Способ определения коэффициента пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии



Способ определения коэффициента пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии
Способ определения коэффициента пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии
Способ определения коэффициента пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии
A61B6/00 - Приборы для радиодиагностики, например комбинированные с оборудованием для радиотерапии (рентгеноконтрастные препараты A61K 49/04; препараты, содержащие радиоактивные вещества A61K 51/00; радиотерапия как таковая A61N 5/00; приборы для измерения интенсивности излучения, применяемые в ядерной медицине, например измерение радиоактивности живого организма G01T 1/161; аппараты для получения рентгеновских снимков G03B 42/02; способы фотографирования в рентгеновских лучах G03C 5/16; облучающие приборы G21K; рентгеновские приборы и их схемы H05G 1/00)

Владельцы патента RU 2691619:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВО "ТГТУ") (RU)

Изобретение относится к области измерений для диагностических целей, в частности к способам оценки состояния сердечно-сосудистой системы посредством анализа результатов эндоскопической ОКТ стенок кровеносных сосудов. Способ определения коэффициента Пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической ОКТ содержит получение первого структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части для момента времени, соответствующего диастоле, получение второго структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части, для момента времени, соответствующего систоле, сравнение первого структурного изображения со вторым структурным изображением, причем для сравнения определяют величины смещений пикселей, а для этого последовательно выделяют контрольные пиксели на первом структурном изображении и на втором структурном изображении, группируют контрольные пиксели в пары контрольных пикселей таким образом, чтобы каждый контрольный пиксель со второго структурного изображения с наибольшей вероятностью соответствовал некоторому контрольному пикселю с первого структурного изображения, причем один контрольный пиксель мог одновременно состоять только в одной паре контрольных пикселей, независимо определяют величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей, причем определяемые величины смещений пикселей являются векторными, векторные величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей независимо раскладывают по координатным осям, продольные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей считают равными проекциям векторов смещения пикселей на ось ординат, продольные размеры деформируемой области вычисляют посредством объединения продольных смещений пикселей для всех пар контрольных пикселей, визуализацию посредством пользовательского интерфейса. Визуализируемой посредством пользовательского интерфейса физической величиной является коэффициент Пуассона, причем поперечные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей считают равными проекциям векторов смещения пикселей на ось абсцисс, поперечные размеры деформируемой области вычисляют посредством объединения поперечных смещений пикселей для всех пар контрольных пикселей, величину коэффициента Пуассона вычисляют как модуль от частного от деления произведения поперечных смещений пикселей и продольных размеров деформированной области на произведение поперечных размеров деформируемой области на продольные смещения пикселей. Использование изобретения позволяет повысить точность оценок механических свойств стенок кровеносных сосудов. 1 ил.

 

Предлагаемое изобретение относится к области измерений для диагностических целей, в частности к способам оценки состояния сердечнососудистой системы посредством анализа результатов эндоскопической оптической когерентной томографии стенок кровеносных сосудов, и может быть использовано в медицине и ветеринарии для определения механических свойств стенок относительно крупных кровеносных сосудов, а также измерения пульса.

Оценка механических свойств мягких биологических тканей (эластография) все чаще используется в реальной клинической практике. Причиной такого положения дел является, то, что эластограммы позволяют дифференцировать биологические ткани в норме и с патологическими изменениями. Например, опухоли, как правило, представляют собой более упругие образования, чем окружающие их здоровые ткани. Среди множества биомеханических характеристик в медицинской диагностике чаще всего используют модуль Юнга и модуль сдвига. Однако, в отдельных случаях, существенный интерес также представляет величина коэффициента Пуассона. Актуальные сведения о значениях модуля Юнга и коэффициента Пуассона важны при оценке состояния стенок кровеносных сосудов, биомеханические свойства которых в основном зависят от процентного содержания в них коллагена, эластина и гладких мышечных волокон и могут существенно меняться при различных заболеваниях сердечно-сосудистой системы.

