专利汇可以提供用3D相机进行的用于X射线管的扫描仪自动化的方法和系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且公开了一种用于使用3D相机进行 X射线 管 扫描仪 自动化的方法和装置。从安装在 X射线管 上的3D相机接收患者 工作台 上的患者的RBGD图像。计算3D相机的 坐标系 与患者工作台的坐标系之间的变换。根据患者的RGBD图像来估计患者模型。X射线管被自动地控制以基于患者模型来获取患者的感兴趣区域的X射线图像。,下面是用3D相机进行的用于X射线管的扫描仪自动化的方法和系统专利的具体信息内容。
1.一种用于X射线管扫描仪自动化的方法,包括:
从安装在X射线管上的3D相机接收患者工作台上的患者的RGBD图像;
计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换;
根据患者的RGBD图像来估计患者模型;以及
自动地控制X射线管以基于患者模型来获取患者的感兴趣区域的X射线图像。
2.权利要求1的方法,其中,计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换包括:
在RGBD图像中检测患者工作台上的工作台标记;以及
基于在RGBD图像中检测到的工作台标记来估计3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换。
3.权利要求2的方法,其中,患者工作台上的工作台标记包括在患者工作台的相对侧上的相应的一组环形标记,其中每组环形标记具有许多环形,每个环形有具有区别性色彩的外环和白色内圈。
4.权利要求3的方法,其中,在RGBD图像中检测患者工作台上的工作台标记包括:
使用3D霍夫变换来检测RGBD图像中的圆形形状;以及
基于内圈的亮度和外环内部的色彩分布来确定在RGBD图像中检测到的圆形形状是否与患者工作台上的环形标记中的一个匹配。
5.权利要求1的方法,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型包括:
对RGBD图像的3D点云表示进行变换以使用3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的估计变换来使RGBD图像与患者工作台的预定视场对准;
投射3D点云表示以生成包括彩色和深度图像对的再投射图像;以及
使用再投射图像来估计患者模型。
6.权利要求1的方法,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型包括:
使用一个或多个基于机器学习的姿势分类器来检测RGBD图像中的患者姿势;
基于检测到的患者姿势来检测RGBD数据中的患者的解剖标志。
7.权利要求6的方法,其中,使用一个或多个基于机器学习的姿势检测器来检测RGBD图像中的患者姿势包括:
使用第一经训练的姿势分类器将患者姿势分类为头先或脚先;以及
基于由第一经训练的姿势分类器进行的患者姿势以头先或脚先的分类而使用第二经训练的姿势分类器或第三经训练的姿势分类器中的一个将患者姿势分类为俯卧或仰卧。
8.权利要求7的方法,其中,第一、第二和第三经训练的姿势分类器中的每一个是多通道概率推进树(PBT)分类器,其从与RGBD图像相关联的多个图像通道提取Haar特征。
9.权利要求6的方法,其中,基于检测到的患者姿势来检测RGBD数据中的患者的解剖标志包括:
基于DAG中的所述多个解剖标志的相对位置而针对所述多个标志中的每一个使用相应的基于机器学习的标志检测器来检测有向非循环图(DAG)的多个标志中的每一个,其中,针对所述多个标志中的每一个,基于患者姿势以头先或脚先的分类而从第一经训练标志检测器和经训练标志检测器中选择基于机器学习的标志检测器。
10.权利要求9的方法,其中,用于所述多个标志的基于机器学习的标志检测器中的每一个是多通道概率推进树(PBT)分类器,其从与RGBD图像相关联的多个图像通道提取Haar特征。
11.权利要求6的方法,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型还包括:
在将患者姿势分类之前,使用基于机器学习的全身检测器来估计RGBD图像中的患者的粗略位置。
12.权利要求6的方法,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型还包括:
基于检测到的解剖标志来估计患者的多个身体区域。
13.权利要求6的方法,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型还包括:
基于检测到的解剖标志将人类骨骼模型拟合到RGBD图像。
14.权利要求1的方法,还包括:
在显示设备上显示所估计的患者模型;以及
在所显示的患者模型上接收患者的感兴趣区域的用户输入。
15.权利要求1的方法,其中,计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换包括:
接收X射线管的控制系统的管位置控制参数;以及
基于X射线管的控制系统的管位置控制参数使用运动校准来计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换。
16.权利要求15的方法,其中,运动校准对3D相机的坐标系、患者工作台的坐标系以及X射线管控制系统的运动链的坐标系进行校准。
17.权利要求16的方法,其中,X射线管控制系统的运动链包括管起点、管保持器垂直旋转中心、管水平旋转中心以及准直器亮场。
18.权利要求15的方法,其中,自动地控制X射线管以基于患者模型来获取患者的感兴趣区域的X射线图像包括:
自动地调整X射线管的控制系统的管位置控制参数以基于运动校准使用逆向运动学将X射线管引导到与3D相机的坐标系中的所估计的患者模型上的感兴趣区域相对应的X射线管的坐标系中的目标位置和取向。
19.权利要求15的方法,其中,所述X射线管的控制系统的管位置控制参数包括三个平移参数和两个旋转参数。
20.一种用于X射线管扫描仪自动化的装置,包括:
用于从安装在X射线管上的3D相机接收患者工作台上的患者的RGBD图像的部件;
用于计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换的部件;
用于根据患者的RGBD图像来估计患者模型的部件;以及
