RU2012103474A - Система визуализации для оптимального определения стадии рака, основанная на правилах поддержки принятия решений и индивидуальном подходе к пациенту - Google Patents
Система визуализации для оптимального определения стадии рака, основанная на правилах поддержки принятия решений и индивидуальном подходе к пациенту Download PDFInfo
- Publication number
- RU2012103474A RU2012103474A RU2012103474/08A RU2012103474A RU2012103474A RU 2012103474 A RU2012103474 A RU 2012103474A RU 2012103474/08 A RU2012103474/08 A RU 2012103474/08A RU 2012103474 A RU2012103474 A RU 2012103474A RU 2012103474 A RU2012103474 A RU 2012103474A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- tumor
- patient
- recommendations
- processor
- image
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/24—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving graphical user interfaces [GUIs]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
1. Способ, включающий в себя:идентифицирование (220) посредством процессора опухоли на изображении пациента;классифицирование (230) посредством процессора опухоли на основании заранее определенной системы классификации; иопределение (250) посредством процессора рекомендаций о числе, положении и порядке лимфатических узлов, которые следует подвергнуть биопсии, на основании опухоли, идентифицированной по изображению пациента, классификации опухоли и заранее определенному правилу.2. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:картирование (240) изображения пациента в общий атлас, включающий в себя пронумерованные лимфатические узлы.3. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:отображение (260) рекомендаций в отношении биопсии лимфатического узла.4. Способ по п.1, отличающийся тем, что заранее определенная в нем система классификации является системой классификации Tumor Node Metastasis (Опухоль, Лимфатический узел, Метастазы, TNM).5. Способ по п.1, отличающийся тем, что опухоль идентифицирована на основании одного из заранее определенных правил идентификации и пользовательском вводе.6. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:сегментирование (270) анатомической структуры, в которой расположение опухоли определяется из медицинского изображения пациента и картирование рекомендаций в отношении биопсии лимфатического узла в сегментированную анатомическую структуру.7. Способ по п.6, в котором анатомической структурой является легкое, а способ дополнительно включает в себя:экстракцию (280) бронхиального дерева из медицинского изображения пациента и картирование (280) рекомендаций в отношении биопсии лимфатического узла в бр
Claims (18)
1. Способ, включающий в себя:
идентифицирование (220) посредством процессора опухоли на изображении пациента;
классифицирование (230) посредством процессора опухоли на основании заранее определенной системы классификации; и
определение (250) посредством процессора рекомендаций о числе, положении и порядке лимфатических узлов, которые следует подвергнуть биопсии, на основании опухоли, идентифицированной по изображению пациента, классификации опухоли и заранее определенному правилу.
2. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:
картирование (240) изображения пациента в общий атлас, включающий в себя пронумерованные лимфатические узлы.
3. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:
отображение (260) рекомендаций в отношении биопсии лимфатического узла.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что заранее определенная в нем система классификации является системой классификации Tumor Node Metastasis (Опухоль, Лимфатический узел, Метастазы, TNM).
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что опухоль идентифицирована на основании одного из заранее определенных правил идентификации и пользовательском вводе.
6. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:
сегментирование (270) анатомической структуры, в которой расположение опухоли определяется из медицинского изображения пациента и картирование рекомендаций в отношении биопсии лимфатического узла в сегментированную анатомическую структуру.
7. Способ по п.6, в котором анатомической структурой является легкое, а способ дополнительно включает в себя:
экстракцию (280) бронхиального дерева из медицинского изображения пациента и картирование (280) рекомендаций в отношении биопсии лимфатического узла в бронхиальное дерево.
8. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:
сохранение в памяти одного из изображений пациента, основного атласа и рекомендации в отношении биопсии лимфатического узла.
9. Система, включающая в себя:
дисплей (106), отображающий снимок пациента; и
процессор (102), классифицирующий опухоль, отображенную на изображении пациента, на основе заранее определенной системы классификации, и определяющий рекомендации о числе, положении и порядке лимфатических узлов, которые необходимо подвергнуть биопсии, на основании опухоли в изображении пациента, классификации опухоли и заранее определенного правила.
