×
20.02.2015
216.013.28be

Результат интеллектуальной деятельности: АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ

Вид РИД

Изобретение

№ охранного документа
0002541887
Дата охранного документа
20.02.2015
Аннотация: Изобретение относится к компьютерным системам диагностической визуализации. Техническим результатом является повышение точности распознания анатомических особенностей на изображении за счет автоматизированного оконтуривания этих особенностей. Предложена система оконтуривания анатомических особенностей на изображениях, используемых для планирования терапии с управлением по изображениям. Система включает в себя процессор, который принимает исходное изображение анатомической структуры пациента из устройства формирования изображений. Упомянутый процессор также обнаруживает анатомические опознавательные точки в исходном изображении и сравнивает позиции обнаруженных анатомических опознавательных точек с опорными опознавательными точками в опорном контуре, соответствующем анатомической структуре. А также процессор осуществляет сопоставление обнаруженных анатомических опознавательных точек с опорными опознавательными точками. 5 н. и 15 з.п. ф-лы, 5 ил.

Настоящая заявка находит применение, в частности, в системах диагностической визуализации. Однако, следует понимать, что описанный(ые) метод(ы) может также найти применение в системах диагностической визуализации других типов, других системах планирования терапии и/или других медицинских применениях.

Оконтуривание анатомии является необходимым предварительным этапом при планировании терапии, например планировании лучевой терапии (RTP) и т.п. Методом первичного формирования изображений, обычно используемым при RTP, является компьютерная томография (КТ). В последнее время внимание привлекает использование магнитно-резонансной томографии (МРТ) для RTP, так как данный метод обеспечивает более высокий контраст мягких тканей по сравнению с КТ.

В настоящее время на рынке имеются коммерческие системы автоматизированного планирования сканирования для магнитно-резонансных (МР) исследований. Одним из примеров подобной системы является система Philips SmartExam™, в которой получают предварительное изображение низкого разрешения, выполняют автоматизированное распознавание характерных для пациента анатомических ориентиров и оценивают ориентацию слоев при диагностическом сканировании на основании выявленных ориентиров и информации об ориентирах и ориентации, записанной при выполнении предыдущих операций сбора данных.

Автоматизированное оконтуривание анатомии является сложной задачей как в КТ, так и в МРТ. КТ изображения, обычно, не обеспечивают высокого контраста мягких тканей, что затрудняет надежное выделение границ органов. МР данные обеспечивают значительно более точное различение мягких тканей по сравнению с КТ, и их использование может дать преимущества при планировании терапии для достижения более точного оконтуривания целевых и критических структур в некоторых применениях. Однако автоматизированная сегментация данных МРТ также осложняется из-за множества разных используемых контрастов, приводящих к невоспроизводимому распределению уровней серого.

В данной области техники существует потребность в системах и способах, которые облегчают оконтуривание анатомических структур при планировании терапии с управлением по изображениям, с использованием анатомических ориентиров для переноса очертаний, используемых для планирования терапии и т.п., и, тем самым, преодолевают вышеупомянутые недостатки.

В соответствии с одним аспектом, система, которая облегчает оконтуривание анатомических признаков на изображениях, используемых для планирования терапии с управлением по изображениям, содержит процессор, который получает исходное изображение анатомической структуры в пациенте из устройства формирования изображений и обнаруживает анатомические ориентиры в исходном изображении. Процессор дополнительно сравнивает координаты обнаруженных анатомических ориентиров с опорными ориентирами в опорном контуре, соответствующем анатомической структуре, сопоставляет обнаруженные анатомические ориентиры с опорными ориентирами и подгоняет опорный контур к анатомической структуре на основании сопоставленных пар ориентиров. Процессор также подгоняет контур анатомической структуры в изображении анатомической структуры с высоким разрешением с использованием подогнанного опорного контура, записывает подогнанное изображение высокого разрешения в память и представляет подогнанное изображение высокого разрешения в компонент планирования терапии.