По патенту US 9854964 В2, МПК А61В 3/00 и А61В 3/10, опубл. 02.01.2018 г. известен способ измерения биомеханических свойств с использованием структурных изображений оптической когерентной томографии, включающий в себя: индуцирование сдвиговой волны, получение структурного изображений исследуемой ткани с помощью оптической когерентной томографии, формирование доплеровского изображения в оптической когерентной томографии, определение мгновенной частоты сдвиговой волны для множества локализаций на исследуемой ткани с использованием дискретного преобразования Фурье для множества локализаций на доплеровском изображении, вычисление значений биомеханических свойств для множества подмножеств локализаций определенной мгновенной частоты сдвиговой волны. Известны варианты способа измерения биомеханических свойств с использованием структурных изображений оптической когерентной томографии, в которых: индуцирование сдвиговой волны в исследуемой ткани производится с помощью одиночного источника сдвиговой волны; определение мгновенной частоты сдвиговой волны в ткани по доплеровскому изображению для множества локализаций осуществляется с использованием известной информации о частоте индуцированной сдвиговой волны.

Способ измерения биомеханических свойств с использованием структурных изображений оптической когерентной томографии предназначен для оценки биомеханических свойств роговицы глаза человека. Техническим результатом способа является высокоточное определение модуля сдвига и модуля Юнга для тканей роговицы.

Недостатком способа измерения биомеханических свойств с использованием структурных изображений оптической когерентной томографии является то, что он не позволяет оценивать величину коэффициента Пуассона для исследуемого биологического объекта.

По патенту US 20180042480 А1, МПК А61В 5/00, опубл. 15.02.2018 г. известны способ и система оптической когерентной эластографии. Способ оптической когерентной эластографии включает в себя: использование миниатюрной системы количественной оптической когерентной эластографии с оптоволоконным датчиком усилия на базе интерферометра Фабри-Перо, воздействие внешней деформирующей силы на исследуемый объект, заключающееся в компрессии участка исследуемого объекта кончиком оптоволоконного зонда системы количественной оптической когерентной эластографии, измерение деформирующего воздействия и смещений в исследуемой ткани, вычисление модуля Юнга. Известны варианты способа оптической когерентной эластографии в которых: дополнительно производится калибровка системы количественной оптической когерентной эластографии с оптоволоконным датчиком усилия на базе интерферометра Фабри-Перо; производится моделирование биомеханических свойств исследуемого объекта; дополнительно учитываются сведения об эластичности подобных исследуемых объектов, полученные in situ; исследуемый объект представляет собой мягкую биологическую ткань, такую как ткань молочной железы, мозговая ткань, легочная ткань, ткань печени и т.п. и любая их комбинация.

Способ оптической когерентной эластографии предназначен для вычисления модуля Юнга для биологической ткани, посредством одновременного измерения деформирующей силы и смещении возникающих в исследуемом объекте под ее воздействием. Техническим результатом способа является оценка механических свойств биологических тканей без использования внешних агентов и длительной предварительной подготовки к проведению измерений.

Недостатком способа оптической когерентной эластографии является то, что он не позволяет оценивать величину коэффициента Пуассона для исследуемого биологического объекта.

По патенту US 20170107558 А1, МПК C12Q 1/56 и А61В 5/00, опубл. 20.04.2017 г. способ оценки свертывания крови с использованием оптической когерентной эластографии на базе акустических деформирующих воздействий, включающий в себя: индуцирование возбуждающей волны в образце крови с использованием ультразвуковых лучей от ультразвукового преобразователя, многократное сканирование образца крови с использованием пучка оптической когерентной томографии, причем направление движение сканирующего пучка поперечно направлению воздействия ультразвуковых лучей, многократное вычисление механических свойств образца крови для динамического измерения изменений механических свойств образца крови во время ее коагуляции, оценку кинетики образования и прочности сгустка. Известны варианты способа оценки свертывания крови с использованием оптической когерентной эластографии на базе акустических деформирующих воздействий в которых: возбуждающая волна в образце крови формируется посредством индуцирований в нем вибраций с помощью силы акустических деформирующих воздействий, а измерение механических свойств предусматривает обнаружение этих вибраций с помощью оптической когерентной томографии; измерение механических свойств образце крови с помощью оптической когерентной томографии предусматривает использование доплеровской оптической когерентной томографии на основе фазовых сдвигов или дисперсии фазовых сдвигов; возбуждающая волна представляет собой сдвиговую волну, поверхностную волну или волну Лэмба; для регистрации вибраций с помощью оптической когерентной томографии последовательно меняют частоту и амплитуду этих вибраций; регистрация вибраций включает в себя измерений из амплитуды по смещениям в исследуемом образце крови; вычисляемые механические свойства включают в себя: модуль сдвига, модуль Юнга, скорость движения сдвиговой волны, скорость движения поверхностной волны, скорость движения волны Лэмба или скорость движения другой упругой волны; дополнительно вычисляют временной отклик на возбужающую волну, скорость образования сгустка крови и максимальную жесткость сгустка крови; рассчитывают теоретическое время необходимое для растворения сгустка в статических условиях и в условиях потока.

