Verfahren zur Iterativen Rekonstruierung von Bildern unter Verwendung von Tiefenlernen
Anmelder: Siemens Healthineers AG, Siemens Healthcare GmbH 🇩🇪
Details
- Veröffentlichungs-Nr.
- EP4050565
- Aktenzeichen
- EP21159672
- Anmeldetag
- 26. Februar 2021
- Veröffentlichung
- 4. Dezember 2024
- Erteilung
- 4. Dezember 2024
- Rechtsraum
- EP
- IPC
- G06T11/00
Abstract
The present invention is related to a computer-implemented method of iteratively reconstructing images or a volume, in particular medical images or a medical volume like computer tomography (CT) images or a CT volume, using deep learning and a computer-implemented method of training. Projection filter parameter(s) of a projection (joint) bilateral filter, (J)BF, are automatically tuned by a first trained neural network based on data of projections of an imaging procedure. Volume filter parameter(s) of a volume (J)BF are automatically tuned by a second trained neural network based on data of a volume backward-projected from projections filtered by the projection (joint) bilateral filter using the automatically tuned projection filter parameter(s). A volume filtered by the volume (J)BF is output as the reconstructed medical images or volume, in case the filtered volume meets a predefined quality criterion.
Anmelder
- Firmen
- Siemens Healthineers AG
Siemens Healthcare GmbH - Land
- 🇩🇪 Deutschland
Deutsches Medizintechnikunternehmen mit Sitz in Erlangen, ausgegliedert aus dem Siemens-Konzern. Entwickelt Bildgebungssysteme, Labordiagnostik und Therapielösungen für das Gesundheitswesen.
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Deutsches Unternehmen mit Sitz in Erlangen, frühere Gesundheitssparte des Siemens-Konzerns. Entwickelte medizinische Bildgebungssysteme, Diagnostik und Laborlösungen für Kliniken und Praxen.
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