В соответствии с другим аспектом, способ оконтуривания анатомических признаков на изображениях, используемых для планирования терапии с управлением по изображениям, содержит этап обнаружения анатомических ориентиров в исходном изображении и этап сравнения координат обнаруженных анатомических ориентиров с опорными ориентирами в опорном контуре, соответствующем анатомической структуре. Способ дополнительно содержит этап сопоставления обнаруженных анатомических ориентиров с опорными ориентирами и этап подгонки опорного контура к анатомической структуре на основании сопоставленных пар ориентиров. Способ дополнительно содержит этап подгонки контура анатомической структуры в изображении высокого разрешения с использованием подогнанного опорного контура и этап формирования плана терапии на основании, по меньшей мере, частично подогнанного изображения высокого разрешения.

В соответствии с другим аспектом, способ формирования плана лучевой терапии для пациента содержит этап формирования изображения пациента с низким разрешением с использованием по меньшей мере одного из устройства магнитно-резонансной томографии (МРТ) и компьютерного томографического (КТ) сканера и этап обнаружения ориентиров на анатомической структуре в изображении низкого разрешения. Способ дополнительно содержит этап сопоставления обнаруженных ориентиров с опорными ориентирами в опорном контуре, хранящемся в памяти, и этап использования сплайновой интерполяции или аппроксимации, чтобы подогнать опорный контур для согласования с контуром анатомической структуры, с использованием сопоставленных ориентиров. Способ дополнительно содержит этап нанесения подогнанного опорного контура на изображение анатомической структуры с высоким разрешением для подгонки изображения высокого разрешения и этап формирования плана лучевой терапии на основании, по меньшей мере, частично подогнанного изображения высокого разрешения.

Одно из преимуществ состоит в том, что качество изображения для планирования терапии повышается.

Другое преимущество состоит в сокращении времени адаптации изображения.

Другие дополнительные преимущества настоящего изобретения будут очевидны специалистам со средним уровнем компетентности в данной области техники после прочтения и изучения нижеследующего подробного описания.

Чертежи предназначены только для иллюстрации различных аспектов и не подлежат истолкованию в ограничительном смысле.

Фиг. 1 иллюстрирует систему, которая облегчает передачу контуров или очертаний из медицинских изображений в изображения с высоким разрешением, используемые для планирования терапии.

Фиг. 2 иллюстрирует снимок экрана автоматизированного оконтуривания изображений головного мозга, сформированных с использованием устройства МРТ, который может быть отображен пользователю на устройстве отображения.

Фиг. 3 иллюстрирует другой снимок экрана автоматизированного оконтуривания изображений головного мозга, сформированных с использованием устройства МРТ, который может быть отображен пользователю на устройстве отображения.

Фиг. 4 иллюстрирует способ оконтуривания анатомических структур пациента для задания контуров в изображении пациента для терапии пациента с управлением по изображениям в соответствии с по меньшей мере одним аспектом, описанным в настоящем описании.

Фиг. 5 иллюстрирует примерную больничную систему, которая содержит множество устройств формирования изображений, например устройство МР томографии, КТ сканер, устройство радионуклидного сканирования (например, PET или SPECT) или подобное устройство, которые формируют данные формирования изображений, которые реконструируют посредством отдельных или совместно используемых реконструирующих процессоров для формирования представлений 3-мерных изображений.

В соответствии с различными признаками, представленными в настоящем описании, описаны системы и способы, которые облегчают оконтуривание анатомических структур при планировании терапии с управлением по изображениям. Описанная общая схема основана на характерном для пациента ориентире, автоматически распознаваемом программным обеспечением планирования сканирования (например, системах Philips SmartExam™ для планирования МР сканирования). Эти ориентиры используют для поддержки автоматизированного оконтуривания анатомии, а также для передачи очертаний в контексте адаптивного планирования терапии.