用于自动地控制X射线管以基于患者模型来获取患者的感兴趣区域的X射线图像的部件。
21.权利要求20的装置,其中,用于计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换的部件包括:
用于在RGBD图像中检测患者工作台上的工作台标记的部件;以及
用于基于在RGBD图像中检测到的工作台标记来估计3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换的部件。
22.权利要求21的装置,其中,患者工作台上的工作台标记包括在患者工作台的相对侧上的相应的一组环形标记,其中每组环形标记具有许多环形,每个环形有具有区别性色彩的外环和白色内圈。
23.权利要求20的装置,其中,用于根据患者的RGBD图像来估计患者模型的部件包括:
用于使用一个或多个基于机器学习的姿势分类器来检测RGBD图像中的患者姿势的部件;
用于基于检测到的患者姿势来检测RGBD数据中的患者的解剖标志的部件。
24.权利要求20的装置,还包括:
用于在显示设备上显示所估计的患者模型的部件;以及
用于在所显示的患者模型上接收患者的感兴趣区域的用户输入的部件。
25.权利要求20的装置,其中,用于计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换的部件包括:
用于基于X射线管的控制系统的管位置控制参数使用运动校准来计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换的部件。
26.权利要求25的装置,其中,用于自动地控制X射线管以基于患者模型来获取患者的感兴趣区域的X射线图像的部件包括:
用于自动地调整X射线管的控制系统的管位置控制参数以基于运动校准使用逆向运动学将X射线管引导到与3D相机的坐标系中的所估计的患者模型上的感兴趣区域相对应的X射线管的坐标系中的目标位置和取向的部件。
27.一种存储用于X射线管扫描仪自动化的计算机程序指令的非临时计算机可读介质,所述计算机程序指令在被处理器执行时引起处理器执行操作,该操作包括:
从安装在X射线管上的3D相机接收患者工作台上的患者的RGBD图像;
计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换;
根据患者的RGBD图像来估计患者模型;以及
自动地控制X射线管以基于患者模型来获取患者的感兴趣区域的X射线图像。
28.权利要求27的非临时计算机可读介质,其中,计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换包括:
在RGBD图像中检测患者工作台上的工作台标记;以及
基于在RGBD图像中检测到的工作台标记来估计3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换。
29.权利要求28的非临时计算机可读介质,其中,患者工作台上的工作台标记包括在患者工作台的相对侧上的相应的一组环形标记,其中每组环形标记具有许多环形,每个环形有具有区别性色彩的外环和白色内圈。
30.权利要求29的非临时计算机可读介质,其中,在RGBD图像中检测患者工作台上的工作台标记包括:
使用3D霍夫变换来检测RGBD图像中的圆形形状;以及
基于内圈的亮度和外环内部的色彩分布来确定在RGBD图像中检测到的圆形形状是否与患者工作台上的环形标记中的一个匹配。
31.权利要求27的非临时计算机可读介质,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型包括:
使用一个或多个基于机器学习的姿势分类器来检测RGBD图像中的患者姿势;
基于检测到的患者姿势来检测RGBD数据中的患者的解剖标志。
32.权利要求31的非临时计算机可读介质,其中,使用一个或多个基于机器学习的姿势检测器来检测RGBD图像中的患者姿势包括:
使用第一经训练的姿势分类器将患者姿势分类为头先或脚先;以及
基于由第一经训练的姿势分类器进行的患者姿势以头先或脚先的分类而使用第二经训练的姿势分类器或第三经训练的姿势分类器中的一个将患者姿势分类为俯卧或仰卧。
33.权利要求31的非临时计算机可读介质,其中,基于检测到的患者姿势来检测RGBD数据中的患者的解剖标志包括:
基于DAG中的所述多个解剖标志的相对位置而针对所述多个标志中的每一个使用相应的基于机器学习的标志检测器来检测有向非循环图(DAG)的多个标志中的每一个,其中,针对所述多个标志中的每一个,基于患者姿势以头先或脚先的分类而从第一经训练标志检测器和经训练标志检测器中选择基于机器学习的标志检测器。
34.权利要求31的非临时计算机可读介质,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型还包括:
在将患者姿势分类之前,使用基于机器学习的全身检测器来估计RGBD图像中的患者的粗略位置。
35.权利要求31的非临时计算机可读介质,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型还包括:
基于检测到的解剖标志来估计患者的多个身体区域。
36.权利要求31的非临时计算机可读介质,其中,根据患者的RGBD图像来估计患者模型还包括:
基于检测到的解剖标志将人类骨骼模型拟合到RGBD图像。
37.权利要求27的非临时计算机可读介质,其中,所述操作还包括:
在显示设备上显示所估计的患者模型;以及
在所显示的患者模型上接收患者的感兴趣区域的用户输入。
38.权利要求27的非临时计算机可读介质,其中,计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换包括:
接收X射线管的控制系统的管位置控制参数;以及
基于X射线管的控制系统的管位置控制参数使用运动校准来计算3D相机的坐标系与患者工作台的坐标系之间的变换。
39.权利要求38的非临时计算机可读介质,其中,自动地控制X射线管以基于患者模型来获取患者的感兴趣区域的X射线图像包括:
自动地调整X射线管的控制系统的管位置控制参数以基于运动校准使用逆向运动学将X射线管引导到与3D相机的坐标系中的所估计的患者模型上的感兴趣区域相对应的X射线管的坐标系中的目标位置和取向。
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