10. Система по п.9, в которой процессор (102) дополнительно картирует снимок пациента в основной атлас, включающий в себя пронумерованные местоположения лимфатических узлов.
11. Система по п.9, в которой дисплей (106) дополнительно отображает рекомендации в отношении биопсии лимфатического узла.
12. Система по п.9, в которой заранее определенная система классификации является системой классификации Tumor Node Metastasis (TNM).
13. Система по п.9, дополнительно содержащая:
пользовательский интерфейс (104), в котором опухоль идентифицируют посредством пользовательского ввода через пользовательский интерфейс (104).
14. Система по п.9, в которой процессор (102) идентифицирует опухоль на основании заранее определенных правил.
15. Система по п.9, в которой процессор (102) сегментирует анатомическую структуру, в которой положение опухоли определяется из медицинского изображения пациента и картирует рекомендации в отношении биопсии лимфатического узла в сегментированную анатомическую структуру.
16. Система по п.9, в которой анатомической структурой является легкое и в которой процессор (102) извлекает бронхиальное дерево из медицинского изображения пациента и картирует рекомендации в отношении биопсии лимфатического узла в бронхиальное дерево.
17. Система по п.9, дополнительно включающая в себя:
запоминающее устройство (108), сохраняющее одно из изображений пациента, общий атлас и рекомендации в отношении биопсии лимфатического узла.
18. Считываемый компьютером носитель информации (108), содержащий в себе набор инструкций, выполняемых процессором (102), причем набор инструкций, задействуемый для:
идентифицирования (220) опухоли на изображении пациента;
классифицирования (230) опухоли на основании заранее определенной системы классификации; и
определения (250) рекомендации о числе, положении и порядке лимфатических узлов, которые необходимо подвергнуть биопсии, на основании идентифицированной опухоли на изображении пациента, классификации опухоли и заранее определенного правила.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US22267509P | 2009-07-02 | 2009-07-02 | |
| US61/222,675 | 2009-07-02 | ||
| PCT/IB2010/052670 WO2011001317A1 (en) | 2009-07-02 | 2010-06-15 | Rule based decision support and patient-specific visualization system for optimal cancer staging |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2012103474A true RU2012103474A (ru) | 2013-08-10 |
Family
ID=42753013
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012103474/08A RU2012103474A (ru) | 2009-07-02 | 2010-06-15 | Система визуализации для оптимального определения стадии рака, основанная на правилах поддержки принятия решений и индивидуальном подходе к пациенту |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20120143623A1 (ru) |
| EP (1) | EP2449529A1 (ru) |
| JP (1) | JP2012531935A (ru) |
| CN (1) | CN102473299A (ru) |
| BR (1) | BRPI1010204A2 (ru) |
| RU (1) | RU2012103474A (ru) |
| WO (1) | WO2011001317A1 (ru) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ITCO20120008A1 (it) | 2012-03-01 | 2013-09-02 | Nuovo Pignone Srl | Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti |
| US20140164968A1 (en) * | 2012-12-09 | 2014-06-12 | WinguMD, Inc. | Medical Photography User Interface Utilizing a Body Map Overlay in Camera Preview to Control Photo Taking and Automatically Tag Photo with Body Location |
| CN105684040B (zh) | 2013-10-23 | 2020-04-03 | 皇家飞利浦有限公司 | 支持肿瘤响应测量的方法 |
| EP3117353A1 (en) * | 2014-03-13 | 2017-01-18 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for scheduling healthcare follow-up appointments based on written recommendations |
| US20160283657A1 (en) * | 2015-03-24 | 2016-09-29 | General Electric Company | Methods and apparatus for analyzing, mapping and structuring healthcare data |