Аналогично, автоматизированное планирование КТ сканирования выполняют посредством обнаружения воспроизводимых ориентиров на низкодозовых предварительных сканированиях. Ориентиры, обнаруженные на предварительных изображениях, используют для управления алгоритмами автоматизированной сегментации посредством производства ближайших инициализаций, а также для передачи очертаний на последующие изображения посредством нежесткого совмещения на основе ориентиров.

Системы и способы, описанные в настоящем описании, решают проблему обеспечения воспроизводимых анатомических точечных ориентиров для планирования терапии. Например, алгоритмы автоматизированного планирования сканирования типа Philips SmartExam™, обычно, работают с 3-мерными стандартизированными предварительными изображениями низкого разрешения и способны надежно распознавать целевую анатомию в форме воспроизводимых анатомических точечных ориентиров. Таким образом, пространственная информация относительно исходной анатомии, полученная из предварительного изображения, переносится в сканирование с полным разрешением, независимо от контраста, и используется для поддержки автоматизированного оконтуривания.

На фигуре 1 иллюстрируется система 10, которая облегчает передачу контуров или очертаний из медицинских изображений в изображения с высоким разрешением, используемые для планирования терапии. Например, возможно применение системы 10 с по меньшей мере одной из рабочих станций для планирования лучевой терапии в сочетании с МР сканером, снабженным возможностью SmartExam™. Кроме того, возможно применение способа передачи контуров или планов терапии с использованием КТ изображений с соответствующими ориентирами на 3-мерных предварительных изображениях низкодозовой КТ. В соответствии с другими признаками, в системе 10 применяются мультимодальные системы, например, сочетающие КТ и МРТ, а также МРТ и/или КТ, объединенные с системами радионуклидного формирования изображений, например, сканером для позитронной эмиссионной томографии (PET), для однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT-сканером) и т.п.

Система 10 содержит по меньшей мере одно из устройства МРТ 12 и КТ сканера 14, которые связаны с рабочей станцией 16, процессором 18 и памятью 20. Процессор может быть составной частью рабочей станции 16 или может быть ресурсом, совместно используемым посредством множества рабочих станций. Память хранит и процессор исполняет считываемые компьютером команды для выполнения различных задач и выполнения различных способов, описанных в настоящем описании.

В одном варианте осуществления, КТ сканер 14 формирует 3-мерное низкодозовое предварительное изображение 22, и процессор 18 автоматически обнаруживает воспроизводимый набор ориентиров 24 на низкодозовом предварительном изображении. Обнаруженные ориентиры экспортируются (например, с использованием протокола 26 обмена данными (DICOM) для передачи цифровых медицинских изображений или подобного протокола) в процессор для сравнения с известными ориентирами 28, хранящимися в памяти, для по меньшей мере одного контура. Процессор исполняет алгоритм 30 сравнения, чтобы сравнить обнаруженные ориентиры с известными ориентирами и извлекает по меньшей мере один контур тела из атласа 32, хранящегося в памяти. Процессор преобразует контуры с использованием обнаруженных ориентиров и, тем самым, подгоняет по меньшей мере один предварительно сформированный контур посредством сопоставления обнаруженных ориентиров с известными ориентирами для контура(ов). Например, процессор определяет преобразование, которое преобразует ориентиры 24 контрольного изображения в позиции, которые налагаются на ориентиры 28 из атласа. Контур из атласа для его преобразования в подогнанный контур 34 в пространстве пациента можно подвергнуть преобразованию, обратному этому определенному преобразованию.

В другом варианте осуществления, устройство МРТ 12 формирует предварительное изображение 22 низкого разрешения и процессор 18 автоматически обнаруживает воспроизводимый набор ориентиров 24 на предварительном изображении низкого разрешения. Обнаруженные ориентиры экспортируются (например, с использованием протокола 26 обмена данными DICOM и т.п.) в процессор для сравнения с известными ориентирами 33 мягких тканей, хранящимися в памяти, для по меньшей мере одного контура. Процессор исполняет алгоритм 30 сравнения, чтобы сравнить обнаруженные ориентиры 24 с известными ориентирами 28 и извлекает по меньшей мере один контур тела из атласа 32, хранящегося в памяти. Процессор преобразует контуры из атласа с использованием обнаруженных ориентиров 24 и, тем самым, подгоняет по меньшей мере один предварительно сформированный контур из атласа до подогнанных контуров 34 посредством сопоставления обнаруженных ориентиров с известными ориентирами для контура(ов).

