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Method and apparatus for atlas/model-based segmentation of magnetic resonance images with weakly supervised examination-dependent learning

机译:具有弱监督检查相关学习的基于图谱/模型的磁共振图像分割方法和装置

摘要

In a magnetic resonance (MR) apparatus and segmentation method, a region in an MR image, acquired from a scan of a patient with an MR scanner of the apparatus, is provided to a computer for segmentation of the region from the overall image dataset. The segmentation takes place based on a classification of image elements of the image dataset, and the classification is iteratively re-trained in a weakly supervised learning algorithm based on examination-specific information provided to the computer.
机译:在磁共振(MR)设备和分割方法中,将通过使用设备的MR扫描仪对患者的扫描获取的MR图像中的区域提供给计算机,以从整个图像数据集中分割该区域。基于图像数据集的图像元素的分类进行分割,并且基于提供给计算机的特定于检查的信息,在弱监督学习算法中迭代地重新训练该分类。

著录项

  • 公开/公告号US9799120B1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-10-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SIEMENS HEALTHCARE GMBH;

    申请/专利号US201615149474

  • 发明设计人 MATTHIAS FENCHEL;YIQIANG ZHAN;

    申请日2016-05-09

  • 分类号G06K9;G06T7;G06T11;G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:46:01

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