Siemens Healthineers Patent Attorneys

The application relates to method comprising receiving a plurality of images of vessels, the plurality of images being obtained from different viewing angles relative to the vessels. In each of the plurality of images and for a first vessel (200) of the vessels, a distance of different points along the first vessel (200) relative to a reference location at the first vessel is determined and in each of the plurality of images, and at each of the different points, a parameter of the first vessel for blood flow through the first vessel(200) is determined, providing, for each of the plurality of images, a data sequence indicating the parameter relative to a distance to the reference location. A sequence alignment of the data sequences obtained for the plurality of images is carried providing aligned data sequences. An aggregated representation (250) of the first vessel is determined based on the aligned data sequences, and a flow parameter is determined for the first vessel from the aggregated representation.

Ein computerimplementiertes Verfahren zur Rauschreduzierung von mittels eines Bildgebungssystems (29) erzeugten Eingangsbilddaten (1) wird angegeben. Basierend auf den Eingangsbilddaten (1) werden mittels Anwendung eines ersten Rauschreduzierungsalgorithmus (4) erste rauschreduzierte Bilddaten (5) erzeugt, welche für eine Vielzahl von Bildpunkten (2) jeweils einen ersten rauschreduzierten Bildpunktwert (6) aufweisen. Dabei enthält die Anwendung des ersten Rauschreduzierungsalgorithmus (4) eine Anwendung eines trainierten Maschinenlernmodells, MLM, (7) auf von den Eingangsbilddaten (1) abhängige Eingabedaten (8). Zusätzlich wird ein Bildinhalt (9) der Eingangsbilddaten (1) geprüft. Außerdem werden resultierende Bilddaten (11) basierend auf den Eingangsbilddaten (1) erzeugt, wobei die resultierenden Bilddaten (11) für die Vielzahl von Bildpunkten (2) jeweils einen resultierenden Bildpunktwert (12) aufweisen. Dabei ist der jeweilige resultierende Bildpunktwert (12) gegeben durch eine von einem Ergebnis der Prüfung abhängigen Kombination (13) des jeweiligen ersten rauschreduzierten Bildpunktwerts (6) und eines jeweiligen weiteren Bildpunktwerts (14).

Die Erfindung betrifft eine Lokalspulenanordnung, einen Patiententisch und eine Magnetresonanzvorrichtung. Die Lokalspulenanordnung umfasst ein anteriores Teil, das eine Tragstruktur und eine anteriore Hochfrequenzsendeeinheit umfasst. Die Tragstruktur weist eine Auflageseite und eine, insbesondere der Auflageseite gegenüberliegende, Oberseite auf. Dabei ist die anteriore Hochfrequenzsendeeinheit an der Oberseite der Tragstruktur angeordnet. Die die Tragstruktur weist ein Innenvolumen aufweist, wobei das Innenvolumen ausgebildet ist, darin den Rumpfabschnitt des Patienten zu positionieren.

Computer-implemented methods and corresponding systems for providing medical findings depending on a classification are disclosed. The method comprises obtaining the medical image. The method further comprises identifying a user from a plurality of users. The method further comprises obtaining at least one medical finding in the medical image. The method further comprises providing a first trained machine learning model. The first trained machine learning model being configured to classify the at least one medical finding based on the prior actions of the identified user. The method further comprises applying the first trained machine learning model to the at least one medical finding to obtain a first classification of the at least one medical finding according to prior actions of the user. The method further comprises providing the at least one medical finding to the user depending on the first classification.

Die Erfindung betrifft eine Magnetsteuerung für einen supraleitenden Feldmagneten eines Magnetresonanztomographen, den Magnetresonanztomographen und ein Verfahren zum Betrieb. Es wird eine Verfügbarkeit einer Ressource zum Kühlen des supraleitenden Magneten durch die Magnetsteuerung erfasst, ein erster Betriebsmodus in Abhängigkeit von der Verfügbarkeit eingestellt und der supraleitenden Feldmagneten gemäß dem ersten Betriebsmodus gekühlt, wobei keine Bilderfassung durch den Magnetresonanztomographen erfolgt.

The invention relates to a computer-implemented method to detect corrupted diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) data, comprising: receiving at least one DW-MRI data set (7) describing at least a part of an object and comprising multiple sectional images; determining at least one segmented data set (10) describing for each one of the multiple sectional images of the DW-MRI data set (7) a part assigned to an object part (30) of interest of the object; - for each sectional image of the segmented data set (10): determining a first corruption verification value (12); if the first corruption verification value (12) fulfills a first corruption condition (13), classifying the sectional image as corrupted; and/or - for the segmented data set (10): determining a second corruption verification value (15); if the second corruption verification value (15) fulfills a second corruption condition (16), classifying the segmented data set (10) as corrupted.