| JP7008017B2 (ja) * | 2015-10-14 | 2022-01-25 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 正確な放射線科推奨を生成するシステムおよび方法 |
| US10595941B2 (en) * | 2015-10-30 | 2020-03-24 | Orthosensor Inc. | Spine measurement system and method therefor |
| US11224392B2 (en) * | 2018-02-01 | 2022-01-18 | Covidien Lp | Mapping disease spread |
| CN112365948B (zh) * | 2020-10-27 | 2023-07-18 | 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 | 癌症分期预测系统 |
| CN115082692B (zh) * | 2022-06-01 | 2025-08-12 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 淋巴结检测、模型训练方法、设备及介质 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7130457B2 (en) * | 2001-07-17 | 2006-10-31 | Accuimage Diagnostics Corp. | Systems and graphical user interface for analyzing body images |
| US7343030B2 (en) * | 2003-08-05 | 2008-03-11 | Imquant, Inc. | Dynamic tumor treatment system |
| JP4745059B2 (ja) * | 2003-11-20 | 2011-08-10 | 浜松ホトニクス株式会社 | リンパ節検出装置 |
| US20090162839A1 (en) * | 2004-08-31 | 2009-06-25 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Diagnosis and prognosis of cancer based on telomere length as measured on cytological specimens |
| US20100240990A1 (en) * | 2009-03-19 | 2010-09-23 | Besiki Surguladze | Diagnosis and treatment method of malignant tumours and marker compound |
-
2010
- 2010-06-15 RU RU2012103474/08A patent/RU2012103474A/ru unknown
- 2010-06-15 EP EP10728373A patent/EP2449529A1/en not_active Withdrawn
- 2010-06-15 CN CN2010800297126A patent/CN102473299A/zh active Pending
- 2010-06-15 US US13/382,013 patent/US20120143623A1/en not_active Abandoned
- 2010-06-15 WO PCT/IB2010/052670 patent/WO2011001317A1/en not_active Ceased
- 2010-06-15 JP JP2012516902A patent/JP2012531935A/ja not_active Withdrawn
- 2010-06-15 BR BRPI1010204A patent/BRPI1010204A2/pt not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102473299A (zh) | 2012-05-23 |
| EP2449529A1 (en) | 2012-05-09 |
| US20120143623A1 (en) | 2012-06-07 |
| WO2011001317A1 (en) | 2011-01-06 |
| JP2012531935A (ja) | 2012-12-13 |
| BRPI1010204A2 (pt) | 2016-03-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2012103474A (ru) | Система визуализации для оптимального определения стадии рака, основанная на правилах поддержки принятия решений и индивидуальном подходе к пациенту | |
| CN108520519B (zh) | 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN109410167B (zh) | 一种3d乳腺图像的分析方法及系统、介质 | |
| US9532762B2 (en) | Apparatus and method for lesion detection | |
| JP4947589B2 (ja) | 類似画像検索装置 | |
| US11170503B2 (en) | Systems and methods for detection likelihood of malignancy in a medical image | |
| JP5958534B2 (ja) | 病理診断結果判定システム、病理診断結果判定方法および病理診断結果判定装置 | |
| CN103020969B (zh) | 一种ct图像肝脏分割的处理方法及系统 | |
| Candemir et al. | Automatic heart localization and radiographic index computation in chest x-rays | |
| US9424460B2 (en) | Tumor plus adjacent benign signature (TABS) for quantitative histomorphometry | |
| CN102207992A (zh) | 医学图像诊断辅助技术 | |
| RU2013110371A (ru) | Обнаружение анатомических ориентиров | |
| JP2019500583A5 (ru) | ||
| CN105122308A (zh) | 用于使用连续染色组织上的单细胞划分的多路生物标志定量的系统和方法 | |
| US20150254840A1 (en) | Co-Occurrence of Local Anisotropic Gradient Orientations | |
| CN107230198B (zh) | 胃镜图像智能处理方法及装置 | |
| CN105210085A (zh) | 使用最短连线特征的图像标记 | |
| Yao et al. | Construction and multicenter diagnostic verification of intelligent recognition system for endoscopic images from early gastric cancer based on YOLO-V3 algorithm | |
| CN110728239B (zh) | 一种利用深度学习的胃癌增强ct图像自动识别系统 | |
| Regge et al. | CAD: how it works, how to use it, performance | |
| CN102693540A (zh) | 一种肝脏分段的方法及其系统 | |
| CN107845091A (zh) | 基于预筛查的快速标注方法和系统 | |
| CN104021391B (zh) | 处理超声图像的方法和装置以及乳腺癌诊断设备 | |
| CN115803775A (zh) | 判断支持装置、信息处理装置和训练方法 | |
| CN108470331A (zh) | 图像处理装置和图像处理方法 |