В каждом сценарии (например, КТ или МРТ) атлас преобразуют в новый характерный для пациента набор данных, полученный из низкодозового предварительного изображения. То есть процессор выполняет преобразование для перемещения подогнанных контуров 34 к изображению 36 высокого разрешения, которое используют для RTP. Подогнанные контуры или очертания дополнительно используют в последующих изображениях того же пациента, чтобы контролировать продвижение терапии и облегчать адаптивное планирование терапии.

В одном варианте осуществления, процессор 18 использует по меньшей мере один тонкий плоский сплайн 38 для преобразования контуров, хотя описанные системы и способы не ограничены упомянутым подходом. Пример метода тонких плоских сплайнов описан в работе F.L. Bookstein: Principal warps: Thin-plate splines and the decomposition of deformations. IEEE Trans. Pattern. Anal. Mach Intell. 11: 567-586, 1989.

В другом варианте осуществления, рабочая станция 16 содержит устройство 40 отображения, на котором пользователю представляется по меньшей мере одно из изображения 22 низкого разрешения, изображения 36 высокого разрешения, обнаруженных ориентиров 24, известных ориентиров 28, контуров в атласе 32 и/или подогнанных контуров 34 на разных стадиях описанных способов и процессов. Рабочая станция дополнительно содержит устройство 42 ввода (например, мышь, клавиатуру, навигационную панель, стилус и т.п.), посредством которого пользователь вводит данные и/или команды в рабочую станцию, подгоняет ориентиры и т.п.

В соответствии с изложением со ссылкой на фигуру 1, на фигурах 2 и 3 иллюстрируются, соответственно, снимки 60 и 70 экранов автоматизированного оконтуривания изображений головного мозга, которые сформированы с использованием устройства МРТ и могут быть отображены пользователю на устройстве 40 отображения. На фигуре 2 изображено множество известных или опорных ориентиров 28 и на фигуре 3 показано множество обнаруженных ориентиров 24. Система 10, представленная на фигуре 1, используется, например, для поддержки оконтуривания структур, подвергающихся повышенному риску, а также для автоматической передачи законченных очертаний из первичного набора данных в последующие изображения.

Программное обеспечение для распознавания анатомии, например, SmartExam™, существует для исследований головного мозга в МР сканерах компании Philips многих типов, как сообщалось в работе Young et al.: Automated Planning of MRI Neuro Scans. Proc. of SPIE Medical Imaging, San Diego, CA, USA (2006) 61441M-1-61441M-8. Выходными данными программного обеспечения для распознавания анатомии является идентифицированный или обнаруженный набор воспроизводимых анатомических ориентиров 24. Координаты ориентиров могут быть экспортированы с использованием стандартного протокола 26 DICOM обмена данными и использованы модулем оконтуривания анатомии (не показанным) рабочей станции 16 для планирования лучевой терапии или любым автономным программным обеспечением для автоматизированного оконтуривания.

В соответствии с одним вариантом осуществления, пользователь вручную очерчивает структуры интереса в опорном наборе данных, для которого доступны координаты ориентиров. Затем эти известные ориентиры 28 совмещаются с обнаруженными ориентирами 24 в характерном для пациента наборе данных, например, с использованием тонких плоских сплайнов или подобным образом. Полученное преобразование применяют к анатомическим структурам в опорном наборе данных для их переноса в набор данных пациента (например, в изображении пациента с высоким разрешением или подобный набор данных). Пользователь может использовать дополнительные автоматизированные способы для получения повышенной точности или ручной точной подстройки перенесенных очертаний для их согласования с изображением пациента.

