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1. (WO2017035505) DATA DRIVEN METHODS FOR DERIVING AMPLITUDE-BASED MOTION CHARACTERIZATIONS IN PET IMAGING
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Pub. No.: WO/2017/035505 International Application No.: PCT/US2016/049094
Publication Date: 02.03.2017 International Filing Date: 26.08.2016
IPC:
G06K 9/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Applicants:
THE REGENTS OF THE UNIVERSITY OF COLORADO, A BODY CORPORATE [US/US]; 1800 Grant Street, 8th Floor Denver, Colorado 80203, US
Inventors:
KESNER, Adam; US
Agent:
Setter Roche, LLP; 14694 Orchard Parkway Building A, Suite 200 Westminster, CO 80023, US
CARPENTER, John W.; US
KINNEAR, Brian P.; US
Priority Data:
62/210,76927.08.2015US
Title (EN) DATA DRIVEN METHODS FOR DERIVING AMPLITUDE-BASED MOTION CHARACTERIZATIONS IN PET IMAGING
(FR) PROCÉDÉS GUIDÉS PAR DES DONNÉES POUR DÉDUIRE DES CARACTÉRISATIONS DE MOUVEMENT BASÉES SUR L’AMPLITUDE DANS UNE IMAGERIE TEP
Abstract:
(EN) Various systems and methods for generating images are provided. In some embodiments, the techniques can include acquiring a medical image and an associated motion characterization. The motion characterization can then be used to generate a plurality of gated image data sets, sorted by phase in the motion cycle. A new amplitude-based motion characterization curve is derived from the association of phases with amplitude-based characteristics in the phase gated images. This newly derived amplitude-based motion characterization curve can then be used to re-sort data according to amplitude-based gating techniques known in the field or with data driven optimization techniques.
(FR) La présente invention concerne divers systèmes et procédés pour générer des images. Dans certains modes de réalisation, les techniques peuvent consister à acquérir une image médicale et une caractérisation de mouvement associée. La caractérisation de mouvement peut ensuite être utilisée pour générer une pluralité d’ensembles de données d’image synchronisées, qui sont triés par phase dans le cycle de mouvement. Une nouvelle courbe de caractérisation de mouvement basée sur l’amplitude est déduite de l’association entre des phases et des caractéristiques basées sur l’amplitude dans les images synchronisées en phase. Cette courbe de caractérisation de mouvement basée sur l’amplitude nouvellement déduite peut ensuite être utilisée pour trier de nouveau des données selon des techniques de synchronisation basées sur l’amplitude connues dans le métier ou avec des techniques d’optimisation guidées par des données.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)