Способ оценки свертывания крови с использованием оптической когерентной эластографии на базе акустических деформирующих воздействий предназначен для выявления нарушений в свертываемости крови, которые могут вызвать опасные для жизни кровотечения или наоборот тромбозы. Техническим результатом способа является высокоточная оценка биомеханических свойств сгустка крови.

Недостатком способа оценки свертывания крови с использованием оптической когерентной эластографии на базе акустических деформирующих воздействий является то, что он не позволяет оценивать величину коэффициента Пуассона для исследуемого биоматериала.

Ближайшим аналогом (прототипом) разработанного способа является способ определения модуля продольной упругости стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии (патент RU 2669732 С1, МПК А61В 6/03 и G06T 7/20, опубл. 15.10.2018 г.), включающий в себя: получение первого структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части посредством оптического когерентного томографа, оказание деформирующего воздействия на исследуемую биологическую ткань или ее часть, получение второго структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части посредством оптического когерентного томографа, причем второе структурное изображение получают для деформированного состояния исследуемой биологической ткани или ее части, сравнение первого структурного изображения со вторым структурным изображением для определения модуля продольной упругости, визуализацию найденного модуля продольной упругости посредством пользовательского интерфейса, причем для сравнения первого структурного изображения со вторым структурным изображением определяют величины смещений пикселей, на основе определенных величин смещений пикселей вычисляют модуль продольной упругости, отличающийся тем, что деформирующим воздействием на исследуемую биологическую ткань или ее часть служит пульсовая волна, первое структурное изображение исследуемой биологической ткани или ее части получают для момента времени, соответствующего диастоле, второе структурное изображение исследуемой биологической ткани или ее части получают для момента времени, соответствующего систоле, площадь поверхности, на которую оказывается деформирующее воздействие, считают равной площади сканирования оптического когерентного томографа при получении второго структурного изображения, которая в свою очередь является равной площади сканирования оптического когерентного томографа при получении первого структурного изображения, нормальную составляющую деформирующей силы, с которой пульсовая волна воздействует на исследуемые биологические ткани или их часть, вычисляют на основе значений систолического и диастолического давления, которые в свою очередь получают с помощью датчика кровяного давления, последовательно выделяют контрольные пиксели на первом структурном изображении и на втором структурном изображении, группируют контрольные пиксели в пары контрольных пикселей, таким образом, чтобы каждый контрольный пиксель со второго структурного изображения с наибольшей вероятностью соответствовал некоторому контрольному пикселю с первого структурного изображения, причем один контрольный пиксель мог одновременно состоять только в одной паре контрольных пикселей, независимо определяют величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей, причем определяемые величины смещений пикселей являются векторными, векторные величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей независимо раскладывают по координатным осям, продольные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей считают равными проекциям векторов смещения пикселей на ось ординат, продольные размеры деформируемой области вычисляют посредством объединения продольных смещений пикселей для всех пар контрольных пикселей.

Способ определения модуля продольной упругости стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии предназначен для использования в медицине и ветеринарии для определения механических свойств стенок кровеносных сосудов, а также измерения частоты сердечных сокращений. Техническим результатом способа является повышение точности определения модуля продольной упругости для стенки кровеносного сосуда посредством использования в качестве деформирующего воздействия пульсовой волны.

Недостатком способа определения модуля продольной упругости стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии является то, что он не позволяет оценивать величину коэффициента Пуассона для стенки исследуемого кровеносного сосуда, хотя необходимые для его вычисления продольные смещения пар контрольных пикселей и продольные размеры деформируемой области вычисляются.