В связанном варианте осуществления, очертания передаются в последующие изображения того же пациента в контексте адаптивного планирования лучевой терапии. Аналогичным образом, обнаруженные ориентиры 24 в первичном наборе данных совмещают с известными ориентирами 28 в опорном наборе данных, и полученное преобразование применяют к доступному оконтуриванию в первичном изображении пациента. Поскольку существующая в данном случае изменчивость анатомии намного меньше, то способ требует только минимальных ручных подгонок данного оптимального покрытия области интереса посредством ориентиров.

На фигуре 4 представлен способ оконтуривания анатомических структур пациента для задания контуров в изображении пациента для терапии пациента с управлением по изображениям в соответствии с по меньшей мере одним аспектом, описанным в настоящем описании. На этапе 80 формируют изображение пациента или участка пациента с низким разрешением. В одном варианте осуществления, изображение является низкодозовым КТ изображением. В другом варианте осуществления, изображение является МР изображением низкого разрешения. На этапе 82 обнаруживают ориентиры в изображении пациента. На этапе 84 обнаруженные ориентиры 24 экспортируют (например, с использованием протокола 26 DICOM для передачи данных или подобного протокола) и сравнивают с известными ориентирами 26 для контуров в предварительно сформированном атласе 32 анатомических структур. Если исходное изображение пациента является низкодозовым КТ изображением, то обнаруженные ориентиры сравнивают с известными ориентирами жестких структур (например, костью и т.п.). Если исходное изображение пациента является МР изображением с низким разрешением, то обнаруженные ориентиры сравнивают с опорными ориентирами мягких тканей.

На этапе 86 опорный контур, содержащий опорные ориентиры, извлекают из атласа опорных контуров и подгоняют (например, деформируют, трансформируют, согласуют) под изображение пациента посредством сопоставления опорных ориентиров 28 с обнаруженными ориентирами 24. Подогнанный контур может быть записан в память для вывода в последующем. На этапе 88 подогнанный контур преобразуют (например, с использованием тонких плоских сплайнов или какого-то другого подобного подходящего интерполяционного метода) для согласования с изображением пациента с высоким разрешением, которое пригодно для использования в процедуре планирования терапии, например процедуре планирования лучевой терапии. Пользователь может дополнительно точно подстраивать адаптированный контур с использованием известных методов.

Следует понимать, что изображение высокого разрешения может быть сформировано с использованием любого метода формирования изображений, например КТ, МРТ, позитронной эмиссионной томографии (PET), однофотонной эмиссионной томографии (SPECT), рентгенографии, видоизмененных вышеперечисленных методов и т.п. В упомянутых сценариях процессор обеспечивает контур с ориентирами, характерными для конкретного метода, для сопоставления с обнаруженными ориентирами. Атлас 32 содержит как ориентиры жестких структур, так и ориентиры мягких тканей, PET-ориентиры, SPECT-ориентиры, рентгенографические ориентиры и т.п., так что любые или все КТ, МР, PET-, SPECT-, рентгенографические и другие изображения и ориентиры могут быть сопоставлены с контурами атласа или совмещены с ними.

В другом варианте осуществления, кроме или вместо атласа опорных контуров, для пациента получают множество исходных ориентиров при первом сеансе формирования изображений. Затем исходные ориентиры используют для сравнения с последующими сеансами формирования изображений, чтобы оценить продвижение терапии и т.п.

Как показано на фигуре 5, примерная больничная система 150 может содержать множество устройств формирования изображений, например устройство МР 12 томографии, КТ сканер 14, устройство 151 радионуклидного (например, PET или SPECT) сканирования, комбинации вышеперечисленных устройств (например, мультимодальные системы) или что-то подобное, что формирует данные формирования изображений, которые реконструируются отдельными или совместно используемыми реконструирующими процессорами 152 для формирования представлений 3-мерных изображений. Представления изображений передаются по сети 154 в центральную память 156 или локальную память 158.

