[发明专利]确定能带的阈值的方法、计算单元和医学成像设备在审
申请号: | 201910491851.3 | 申请日: | 2019-06-06 |
公开(公告)号: | CN110568471A | 公开(公告)日: | 2019-12-13 |
发明(设计)人: | 塞巴斯蒂安·施密特;贝恩哈德·施米特;贝恩哈德·克劳斯;彼得·胡贝尔 | 申请(专利权)人: | 西门子医疗有限公司 |
主分类号: | G01T1/161 | 分类号: | G01T1/161;G01T1/163;G01T1/24;G01T1/29;A61B6/00;G16H30/20;G06N20/00 |
代理公司: | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人: | 丁永凡;周涛 |
地址: | 德国*** | 国省代码: | 德国;DE |
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摘要: | 本发明涉及确定能带的阈值的方法、计算单元和医学成像设备。用于确定医学成像设备的直接转换型X射线探测器的至少一个能带的阈值的方法包括下述步骤:采集检查对象的定位像和/或关于所述检查对象的至少一个附加信息,从所述定位像和/或所述附加信息中测定所述检查对象的至少一个特征,基于所测定的特征利用机器学习的经训练的算法来确定所述阈值。 | ||
搜索关键词: | 检查对象 医学成像设备 附加信息 定位像 机器学习 计算单元 直接转换 算法 采集 | ||
【主权项】:
1.一种用于确定医学成像设备(1)的直接转换型X射线探测器(9)的至少一个能带的阈值的方法,所述方法包括下述步骤:/n-采集(S1)检查对象(3)的定位像和/或关于所述检查对象的至少一个附加信息,/n-从所述定位像和/或所述附加信息中测定(S2)所述检查对象的至少一个特征,/n-利用机器学习(400)的经训练的算法基于所测定的特征来确定(S3)所述阈值。/n
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