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1. (WO2019063760) CORRECTION DE DISPERSION BASÉE SUR UN APPRENTISSAGE PROFOND
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N° de publication : WO/2019/063760 N° de la demande internationale : PCT/EP2018/076400
Date de publication : 04.04.2019 Date de dépôt international : 28.09.2018
CIB :
G06T 11/00 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
11
Génération d'images bidimensionnelles [2D]
Déposants :
KONINKLIJKE PHILIPS N.V. [NL/NL]; High Tech Campus 5 5656 AE Eindhoven, NL
Inventeurs :
XU, Shiyu; NL
PRINSEN, Peter; NL
WIEGERT, Jens; NL
MANJESHWAR, Ravindra, Mohan; NL
Mandataire :
DE HAAN, Poul, Erik; NL
Données relatives à la priorité :
62/564,44728.09.2017US
Titre (EN) DEEP LEARNING BASED SCATTER CORRECTION
(FR) CORRECTION DE DISPERSION BASÉE SUR UN APPRENTISSAGE PROFOND
Abrégé :
(EN) An imaging system includes a computed tomography (CT) imaging device (10) (optionally a spectral CT), an electronic processor (16, 50), and a non-transitory storage medium (18, 52) storing a neural network (40) trained on simulated imaging data (74) generated by Monte Carlo simulation (60) including simulation of at least one scattering mechanism (66) to convert CT imaging data to a scatter estimate in projection space or to convert an uncorrected reconstructed CT image to a scatter estimate in image space. The storage medium further stores instructions readable and executable by the electronic processor to reconstruct CT imaging data (12, 14) acquired by the CT imaging device to generate a scatter-corrected reconstructed CT image (42). This includes generating a scatter estimate (92, 112, 132, 162, 182) by applying the neural network to the acquired CT imaging data or to an uncorrected CT image (178) reconstructed from the acquired CT imaging data.
(FR) Un système d’imagerie comprend un dispositif d’imagerie par tomodensitométrie (TDM) (10) (facultativement par TDM spectrale), un processeur électronique (16, 50) et un support de stockage non transitoire (18, 52) stockant un réseau neuronal (40) entraîné sur des données d’imagerie simulées (74) générées par une simulation de Monte Carlo (60) incluant une simulation d’au moins un mécanisme de dispersion (66) pour convertir des données d’imagerie par TDM en une estimation de dispersion dans un espace de projection ou pour convertir une image par TDM reconstruite non corrigée en une estimation de dispersion dans un espace d’image. Le support de stockage stocke en outre des instructions lisibles et exécutables par le processeur électronique pour reconstruire des données d’imagerie par TDM (12, 14) acquises par le dispositif d’imagerie par TDM pour générer une image par TDM reconstruite à dispersion corrigée (42). Cela comprend la génération d’une estimation de dispersion (92, 112, 132, 162, 182) par application du réseau neuronal aux données d’imagerie par TDM acquises ou à une image par TDM non corrigée (178) reconstruite à partir des données d’imagerie par TDM acquises.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)