Технической задачей способа является повышение точности оценок механических свойств стенок кровеносных сосудов посредством вычисления величины коэффициента Пуассона для отдельных их участков.

Поставленная техническая задача достигается тем, что способ определения коэффициента Пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии, также как и способ, который является ближайшим аналогом, включает в себя получение первого структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части посредством оптического когерентного томографа для момента времени, соответствующего диастоле, получение второго структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части посредством оптического когерентного томографа, причем второе структурное изображение получают для момента времени, соответствующего систоле, сравнение первого структурного изображения со вторым структурным изображением, причем для сравнения первого структурного изображения со вторым структурным изображением определяют величины смещений пикселей, а для этого последовательно выделяют контрольные пиксели на первом структурном изображении и на втором структурном изображении, группируют контрольные пиксели в пары контрольных пикселей, таким образом, чтобы каждый контрольный пиксель со второго структурного изображения с наибольшей вероятностью соответствовал некоторому контрольному пикселю с первого структурного изображения, причем один контрольный пиксель мог одновременно состоять только в одной паре контрольных пикселей, независимо определяют величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей, причем определяемые величины смещений пикселей являются векторными, векторные величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей независимо раскладывают по координатным осям, продольные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей считают равными проекциям векторов смещения пикселей на ось ординат, продольные размеры деформируемой области вычисляют посредством объединения продольных смещений пикселей для всех пар контрольных пикселей, визуализацию посредством пользовательского интерфейса.

Новым в разработанном способе определения коэффициента Пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии является то, визуализируемой посредством пользовательского интерфейса физической величиной является коэффициент Пуассона, причем поперечные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей считают равными проекциям векторов смещения пикселей на ось абсцисс, поперечные размеры деформируемой области вычисляют посредством объединения поперечных смещений пикселей для всех пар контрольных пикселей, величину коэффициента Пуассона вычисляют как модуль от частного от деления произведения поперечных смещений пикселей и продольных размеров деформированной области на произведение поперечных размеров деформируемой области на продольные смещения пикселей.

На фиг. 1 в виде блок-схемы проиллюстрирована последовательность действий при определении коэффициента Пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии в соответствии с формулой изобретения. Рассмотрим сущность предложенного способа (фиг. 1) на конкретном примере.

Посредством устройства для эндоскопической оптической когерентной томографии с зондом прямого обзора получают первое структурное изображение, т.е. изображение стенки заданного участка исследуемого кровеносного сосуда для момента времени, соответствующего диастоле и второе структурное изображение - соответствующее систоле.

Затем, производят последовательное вычисление четырех параметров ( - продольные смещения структур исследуемой биологической ткани, Δd - поперечные смещения структур исследуемой биологической ткани, - продольные размеры деформируемой области и d - поперечные размеры деформируемой области), необходимых для нахождения коэффициента Пуассона, μ.

Для определения этих параметров необходимо знать величины смещений, возникающих в заданном участке стенки исследуемого кровеносного сосуда. Поскольку оба структурных изображения получены с использованием одного и того же устройства эндоскопической оптической когерентной томографии площади сканирования, а следовательно и размеры первого структурного изображения и второго структурного изображения равны. Для нахождения вышеуказанных смещений на первом структурном изображении и на втором структурном изображении последовательно выделяют контрольные пиксели, т.е. пиксели по которым смещения будет легче всего определить. Такие пиксели могут быть найдены посредством целой группы известных алгоритмов машинного зрения, например, с помощью алгоритма FAST (алгоритм ускоренных испытаний сегмента, Rosten и Drammond, 2005 г.) или алгоритма SUSAN (алгоритм сегментации круговых окрестностей, Smith и Brady, 1997 г.). Далее контрольные пиксели группируют в пары, таким образом, чтобы каждый контрольный пиксель с изображения деформированной стенки кровеносного сосуда (второе структурное изображение) с наибольшей вероятностью соответствовал некоторому контрольному пикселю с изображения недеформированной стенки кровеносного сосуда (первое структурное изображение), причем один контрольный пиксель может одновременно состоять только в одной паре контрольных пикселей. Алгоритмы сопоставление контрольных точек также широко известны, например весьма эффективными являются алгоритмы FREAK (алгоритм быстрого зрительного сопоставления ключевых точек, Alahi, Ortiz и Vandergheynst, 2012 г.) и BRISK (алгоритм бинарных устойчивых инвариантных масштабируемых ключевых точек Leutenegger, 2011 г.). После попарного сопоставления контрольных точек независимо определяются векторные величины смещений контрольных пикселей второго структурного изображения (деформированная стенка кровеносного сосуда) относительно контрольных пикселей первого структурного изображения (недеформированная стенка кровеносного сосуда).