На рабочей станции 16, соединенной с сетью, оператор использует пользовательский интерфейс 170 для перемещения выбранного объекта (например, 3-мерного изображения или контура и т.п. с низким разрешением) в центральную память 156 или местную память 158 или между ними. Видеопроцессор 166 отображает выбранный объект в первой области 172 1 просмотра устройства 40 отображения. Изображение пациента (например, изображение высокого разрешения, сформированное посредством одного из МР блока 12 формирования изображений, КТ сканера 14 и сканера 151 радионуклидного сканирования) отображается во второй области 172 2 просмотра. Третья область 172 3 просмотра может отображать наложение подогнанного контура и изображение высокого разрешения. Например, пользователь может располагать возможностью совмещать ориентиры, обнаруженные на (например, КТ или МР) изображении пациента с низким разрешением, с опорными ориентирами в опорном контуре, выбранном из атласа, чтобы согласовывать опорный контур с анатомией пациента. Например, оператор посредством интерфейса 170 выбирает опорные ориентиры в опорном контуре (например, с помощью мыши, стилуса или другого подходящего пользовательского устройства ввода), которые соответствуют обнаруженным ориентирам в изображении низкого разрешения. В качестве альтернативы, опорные и обнаруженные ориентиры могут выравниваться автоматически программой, исполняемой процессорами 18 и/или 166, которая хранится в памяти 20. Затем процессор 18 (фиг.1) в пользовательском интерфейсе 170 выполняет алгоритм деформирования или трансформирования для согласования формы опорного контура с формой анатомии пациента с использованием выровненных ориентиров. Процессор 18 дополнительно выполняет преобразование (например, с использованием тонких плоских сплайнов или какого-либо подходящего интерполяционного метода) для сопоставления подогнанного или согласованного контура с изображением пациента с высоким разрешением.

Когда изображение высокого разрешения включает в себя информацию о подогнанном контуре, данное изображение подается в компонент 180 планирования терапии для использования в планировании терапии (например, планирования лучевой терапии, планирования ультразвуковой терапии, планирования физиотерапии, планирования брахитерапии, терапии высокоинтенсивным сфокусированным ультразвуком (HIFU) под управлением МРТ, планирования корпускулярной лучевой терапии, планирования абляции и т.п.). Устройство 182 терапии, по желанию, связано с устройством 180 планирования терапии для исполнения по меньшей мере одного плана терапии, сформированного вышеописанным способом.

В другом варианте осуществления, отображенное наложение в области 172 3 просмотра можно подгонять путем присвоения весовых коэффициентов изображению и/или контуру низкого разрешения относительно изображения высокого разрешения или наоборот. Например, для изменения весового коэффициента изображения в областях 172 1 и 172 2 просмотра можно подстраивать бегунок или кнопку (не показанные), которые могут быть механическими или представленными на устройстве 168 отображения и допускают манипулирование посредством устройства ввода. В одном примере, оператор может подгонять изображение в области 172 3 просмотра исходя из данных изображения исключительно высокого разрешения (представленных в области 172 2 просмотра) посредством многих сочетаний и/или непрерывного сочетания данных изображений высокого разрешения и низкого разрешения под данные изображения исключительно низкого разрешения (представленные в области 172 1 просмотра). Например, отношение данных изображения высокого разрешения к данным изображения низкого разрешения можно дискретно или непрерывно подгонять от 0:1 до 1:0. В другом возможном варианте данные изображения высокого разрешения могут отображаться в серых тонах, и данные изображения низкого разрешения могут быть расцвечены или наоборот.

После того как пользователь загрузил и/или установил атлас или библиотеку контуров в центральную память 156, атлас можно вызывать по сети, чтобы облегчать преобразование подгонки контура в изображение высокого разрешения и т.п., как описано выше. В соответствии с приведенным примером, допуск к библиотеке контуров или атласу могут получать многие рабочие станции или пользовательские интерфейсы, при необходимости для конкретных пациентов или сеансов формирования изображений для различных процедур планирования терапии.


АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОКОНТУРИВАНИЕ АНАТОМИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕРАПИИ С УПРАВЛЕНИЕМ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ
Источник поступления информации: Роспатент

Показаны записи 151-160 из 257.
10.05.2015
№216.013.4839

Механизм позиционирования высокоинтенсивного фокусированного ультразвука

Механизм (100, 200, 310) позиционирования высокоинтенсивного фокусированного ультразвука для позиционирования излучателя (292, 304) высокоинтенсивного фокусированного ультразвука, при этом механизм содержит: позиционирующую плиту (108, 308), выполненную с возможностью вмещения излучателя...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002549996
Дата охранного документа: 10.05.2015
10.05.2015
№216.013.4a30

Регулируемый по силе света источник света со смещением по цветовой температуре

Изобретение относится к области светотехники. Устройство (1) освещения содержит входные выводы (2) для связи с сетью переменного тока (AC); цепочку (10) светоизлучающих диодов (LED), соединенную последовательно с входными выводами; выпрямитель (30), имеющий входные выводы (31, 32), соединенные...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002550499
Дата охранного документа: 10.05.2015
10.05.2015
№216.013.4a4e

Адаптивное сообщение статуса буфера

Изобретение относится к способу для передачи информации в сети. Технический результат состоит в возможности сообщений статуса буфера (BSR) давать достаточную информацию о реальном состоянии буферов второй станции в случае ее высокой активности. Для этого осуществляют передачу из первой станции...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002550529
Дата охранного документа: 10.05.2015
10.05.2015
№216.013.4a82

Способ улучшения временного разрешения цифровых кремниевых фотоумножителей

Изобретение относится к области детекторов. Модуль (10) детектора излучения для использования во времяпролетном позитронно-эмиссионном (TOF-PET) томографическом сканере (8) формирует триггер-сигнал, указывающий обнаруженное событие излучения. Схема синхронизации (22), включающая в себя первый...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002550581
Дата охранного документа: 10.05.2015
27.05.2015
№216.013.4f32

Система и способ для обработки звука

Изобретение относится к средствам обработки звука. Технический результат заключается в улучшении пространственного восприятия звукового сигнала. Система обработки звука принимает стереосигнал, который с помощью блока сегментации делится на частотно-временные сегменты стереосигнала, каждый из...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002551792
Дата охранного документа: 27.05.2015
10.06.2015
№216.013.4f8f

Способ управления уровнем света в освещении зданий

Изобретение относится к управлению уровнем света в освещении зданий. Техническим результатом является обеспечение автоматической энергосберегающей системы управления освещением зданий. Результат достигается тем, что уровень света управляется системой (2) управления, функционально связанной, по...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002551888
Дата охранного документа: 10.06.2015
10.06.2015
№216.013.5197

Магнитно-резонансная визуализация химических соединений с помощью спектральной модели

Использование: для визуализации химических соединений. Сущность изобретения заключается в том, что собирают первые и вторые данные эхо-сигналов с разными временами появления эхо-сигнала, приводящими к первому и второму собранным комплексным наборам данных, моделируют первый и второй собранные...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002552408
Дата охранного документа: 10.06.2015
10.06.2015
№216.013.5282

Способ осуществления связи в сети

Изобретение относится к системе беспроводной связи, применяющей режим множество входов, множество выходов (MIMO). Изобретение относится к способу работы системы связи в сети, причем система содержит первичную станцию и, по меньшей мере, одну вторичную станцию, причем первичная станция содержит...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002552643
Дата охранного документа: 10.06.2015
10.06.2015
№216.013.5435

Способ микродиссекции и система обработки информации

Изобретение относится к области микроскопического исследования ткани и клеток. Техническим результатом является повышение точности извлечение материала из объекта в области биологии, гистологии или патологии. Способ содержит этапы, на которых: обеспечивают объект, содержащий биологический...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002553078
Дата охранного документа: 10.06.2015
10.06.2015
№216.013.54f6

