (38 - 40) miteinander gekoppelt sind als die axialen Enden (42, 42) des zweiten Antennenleiters (8 - 23) .

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Computerimplementiertes Verfahren zur Reduzierung von Artefakten wenigstens einer Artefaktart, insbesondere von Kegelstrahlartefakten, bei der Ermittlung von Computertomographiebilddatensätzen aus einem Projektionsbildersatz der Mehrenergie-Computertomographie, wobei der Projektionsbildersatz wenigstens zwei unterschiedlichen Energiespektren zugeordnete Teilsätze umfassend bereitgestellt wird und zur Ermittlung und Korrektur der Computertomographiebilddatensätze für jedes Energiespektrum:- ein zu korrigierender Computertomographiebilddatensatz aus dem jeweiligen Teilsatz rekonstruiert wird, und- im Rahmen eines Korrekturalgorithmus, insbesondere iterativ:- ein artefaktverursachende Strukturen hervorhebender und/oder rekonstruierender und/oder auswählender Bildverarbeitungsoperator zur Ermittlung eines Zwischendatensatzes auf den Computertomographiebilddatensatz angewendet wird,- ein erster Modelldatensatz durch Vorwärtsprojektion und Rekonstruktion ausgehend von dem Zwischendatensatz und ein zweiter Modelldatensatz durch Anwendung eines Tiefpassfilters oder der Identitätsabbildung auf den Zwischendatensatz ermittelt werden, und- ein Artefaktdatensatz durch Subtraktion des zweiten Modelldatensatzes von dem ersten Modelldatensatz ermittelt und von dem Computertomographiebilddatensatz subtrahiert wird,wobei in dem Korrekturalgorithmus vor jeder Anwendung des Bildverarbeitungsoperators zusätzlich ein für alle Energiespektren zu verwendender und Bilddaten aus allen Energiespektren umfassender Strukturbilddatensatz aus den zu korrigierenden Computertomographiebilddatensätzen ermittelt wird und danach für jedes Energiespektrum dem Bildverarbeitungsoperator als zweites Argument übergeben wird, wobei durch den Bildverarbeitungsoperator durchzuführende Bildverarbeitungsmaßnahmen auf der Basis des Strukturbilddatensatzes ermittelt und die Bildverarbeitungsmaßnahmen auf den als erstes Argument übergebenen zu korrigierenden Computertomographiedatensatz angewendet werden.

Computer-implemented method for determining at least one main acquisition parameter determining a dose of x-rays to be emitted from an x-ray emitter during a main image acquisition that uses the x-ray emitter and an x-ray detector for imaging an object, especially a patient during a medical image acquisition,wherein first image data of a first preparatory image is evaluated to determine if a repeat condition is fulfilled and/or to determine the main acquisition parameter and/or at least one second preparatory acquisition parameter, wherein the first preparatory image is an image acquired by the x-ray detector using at least one first preparatory acquisition parameter to control the x-ray emitter,wherein either in all cases or only when the repeat condition is fulfilled the main acquisition parameter is determined depending on second image data of a second preparatory image, that is an image acquired by the x-ray detector after the first preparatory image while the or at least one second preparatory acquisition parameter is used to control the x-ray emitter.

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