Вычисляются продольные, , и поперечные, Δd, смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей. Для этого векторные величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей независимо раскладывают по координатным осям. Продольные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей приравнивают проекциям векторов смещения пикселей на ось ординат. Поперечные смещения пикселей Δd для каждой пары контрольных пикселей приравнивают проекциям векторов смещения пикселей на ось абсцисс.

Продольные, , и поперечные, d, размеры деформируемой области представляют собой ту часть недеформированного и деформированного структурных изображений стенки кровеносного сосуда, которая заключена между наименее и наиболее глубоко залегающими по осям ординат и абсцисс, соответственно, контрольными пикселями. Учитывая, что для определения уже были вычислены проекции векторов смещения пикселей на ось ординат, вычисляем объединяя эти проекции. Поперечные размеры деформируемой области, d, вычисляем аналогично, объединяя проекции векторов смещения пикселей на ось абсцисс.

Коэффициент Пуассона вычисляется по общеизвестной формуле:

и визуализируется посредством пользовательского интерфейса. Серия экспериментов по определению коэффициента Пуассона в соответствии с предложенным способом, проведенная для фантомов кровеносных сосудов, показала, что значения коэффициента Пуассона для фантомов стенок кровеносных сосудов находятся в отрезке μ∈[0,43; 0,55], что в целом соответствует реальным клиническим данным и не противоречит современным представлениям о биомеханике кровеносных сосудов. Учитывая важность вычисления величины коэффициента Пуассона для отдельных медицинских задач, например по выбору оптимального потоконаправляющего стента для установки его в церебральный сосуд с аневризмой, вышесказанное свидетельствует о выполнении поставленной технической задачи.

Предлагаемый способ способ определения коэффициента Пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии может быть использован в медицине и ветеринарии, например, при планировании ротационной атерэктомии, выборе оптимального потоконаправляющего стента для конкретного сосуда, идентификации отложений на стенках кровеносных сосудов и т.п.

Способ определения коэффициента Пуассона для стенки кровеносного сосуда на основе эндоскопической оптической когерентной томографии, включающий в себя получение первого структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части посредством оптического когерентного томографа для момента времени, соответствующего диастоле, получение второго структурного изображения исследуемой биологической ткани или ее части посредством оптического когерентного томографа, причем второе структурное изображение получают для момента времени, соответствующего систоле, сравнение первого структурного изображения со вторым структурным изображением, причем для сравнения первого структурного изображения со вторым структурным изображением определяют величины смещений пикселей, а для этого последовательно выделяют контрольные пиксели на первом структурном изображении и на втором структурном изображении, группируют контрольные пиксели в пары контрольных пикселей таким образом, чтобы каждый контрольный пиксель со второго структурного изображения с наибольшей вероятностью соответствовал некоторому контрольному пикселю с первого структурного изображения, причем один контрольный пиксель мог одновременно состоять только в одной паре контрольных пикселей, независимо определяют величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей, причем определяемые величины смещений пикселей являются векторными, векторные величины смещений пикселей для каждой пары контрольных пикселей независимо раскладывают по координатным осям, продольные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей считают равными проекциям векторов смещения пикселей на ось ординат, продольные размеры деформируемой области вычисляют посредством объединения продольных смещений пикселей для всех пар контрольных пикселей, визуализацию посредством пользовательского интерфейса, отличающийся тем, что визуализируемой посредством пользовательского интерфейса физической величиной является коэффициент Пуассона, причем поперечные смещения пикселей для каждой пары контрольных пикселей считают равными проекциям векторов смещения пикселей на ось абсцисс, поперечные размеры деформируемой области вычисляют посредством объединения поперечных смещений пикселей для всех пар контрольных пикселей, величину коэффициента Пуассона вычисляют как модуль от частного от деления произведения поперечных смещений пикселей и продольных размеров деформированной области на произведение поперечных размеров деформируемой области на продольные смещения пикселей.