The invention relates in one aspect to a computer-implemented method for handling drifting geometric misalignments in a projection data set of 3D X-ray imaging for reconstructing a 3D image data set, the method comprising:- receiving the projection data set, wherein the projection data set comprises a sequence of projection images (I₁, I₂, I₃, ... I_N) and a sequence of geometry information (P₁, P₂, P₃, ... P_N), wherein each geometry information (P₁, P₂, P₃, ... P_N) is associated with the respective projection image (I₁, I₂, I₃, ... I_N),- processing all projection images (I₂, I₃, ... I_N) except the first projection image iteratively image-by-image in the order of the sequence, wherein the processing includes- calculating a cost function C(I_A,P_A) for the current projection image (I_k) being processed depending on those projection images (I₁, I₂, I₃, ... I_k) and associated geometry information (P₁, P₂, P₃, ... P_k) in the sequence up to and including the current projection image (I_k), where A = {1, ... k} and k is the index of the current projection image (I_k) being processed,- modifying the geometry information (P_k) associated with the current projection image (I_k) to numerically minimize the cost function,- repeating the calculating step and modifying step the current projection image (I_k) until a stopping criterium is met,- reconstructing a 3D image data set on basis of the projection images (I₂, I₃, ... I_N) and the associated modified geometry information (P₁, P₂, P₃, ... P_N) after the processing step.

Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung (1) zur Lagerung eines Patienten. Dabei weist die Vorrichtung (1) eine Säule (5), eine Patientenauflage (4) und ein Hardwaremodul (6) auf. Das Hardwaremodul (6) weist eine Steuerungselektronik (8) zur Ansteuerung wenigstens eines Aktorelements zur räumlichen Lageveränderung der Patientenauflage (4) auf. Das Hardwaremodul (6) weist außerdem einen Träger (9) auf, auf dem die Steuerungselektronik (8) angeordnet ist. Das Hardwaremodul (6) ist dabei um eine Rotationsachse (7) schwenkbar an der Säule (5) befestigt. Das Hardwaremodul (6) ist in eine erste Schwenkstellung positionierbar, in der sich die Steuerungselektronik (8) in einem Innenraum der Säule (5) befindet und in eine zweite Schwenkstellung positionierbar, in der die Steuerungselektronik (8) von außerhalb der Säule (5) zugänglich ist.

The invention relates to a system (20) for processing medical image data, the system (20) comprising: - a data interface (21), configured for receiving a pair of image-datasets, the pair of image-datasets comprising an R-image-dataset (13) with a high signal-to-noise ratio and an N-image-dataset (14) with a low signal-to-noise ratio, - a mixing-unit (23), configured for mixing, in particular adding, the R-image-dataset (13) to the N-image-dataset (14) in a weighted mixing manner, - an untangling-unit (24), configured for untangling, in particular subtracting, a reference-dataset (15) from a processed-dataset (17) in a weighted untangling manner, - an output-unit (25), configured for outputting an output-dataset (18), wherein the system (20) is configured for a) applying an Al model (22) to the R-image-dataset (13), wherein the reference-dataset (15) is generated, b) mixing the R-image-dataset (13) and the N-image-dataset (14) by the mixing-unit (23), wherein a work-dataset (16) is generated, c) applying the Al model (22) to the work-dataset (16), wherein the processed-dataset (17) is generated, d) untangling the reference-dataset (15) from the processed-dataset (17) by the untangling-unit (24), wherein the output-dataset (18) is generated, e) outputting the output-dataset (18) by the output-unit (25).

Computerimplementiertes Verfahren zur Positionierung eines Patienten (1) bezüglich wenigstens einer Komponente (2) einer medizinischen Bildgebungseinrichtung (3) zur Erfassung von Ergebnisbilddaten (4), umfassend die Schritte:- Erfassen vorläufiger Bilddaten (5), die wenigstens ein vorgegebenes anatomisches Merkmal (6) des Patienten (1) zumindest zum Teil abbilden, während der Patient (1) oder ein das anatomische Merkmal (6) umfassender Abschnitt des Patienten (1) durch eine Lagereinrichtung (7) der medizinischen Bildgebungseirichtung (3) gelagert ist,- Ermitteln einer Merkmalsposition (8) des vorgegebenen anatomischen Merkmals (6) in den vorläufigen Bilddaten (5), und, stets oder bei Erfüllung einer von der Merkmalsposition (8) abhängigen Auslösebedingung (9),- Ansteuern eines Aktors (10) der Bildgebungseinrichtung (3) zur Bewegung der Lagereinrichtung (7) in eine auf Basis der Merkmalsposition (8) ermittelte Sollposition (11) und/oder Ausgabe eines die Sollposition (11) betreffenden Hinweises (12) an einen Nutzer der Bildgebungseinrichtung (1).