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摘要：本发明题为“使用多模态成像的活检工作流程”。本文所讨论的主题涉及有利于活检规程和活检后规程的多模态图像对齐。在一个这样的示例中，前列腺结构或其他合适的解剖特征或结构在活检前MR和活检前超声图像中自动分段。此后，将活检前MR和活检前超声轮廓对齐。为了考虑所成像解剖结构的非线性变形，至少部分地基于该活检前超声图像经由深度学习来训练患者专用变换模型。然后将覆盖有活检前MR轮廓并基于可变形变换模型的活检前超声图像与活检超声图像对齐。使用多模态成像技术的此类实时对齐在活检和活检后系统期间提供指导。
主权项：1.一种用以生成患者专用变换模型的多模态成像方法，所述方法包括以下步骤：采集患者的活检前磁共振图像数据和活检前超声图像数据；对由所述磁共振图像数据生成的磁共振体积中的感兴趣的解剖区域和一个或多个病变进行分段；对从所述超声图像数据生成的超声体积中的所述感兴趣的解剖区域进行分段；将所述磁共振体积中的所分段的感兴趣的解剖区域的轮廓与所述超声体积中的所述感兴趣的解剖区域的对应轮廓对齐，以生成活检前体积，所述磁共振体积和所述超声体积在所述活检前体积中对齐并且来自所述磁共振体积的所述一个或多个病变的轮廓在所述活检前体积上对齐；至少部分地基于所述活检前超声图像数据来训练深度学习变换模型，以创建特定于所述患者的可变形变换模型，其中所述活检前超声图像数据包括纵向体积帧；并且其中通过所述深度学习变换模型来捕获所述活检前纵向体积帧的运动范围。
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百度查询： 通用电气公司 使用多模态成像的活检工作流程
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