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    • 1. 发明申请
    • SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR RADIATION INVERSE TREATMENT PLANNING
    • 用于辐射反转治疗计划的系统和计算机程序产品
    • WO2015193162A1
    • 2015-12-23
    • PCT/EP2015/063008
    • 2015-06-11
    • SWISS SUMMIT SERVICE CENTER SA
    • MARTIN, AndréSALZMANN, Daniel
    • A61N5/10
    • A61N5/1031A61B6/5294A61B6/54A61N5/103A61N5/1038A61N5/1042A61N5/1047A61N5/1071A61N5/1075G01T1/2914G05B2219/33079G06F17/16G06F17/30271
    • The present invention concerns a radiation inverse treatment planning system for a linear accelerator, comprising: - a radiation source, configured for delivering individual dose shots (a j ), each individual dose shot having a predetermined location and incidence angle inside and/or outside a target area, a size and a shape - at least a data bus system (102), - a memory (106) coupled to the data bus system (102), wherein the memory (106) comprises a computer usable program code, and - a processing unit (104) coupled to the data bus system (102), wherein the processing unit (104) is configured to execute the computer usable program code to - pre-compute (10) a set of individual dose shots (a j ), - associate (40) a weight (s j ) to each individual dose shot (a j ), based on one or more constraints (20), characterised in that the processing unit (104) executes the computer usable program code to - find (30) the sparsest subset of individual dose shots, to satisfy said one or more constraints (20).
    • 本发明涉及一种用于线性加速器的辐射反向治疗计划系统,包括: - 辐射源,其被配置用于传送各个剂量射击(aj),每个单独的剂量射击在靶内和/或外部具有预定位置和入射角 区域,大小和形状 - 至少数据总线系统(102), - 耦合到数据总线系统(102)的存储器(106),其中存储器(106)包括计算机可用程序代码,以及 - 处理单元(104),其耦合到所述数据总线系统(102),其中所述处理单元(104)被配置为执行所述计算机可用程序代码以预先计算(10)一组单独剂量镜头(aj), - 基于一个或多个约束(20)将每个单独剂量镜头(aj)的重量(sj)关联(40),其特征在于,所述处理单元(104)执行所述计算机可用程序代码以找到(30) 满足所述一个或多个约束(2 0)。
    • 5. 发明申请
    • EFFICIENT IMAGE MATCHING FOR LARGE SETS OF IMAGES
    • 高效图像匹配大图像集
    • WO2014181331A1
    • 2014-11-13
    • PCT/IL2014/050409
    • 2014-05-07
    • PICSCOUT (ISRAEL) LTD.
    • LAVI, UriGOZ, EliBEGELMAN, Gregory
    • G06K9/62
    • G06F17/30271G06F17/30097G06F17/30109G06F17/30256G06F17/30259G06F17/3028G06K9/4671G06K9/6857G06K2209/29
    • A system and methods to detect similarities between images is disclosed herein. The system and methods allow comparisons between a query image and one or more catalog images in a manner that is resilient to scanning, scaling, rotating, cropping and other distortions of the query image. The system includes an image processing module that identifies principle features of a catalog image and constructs a feature vector using one or more of the principle features. For each principle feature, a vector made up of measures of the surrounding features is added as patch information to the principle feature. The resulting vector is multi-dimensional. For example, the system may construct a k-dimensional vector that describes intensities of points in a region adjacent to each principle feature that is identified in a catalog image.
    • 本文公开了一种检测图像之间的相似性的系统和方法。 该系统和方法允许以对于查询图像的扫描,缩放,旋转,裁剪和其他失真有弹性的方式在查询图像和一个或多个目录图像之间进行比较。 该系统包括图像处理模块,其识别目录图像的原理特征并使用一个或多个主要特征构建特征向量。 对于每个主要特征,将由周围特征的度量构成的向量作为补丁信息添加到原理特征。 所得到的矢量是多维的。 例如,系统可以构造一个k维向量,其描绘与目录图像中识别的每个主要特征相邻的区域中的点的强度。
    • 7. 发明申请
    • 画像検索装置、画像検索方法、プログラムおよびコンピュータ読取り可能な記憶媒体
    • 图像搜索设备,图像搜索方法,程序和计算机可读存储介质
    • WO2013147166A1
    • 2013-10-03
    • PCT/JP2013/059546
    • 2013-03-29
    • 楽天株式会社
    • ジェヴァヒル アリ鳥居 順次
    • G06F17/30G06T1/00
    • G06F17/3053G06F17/30247G06F17/30271G06F17/30277
    •  クエリ画像の局所特徴量に対応する局所特徴量の出現頻度により画像の類似を評価する場合よりも、高い精度で類似の画像を検索すること。 画像検索装置は、クエリとなる画像の局所的な特徴を示す複数のクエリ特徴ベクトルを取得し、検索対象となる複数の検索対象画像毎に記憶手段に記憶され、各検索対象画像の複数の局所的な特徴をそれぞれ示す複数の画像特徴ベクトルと、前記複数のクエリ特徴ベクトルとの近さに基づいて、前記複数のクエリ特徴ベクトルのそれぞれに対応する複数の画像特徴ベクトルを選択し、前記選択された複数の画像特徴ベクトルと、当該選択された画像特徴ベクトルに対応するクエリ特徴ベクトルとの近さに応じたスコア要素の合計に基づいて、検索対象画像の画像スコアを生成し、前記画像スコアに基づいて前記複数の検索対象画像のうち少なくとも1つを選択する。
    • 该图像搜索装置以与查询图像中的局部特征值对应的局部特征值的发生频率进行评价时,精度高于在评价图像的相似度时的精度高的图像搜索。 该图像搜索装置获取指示查询图像的本地特征的查询特征向量; 基于搜索特征向量和图像特征向量的近似,选择存储在要搜索的每个搜索目标图像的存储装置中并且指示每个搜索目标图像的局部特征的图像特征向量对应于每个 的查询特征向量; 基于与所选择的图像特征向量的对应度相对应的得分元素和对应于所选择的图像特征向量的查询特征矢量的总和,生成搜索目标图像的图像分数; 并且基于图像分数来选择搜索目标图像中的至少一个。