[发明专利]基于FFR的对非侵入性成像的交互监测在审
申请号: | 201880023385.X | 申请日: | 2018-03-05 |
公开(公告)号: | CN110494893A | 公开(公告)日: | 2019-11-22 |
发明(设计)人: | M·P·弗赖曼;L·戈申;D·B·麦克奈特 | 申请(专利权)人: | 皇家飞利浦有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;A61B6/00;G06T7/12;G06T7/149 |
代理公司: | 72002 永新专利商标代理有限公司 | 代理人: | 刘兆君<国际申请>=PCT/EP2018 |
地址: | 荷兰艾*** | 国省代码: | 荷兰;NL |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 血流储备 配置 模拟器 生物物理 交通灯 处理器 引擎 计算机可读存储介质 计算机可执行指令 计算系统 请求确认 用户交互 响应 潜在的 跟踪 警告 显示器 恢复 | ||
1.一种系统(100),包括:
具有计算机可执行指令(124)的计算机可读存储介质(122),所述计算机可执行指令包括:生物物理模拟器(126),其被配置为通过模拟来确定血流储备分数值;以及交通灯引擎(128),其被配置为在所述模拟中的一个或多个点跟踪用户与计算系统的交互以确定所述血流储备分数值;
处理器(120),其被配置为执行所述生物物理模拟器部件以确定所述血流储备分数值,并且被配置为执行所述交通灯引擎以跟踪关于确定所述血流储备分数值的所述用户交互并响应于确定存在潜在的不正确的交互而提供警告;以及
显示器,其被配置为显示所述警告请求确认以从所述点继续模拟,其中,只有响应于所述处理器接收到所请求的确认,才恢复所述模拟。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述交通信号灯引擎计算所述用户交互的质量得分,其中,所述警告基于所述质量得分。
3.根据权利要求2所述的系统,其中,所述生物物理模拟器部件包括冠状动脉树建模部件(202),所述冠状动脉树建模部件接收体积图像数据并从其生成冠状动脉的3D解剖模型。
4.根据权利要求3所述的系统,其中,所述交通灯引擎从所述体积图像数据中提取特征的集合,特征的所述集合描述所述体积图像数据,并且所述交通灯引擎基于所提取的特征的所述集合来确定所述质量得分。
5.根据权利要求4所述的系统,其中,所提取的特征的所述集合包括以下中的一个或多个:亨氏单位、信噪比、或运动。
6.根据权利要求3至5中的任一项所述的系统,其中,所述生物物理模拟器部件还包括个性化特征提取部件(202),所述个性化特征提取部件接收冠状动脉的3D解剖模型并从其提取个性化特征。
7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述用户交互包括改变冠状动脉脉管的中心线,并且所述交通灯引擎提取关于经改变的中心线的特征的集合,特征的所述集合描述所述经改变的中心线,并且所述交通灯引擎基于所提取的特征的所述集合来确定所述质量得分。
8.根据权利要求7所述的系统,其中,特征的所述集合包括以下中的一项或多项:沿所述中心线的强度分布,中心线强度分布的一阶导数,沿所述中心线的强度变化,沿所述中心线的几何曲率,以及中心线的空间位置和长度。
9.根据权利要求6至8中的任一项所述的系统,其中,所述用户交互包括改变冠状动脉脉管的轮廓线,并且所述交通灯引擎提取关于经改变的轮廓线的特征的集合,特征的所述集合描述所述经改变的轮廓线,并且所述交通灯引擎基于所提取的特征的所述集合来确定所述质量得分。
10.根据权利要求7所述的系统,其中,特征的所述集合包括以下中的一项或多项:脉管内的强度分布,每个横截面处的中心线强度分布的一阶导数,所述脉管管内的强度变化,轮廓线的几何曲率,在轮廓线的边缘处的锐度,或者脉管半径。
11.根据权利要求2至10中的任一项所述的系统,其中,所述交通信号灯引擎利用基于规则的算法或机器学习算法中的至少一种来计算所述质量得分。
12.根据权利要求11所述的系统,其中,所述基于规则的算法将所述质量得分与预定阈值进行比较,并且响应于所述质量得分不满足所述预定阈值而提供所述警告。
13.根据权利要求2至12中的任一项所述的系统,其中,所述处理器响应于所述质量得分指示所述用户交互不足而提供推荐。
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