 

Похожие патенты:

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к травматологии-ортопедии, и может применяться для диагностики повреждения связок голеностопного сустава.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам отслеживания движения челюсти пациента. Устройство для отслеживания движения челюсти человека содержит по меньшей мере одну камеру, выполненную с возможностью фотографировать движение элементов отслеживания, содержащих реперные объекты и прикрепленных к нижней челюсти человека и к верхней челюсти человека или к части анатомической структуры человека, которая находится в неподвижном соединении с верхней челюстью, систему управления, включающую в себя первую подсистему для управления операциями по меньшей мере одной камеры, и вторую подсистему, содержащую средства обработки визуальной информации для обнаружения проекций и определения позиций элемента отслеживания на изображениях, захваченных по меньшей мере одной камерой, и для использования этой информации применительно к цифровой модели, изображающей твердую ткань по меньшей мере нижней челюсти, а также для генерирования динамической цифровой модели, подлежащей показу на дисплее, который визуализирует движение твердой ткани нижней челюсти в соответствии со сфотографированным движением реперных объектов, при этом устройство дополнительно содержит медицинский аппарат для формирования рентгеновских изображений, имеющий рентгеновский источник и детектор рентгеновского изображения, а система управления дополнительно содержит третью подсистему, которая включает в себя функции управления, относящиеся к управлению операциями аппарата для формирования рентгеновских изображений для получения информации краниального рентгеновского снимка и для генерирования КТ-реконструкции краниальной анатомической структуры, при этом по меньшей мере одна камера, предназначенная для фотографирования движения элементов отслеживания, является физической частью медицинского аппарата для формирования рентгеновских изображений.

Изобретение относится к медицинской радиационной технике, а именно к радиологическим системам визуализации. Способ определения передаточных характеристик пикселей плоскопанельного детектора рентгеновского излучения включает сбор исходных данных для нескольких значений поглощенной дозы в каждом пикселе матрицы детектора, апроксимацию полученных данных линейной зависимостью, сбор данных для учета темнового тока для каждого пикселя матрицы детектора, считывание полученных данных с матрицы детектора и отображение их в виде цифрового сигнала, при этом считывание данных с матрицы детектора проводят между импульсами рентгеновского излучения, а отображение считанных данных в виде цифрового сигнала проводят в зависимости от поглощенной дозы.

Изобретение относится к медицине, а именно к медицинской визуализации и лечению, и может быть использовано для автоматического построения контуров на медицинском изображении.

Изобретение относится к электронной технике, точнее к детекторам излучения рентгеновских экспонометров и приборам дозиметрического контроля, которые используются как в промышленной, так и медицинской рентгенологии.

Группа изобретений относится к медицине, а именно к слежению за объектом для медицинской системы и получению изображений для слежения за заданным подвижным объектом.
Изобретение относится к медицине, а именно к стоматологии, и предназначено для использования при эндодонтическом лечении. После обработки данных компьютерного исследования снимают слепок с челюсти.

Группа изобретений относятся к медицинской технике, а именно к средствам медицинской диагностики, реализуемым с помощью компьютеров. Способ ранжирования случаев заболеваний пациентов в соответствии с уровнями сложности диагностирования содержит: извлечение из базы данных визуализирующего исследования пациента, установление патологии на изображении, анализ демографических и клинических данных, расчет показателя компьютерной стратификации для каждого случая заболевания в зависимости от установленной патологии и демографических и клинических данных и выдачу ранжированного списка случаев заболеваний пациентов согласно соответствующим оценкам стратификации, присвоенным каждому случаю заболевания, хранение ранее диагностированных случаев заболеваний в базе данных, оценку точности ранее установленного диагноза, выполнение классификатора, который генерирует показатель точности, указывающий на точность диагноза, прием информации о типе каждого случая заболевания и генерацию показателя стратификации.

Изобретение относится к медицине, а именно к отоларингологии, и может быть использовано для прогнозирования риска перфорации крыши полости носа при эндоскопических эндоназальных хирургических вмешательствах.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам отображения медицинских изображений, полученных от мишени с использованием рентгеновского излучения.
Наверх