LANDMARK DETECTION WITH SPATIAL AND TEMPORAL CONSTRAINTS IN MEDICAL IMAGING

LANDMARK DETECTION WITH SPATIAL AND TEMPORAL CONSTRAINTS IN MEDICAL IMAGING

Anatomy, such as papillary muscle, is automatically detected (34) and/or detected in real-time. For automatic detection (34) of small anatomy, machine-learnt classification with spatial (32) and temporal (e.g., Markov) (34) constraints is used. For real-time detection, sparse machine-learnt detectio...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: EL-ZEHIRY, NOHA YOUSSRY, IONASEC, RAZVAN, HOULE, HELENE C, TATPATI, ANAND VINOD, VOIGT, INGMAR, GEORGESCU, BOGDAN, SCUTARU, MIHAI, MANSI, TOMMASO, COMANICIU, DORIN
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
Schlagworte:
CALCULATING
COMPUTING
COUNTING
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
PHYSICS
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Beschreibung
Zusammenfassung:Anatomy, such as papillary muscle, is automatically detected (34) and/or detected in real-time. For automatic detection (34) of small anatomy, machine-learnt classification with spatial (32) and temporal (e.g., Markov) (34) constraints is used. For real-time detection, sparse machine-learnt detection (34) interleaved with optical flow tracking (38) is used. Selon l'invention, l'anatomie, par exemple de muscles papillaires, est automatiquement détectée (34) et/ou détectée en temps réel. Pour la détection automatique (34) de l'anatomie de parties de petite taille, une classification à apprentissage machine avec des contraintes spatiales (32) et temporelles (par exemple, de Markov) (34) est utilisée. Pour la détection en temps réel, une détection à apprentissage machine (34) éparse entrelacée avec un suivi de flux optique (38) est utilisée.