Siemens Healthineers Patente

The present invention refers to methods and systems for communicating medical image data which have been generated for a patient between computing entities of a hospital network (HNW), a cloud-based data store (DS) and a patient's mobile device (PD). A QR code serves to code a data package comprising a user identification (UID) and a public key (Pu), which has been generated on the patient's mobile device (PD) to a hospital server(HS) in order to process personal data so that the personal data may be downloaded from the data store (DS) directly to the patient's mobile device (PD) in an encrypted form and may be visualized there in clear text by means of applying a private key (Pr) stored locally on the patient's mobile device (PD). The method is web based and needs no special requirements on the side of the patient's mobile device (PD).

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Computerimplementiertes Verfahren zur Bildqualitätsverbesserung einer Zeitreihe von Computertomographiebilddatensätzen, wobei - in einem Aufnahmevorgang mit unterschiedlichen Projektionsgeometrien aufgenommene Projektionsbilder eines Aufnahmebereichs als eine Projektionsbildserie bereitgestellt werden, - die Projektionsgeometrien wenigstens durch einen Projektionswinkel in einer zu einer Rotationsachse, um die eine Röntgenquelle (7) einer verwendeten Computertomographieeinrichtung (4) entlang einer Aufnahmetrajektorie rotiert, senkrechten Ebene beschrieben sind, - die Projektionsbilder in dem Aufnahmevorgang in ihren Projektionswinkeln ein Gesamtwinkelintervall von wenigstens 360° abdecken, und - zur Rekonstruktion der Computertomographiebilddatensätze jeweils zeitlich aufeinanderfolgend aufgenommene erste Projektionsbilder, die in ihren Projektionswinkeln ein Teilwinkelintervall von weniger als 360°, insbesondere von 180° oder weniger, abdecken, der Projektionsbildserie verwendet werden, wobei zur Artefaktreduzierung für jeden Computertomographiebilddatensatz - ein Zwischendatensatz aus den ersten Projektionsbildern und ein Basisdatensatz aus zweiten, wenigstens ein Winkelintervall von 360° abdeckenden Projektionsbildern der Projektionsbildserie unter Verwendung einer modifizierten Parametrisierung rekonstruiert werden, die eine stärkere Gewichtung niedrigerer Raumfrequenzen eines abgedeckten Raumfrequenzbereichs bezüglich wenigstens einer Richtung als bei der Rekonstruktion des Computertomographiebilddatensatzes bewirkt, - durch Anwendung eines Korrekturalgorithmus, der zur Artefaktreduzierung hinsichtlich wenigstens einer Artefaktart den Aufnahmevorgang hinsichtlich der ersten Projektionsbilder und die Rekonstruktion modelliert, ein bezüglich der Artefaktart korrigierter Basisdatensatz erzeugt wird, und - der Computertomographiedatensatz um einen durch Subtraktion des korrigierten Basisdatensatzes von dem Zwischendatensatz ermittelten, Artefakte beschreibenden Korrekturdatensatz korrigiert wird.

The invention relates to a method and a system (100) for providing parameters of a resonance frequency spectrum, RFS, (71) of a magnetic resonance, MR, scan. The system (100) comprises: an input interface (10) for receiving an RFS (71) of an MR scan; a computing device (50) configured to implement a trained machine learning algorithm, MLA, (55) wherein the trained MLA (55) is trained to receive the RFS (71) received by the input interface (10) as its input and to generate as its output a set of parameters (73) of the RFS (71); and an output interface (90) for outputting the generated set of parameters (73), wherein at least one parameter of the generated set of parameters (73) comprises a water resonance frequency value. The invention also relates to a method for training an MLA for use in said method and/or said system.

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A method for carrying out a magnetic resonance imaging examination of an anatomic region of a subject with a magnetic resonance imaging system (1), the method comprising the following steps: carrying out a fast metal detection sequence configured to detect the presence of a metal object within or at the subject; a control unit (10) determining whether a metal object is detected, wherein the control unit (10) initiates a standard examination workflow if no metal object is detected during the fast metal detection sequence, and wherein the control unit (10) initiates a modified examination workflow that is different from the standard examination workflow if a metal object is detected during the fast metal detection sequence.

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The invention relates to a method for processing a plurality of cardiac MR data sets where the plurality of cardiac MR data sets which were acquired over a plurality of cardiac cycles are provided, each cardiac MR data set having a corresponding time stamp at which the corresponding cardiac MR data set was acquired, wherein each of the cardiac MR data sets was acquired based on a trigger event. A series of time differences is determined between the acquisitions of the cardiac MR data sets based on the time stamps, and a default time difference representing the time difference between 2 consecutive cardiac MR data sets is determined which were acquired using correct trigger events. In the time differences, at least one pair of incorrect time differences is determined in the series of time differences, each incorrect time difference representing the time difference between 2 consecutive MR data sets in which at least one MR data set from the 2 consecutive MR data sets was acquired using an incorrect trigger event. Approved MR data sets are determined comprising only cardiac MR data sets from the plurality of cardiac MR data sets which were acquired using the correct trigger event, based on the at least one pair of incorrect time differences and the approved MR data sets are further processed.

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The invention relates to a method for generating a subject-specific map (20) of a tissue property, in particular the magnetic susceptibility, of a region of interest within a subject, the method comprising the steps of receiving an MR image (2) of the region of interest; feeding the MR image (2) as input into at least one trained neural network (4, 6), wherein the output of the neural network (4, 6) is an output image (8, 10) having improved contrast between bone and air; segmenting (12) the output image (8, 10) into air and at least two types of tissue, namely at least bone and at least one type of soft tissue, to obtain a segmented image; and assigning (14) pre-determined values (16) for the tissue property to each category of tissue and air in the segmented image to obtain the subject-specific map (20) of the tissue property.

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