MEDICAL IMAGING

There is provided a method in medical imaging. In the method, a target is imaged with a hyperspectral imaging system (302) in order to obtain imaging data. The obtained imaging data is pre-processed by spatial and spectral averaging (304, 306). A number of endmembers to be determined from the pre- p...

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Main Authors NEITTAANMAKI-PERTTU, NOORA, POLONEN, ILKKA, PUUPPONEN, HANNU-HEIKKI, GRONROOS, MARI, NEITTAANMAKI, PEKKA
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 18.05.2021
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Abstract There is provided a method in medical imaging. In the method, a target is imaged with a hyperspectral imaging system (302) in order to obtain imaging data. The obtained imaging data is pre-processed by spatial and spectral averaging (304, 306). A number of endmembers to be determined from the pre- processed imaging data is selected. The endmembers are extracted from the preprocessed imaging data based on vertex component analysis (308) on the preprocessed imaging data and the selected number of endmembers, said endmembers defining an extremity of projections of the pre-processed imaging data in a subspace spanned by the endmembers. At least one abundance map is generated (310) of the selected number of endmembers in the pre-processed imaging data using a filter vector algorithm (308) on the extracted endmembers and the imaging data. La présente invention concerne une méthode d'imagerie médicale. Selon la méthode, une cible est mise en image par un système de spectroradiométrie imageante (302) afin d'obtenir des données d'imagerie. Les données d'imagerie obtenues sont prétraitées par calcul de moyenne spatiale et spectrale (304, 306). Un certain nombre d'éléments d'extrémité à déterminer à partir des données d'imagerie prétraitées est sélectionné. Les éléments d'extrémité sont extraits des données d'imagerie prétraitées sur la base d'une analyse de composantes de points (308) des données d'imagerie prétraitées et du nombre sélectionné d'éléments d'extrémité, lesdits éléments d'extrémité définissant une extrémité de projections des données d'imagerie prétraitées dans un sous-espace couvert par les éléments d'extrémité. Au moins une carte d'abondance du nombre sélectionné des éléments d'extrémité des données d'imagerie prétraitées est générée (310) au moyen d'un algorithme de vecteur de filtre (308) appliqué aux éléments d'extrémité extraits et aux données d'imagerie.
AbstractList There is provided a method in medical imaging. In the method, a target is imaged with a hyperspectral imaging system (302) in order to obtain imaging data. The obtained imaging data is pre-processed by spatial and spectral averaging (304, 306). A number of endmembers to be determined from the pre- processed imaging data is selected. The endmembers are extracted from the preprocessed imaging data based on vertex component analysis (308) on the preprocessed imaging data and the selected number of endmembers, said endmembers defining an extremity of projections of the pre-processed imaging data in a subspace spanned by the endmembers. At least one abundance map is generated (310) of the selected number of endmembers in the pre-processed imaging data using a filter vector algorithm (308) on the extracted endmembers and the imaging data. La présente invention concerne une méthode d'imagerie médicale. Selon la méthode, une cible est mise en image par un système de spectroradiométrie imageante (302) afin d'obtenir des données d'imagerie. Les données d'imagerie obtenues sont prétraitées par calcul de moyenne spatiale et spectrale (304, 306). Un certain nombre d'éléments d'extrémité à déterminer à partir des données d'imagerie prétraitées est sélectionné. Les éléments d'extrémité sont extraits des données d'imagerie prétraitées sur la base d'une analyse de composantes de points (308) des données d'imagerie prétraitées et du nombre sélectionné d'éléments d'extrémité, lesdits éléments d'extrémité définissant une extrémité de projections des données d'imagerie prétraitées dans un sous-espace couvert par les éléments d'extrémité. Au moins une carte d'abondance du nombre sélectionné des éléments d'extrémité des données d'imagerie prétraitées est générée (310) au moyen d'un algorithme de vecteur de filtre (308) appliqué aux éléments d'extrémité extraits et aux données d'imagerie.
Author GRONROOS, MARI
POLONEN, ILKKA
PUUPPONEN, HANNU-HEIKKI
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COLORIMETRY
COMPUTING
COUNTING
DIAGNOSIS
HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
HUMAN NECESSITIES
HYGIENE
IDENTIFICATION
INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
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MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE
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