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1. (WO2008006451) VERFAHREN ZUM BESTIMMEN EINER EIGENSCHAFTSKARTE FÜR EINEN GEGENSTAND, INSBESONDERE FÜR EIN LEBEWESEN, BASIEREND AUF ZUMINDEST EINEM ERSTEN BILD, INSBESONDERE EINEM KERNSPINRESONANZBILD
Aktuellste beim Internationalen Büro vorliegende bibliographische Daten   

TranslationÜbersetzung: Original-->Deutsch
Veröff.-Nr.:    WO/2008/006451    Internationale Anmeldenummer    PCT/EP2007/005455
Veröffentlichungsdatum: 17.01.2008 Internationales Anmeldedatum: 21.06.2007
IPC:
G06T 7/00 (2006.01)
Anmelder: EBERHARD-KARLS-UNIVERSITÄT TÜBINGEN [DE/DE]; Universitätsklinikum, Geissweg 3, 72076 Tübingen (DE) (For All Designated States Except US).
MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FÖRDERUNG DER WISSENSCHAFTEN E.V. [DE/DE]; Hofgartenstrasse 8, 80539 München (DE) (For All Designated States Except US).
PICHLER, Bernd [DE/DE]; (DE) (For US Only).
HOFMANN, Matthias [DE/DE]; (DE) (For US Only).
SCHÖLKOPF, Bernhard [DE/DE]; (DE) (For US Only).
STEINKE, Florian [DE/DE]; (DE) (For US Only)
Erfinder: PICHLER, Bernd; (DE).
HOFMANN, Matthias; (DE).
SCHÖLKOPF, Bernhard; (DE).
STEINKE, Florian; (DE)
Vertreter: WEGENER, Mark; Witte, Weller & Partner, Postfach 105462, 70047 Stuttgart (DE)
Prioritätsdaten:
10 2006 033 383.7 12.07.2006 DE
Titel (DE) VERFAHREN ZUM BESTIMMEN EINER EIGENSCHAFTSKARTE FÜR EINEN GEGENSTAND, INSBESONDERE FÜR EIN LEBEWESEN, BASIEREND AUF ZUMINDEST EINEM ERSTEN BILD, INSBESONDERE EINEM KERNSPINRESONANZBILD
(EN) METHOD FOR DETERMINING A PROPERTY MAP FOR AN OBJECT IN PARTICULAR FOR A LIVING BEING BASED ON AT LEAST ONE FIRST IMAGE IN PARTICULAR A NUCLEAR MAGNETIC RESONANCE IMAGE
(FR) PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D'UNE CARTE DE PROPRIÉTÉ POUR UN OBJET, EN PARTICULIER POUR UN ÊTRE HUMAIN, BASÉ SUR AU MOINS UNE PREMIÈRE IMAGE, EN PARTICULIER UNE IMAGE PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE NUCLÉAIRE
Zusammenfassung: front page image
(DE)Es wird ein System und Verfahren (12) zum Bestimmen einer Eigenschaftskarte (82) für einen Gegenstand, insbesondere für ein Lebewesen, basierend auf zumindest einem ersten Bild (84), insbesondere einem Kernspinresonanzbild, MR-BiId, des Gegenstands angegeben. In dem Verfahren (12) wird in einem ersten Schritt (96) eine Struktur für Referenzpaare definiert, wobei jedes Referenzpaar (16 - 26) zumindest zwei Einträge (62) aufweist. Der erste Eintrag stellt einen Eigenschaftswert, insbesondere einen Schwächungswert, dar. Der zweite Eintrag (62) stellt vorzugsweise eine Gruppe von zusammengehörigen Bildpunkten (67), die insbesondere aus MR-Bildern (28) extrahiert sind, dar, die einen dem Eigenschaftswert entsprechenden interessierenden Bildpunkt umfasst. In einem weiteren Schritt (98) des Verfahrens (12) wird eine Vielzahl von Trainingspaaren (16 - 26) bereitgestellt. Eine Struktur der Trainingspaare (16 - 26) entspricht der Struktur der Referenzpaare, und die Einträge der jeweiligen Trainingspaare (16 - 26) sind bekannt. In einem weiteren Schritt (100) des Verfahrens (12) wird eine Zuordnung zwischen den ersten Einträgen und den weiteren Einträgen (62 - 66) der Trainingspaare (16 - 26) durch maschinelles Lernen bestimmt, um so für einen beliebigen Punkt (90) des ersten Bildes (84) einen entsprechenden Eigenschaftswert (88) vorhersagen zu können.
(EN)A system and method (12) for determining a property map (82) for an object, in particular for a living being based on at least one first image (84) in particular a nuclear magnetic resonance image, an MR image, of the object. According to the method (12), a structure for reference pairs is defined in a first step (96), each reference pair (16 - 26), having at least two entries (62). The first entry represents a property value, in particular, an attenuation value. The second entry (62) preferably represents a group of related image points (67), in particular, extracted from MR images (28) comprising an image point of interest corresponding to the property value. A number of training pairs (16 - 26) are prepared in a further step (98) of the method (12). A structure for the training pairs (16 - 26) corresponds to the structure of the reference pairs and the entries for the training pairs (16 - 26) are known. A relationship between the first entries and the further entries (62 - 66) of the training pairs (16 - 26) is established by machine learning in a further step (100) of the method (12) in order to be able to predict a corresponding property value (88) for any point (90) of the first image (84).
(FR)L'invention concerne un système et un procédé (12) de détermination d'une carte de propriétés (82) pour un objet, en particulier un être humain, basés sur au moins une première image (84), en particulier une image par résonance magnétique nucléaire, (image RM), de l'objet. Conformément au procédé (12), dans une première étape, une structure de paires de référence est définie, chaque paire de référence (16 - 26) ayant au moins deux entrées (62). La première entrée représente une valeur de propriété, en particulier une valeur d'atténuation. La seconde entrée (62) représente de préférence un groupe de points image correspondants (67), extraits notamment des images RM (28) comprenant un point image d'intérêt correspondant à la valeur de la propriété. Dans une autre étape (98) du procédé (12), on prépare une pluralité de paires d'apprentissage (16 - 26). Une structure de paires d'apprentissage (16 - 26) correspond à la structure de paires de référence, et les entrées des paires d'apprentissage respectives (16 - 26) sont connues. Au cours d'une autre étape (100) du procédé (12), on établit, par apprentissage à la machine, une relation entre les premières entrées et les autres entrées (62 - 66) des paires d'apprentissage (16 - 26), afin d'être en mesure de prédire une valeur de propriété correspondante (88) pour un point quelconque (90) de la première image (84).
Designierte Staaten: AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MT, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Veröffentlichungssprache: German (DE)
Anmeldesprache: German (DE)