Встраиваемый осветительный узел

Изобретение относится к области светотехники. Техническим результатом является повышение эффективности освещения ближним и дальним светом и повышение безопасности водителя. Встраиваемый осветительный узел (1A, 1B, 1С, 1D, 1E) содержит оптическое устройство (2, 3), первый источник (S) света для...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002553271
Дата охранного документа: 10.06.2015
Показаны записи 151-160 из 1 331.
27.10.2013
№216.012.781d

Гемодинамические мониторы и устройства тревожной сигнализации

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к системам медицинского контроля. Прибор для гемодинамического мониторирования содержит процессор и устройство вывода с устройством тревожной сигнализации. Процессор выполнен с возможностью получения физиологических параметров,...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002496411
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.781f

Мониторинг мерцательной аритмии

Изобретение относится к медицинской технике, в частности к системам мониторинга ЭКГ, которые отслеживают индикации мерцательной аритмии в реальном времени. Система мониторинга мерцательной аритмии (МА) содержит источник данных электрокардиограммы, экстрактор признаков Р-волны, экстрактор...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002496413
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.7840

Система отслеживания дентального положения для зубной щетки

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к стоматологическим системам. Система содержит зубную щетку, память, системы обработки, компенсации и информационную. Зубная щетка включает систему для определения ориентации зубной щетки во рту пользователя. Память хранит целевую...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002496446
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.788f

Биосовместимые продукты для визуализации магнитных частиц

Изобретение относится к применению индикаторной добавки для формирования изображений с помощью магнитных частиц (ИМЧ) для визуального мониторинга биосовместимого продукта. Биосовместимый продукт содержит индикаторную добавку для формирования изображений с помощью магнитных частиц (ИМЧ), с...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002496525
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.7ace

Контейнер биодатчика с нарушенным полным внутренним отражением

Изобретение относится к биодатчику для обнаружения конкретной молекулы внутри анализируемого вещества. Контейнер (11) биодатчика содержит нижнюю часть (1) с углублением (2), приспособленным для размещения жидкого образца, и покрывающую часть (3) для закрывания упомянутого углубления (2)....
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002497100
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.7b2e

Способ и устройство для обработки карты глубины

Изобретение относится к способу и устройству для обработки карты глубины для визуализации трехмерного (3D) изображения. Техническим результатом является предоставление способа обработки карты глубины изображения, которая направлена на снижение эффекта шума в карте глубины, которая исходит из...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002497196
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.7b36

Устройство параметрического стереофонического повышающего микширования, параметрический стереофонический декодер, устройство параметрического стереофонического понижающего микширования, параметрический стереофонический кодер

Устройство (300, 400) параметрического стереофонического повышающего микширования, генерирующее левый сигнал (206) и правый сигнал (207) из монофонического сигнала (204) понижающего микширования на основе пространственных параметров (205). Упомянутое устройство параметрического...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002497204
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.7b55

Светоизлучающий диод с преобразованной длиной волны с пониженной эмиссией непреобразованного светового излучения

Способ изготовления светоизлучающего устройства с преобразованной длиной волны содержит: светоизлучающий диод для эмитирования светового излучения с первой длиной волны, имеющего светоизлучающую поверхность, на данной поверхности расположен материал, преобразующий длину волны, который...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002497235
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.7ba6

Устройство возбуждения led

Изобретение относится к регулировке яркости гирляндной цепи и может быть применено ко всем видам топологий LED-формирователей. Технический результат заключается в упрощении устройства. Центральной идеей является измерение или восприятие уровней тока или циклов включения с широтно-импульсной...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002497316
Дата охранного документа: 27.10.2013
27.10.2013
№216.012.7ba7

Система управления светом и способ автоматического предоставления сцены освещения

Изобретение относится к автоматическому предоставлению сцены освещения с помощью системы освещения, в частности, к управлению предоставлением. Основная идея изобретения заключается в улучшении предоставления сцены освещения посредством автоматической компенсации помехи как, например,...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002497317
Дата охранного документа: 27.10.2013
+ добавить свой РИД