CN107106077B - 对象的定位和跟踪 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及对象的定位和跟踪。作为一个示例，响应于在给定坐标系中的未知位置处施加的信号，测量数据可以被存储在存储器中，以表示在给定坐标系中的多个已知测量位置中的每一个处测得的电信号。偶极模型成本函数具有表示对应于施加的信号的偶极位置和力矩的参数。边界条件可以强加在偶极模型成本函数上。然后，基于存储的测量数据和具有强加在其上的边界条件的偶极模型成本函数，可以确定给定坐标系中对应于偶极位置的未知位置。

Description

对象的定位和跟踪
对相关申请的交叉引用
本申请要求于2014年8月29日提交的标题为LOCALIZATION AND TRACKING OF ANOBJECT的美国临时专利申请No.62/043565的权益，其全部内容通过引用被结合于此。
技术领域
本公开涉及对象的定位和跟踪。
背景技术
本部分提供与本公开相关的背景信息，而不一定是现有技术。
导航系统可以定位体积内的对象。例如，导航系统可以被用来在诸如外科手术的过程期间跟踪器械。各种系统可以被用来跟踪器械，包括电磁系统、光学系统、磁系统、声学系统等。特定的方法是使用单个等效偶极模型来定位电源。
但是，现有技术往往不够准确或者不能实时应用。
发明内容
本公开涉及对象的定位和跟踪。
作为一个示例，一种方法包括响应于在给定坐标系中的未知位置处施加的信号，将测量数据存储在存储器中，以表示在给定坐标系中的多个已知测量位置中的每一个处测得的电信号。提供具有表示对应于所述施加的信号的偶极位置和力矩的参数的偶极模型成本函数。该方法还包括对所述偶极模型成本函数强加边界条件。该方法还包括基于存储的测量数据和具有强加在其上的边界条件的偶极模型成本函数，确定给定坐标系中对应于偶极位置的未知位置。
作为另一个示例，一种方法包括响应于驻留在给定坐标系中的未知位置处的施加的信号，将测量数据存储在存储器中，所述测量数据表示在给定坐标系中的多个已知位置中的每一个处测得的电信号。提供具有表示偶极位置和力矩的未知参数的偶极模型成本函数作为所述测得的电信号的函数。所述偶极模型成本函数还对与所述测得的信号相关联的噪声进行参数化。该方法还包括基于偶极模型和存储的测量数据确定给定坐标系中对应于偶极位置的未知位置。
作为还有的另一个示例，一种系统包括存储器，其存储表示围绕体积的多个测量位置的几何结构和在给定坐标系中对齐的解剖数据。测量系统接收在所述多个测量位置处测得的信号，包括响应于施加到所述体积内的位置的信号，并且提供表示在所述多个测量位置中的每一个处测得的信号的测量数据。测量数据被存储在存储器中。定位系统包括具有表示对应于施加的信号的偶极位置和力矩的未知参数的偶极模型成本函数。定位系统在所述偶极模型成本函数上强加边界条件，以基于测量数据确定施加的信号在给定坐标系中对应于偶极位置的位置。
附图说明
图1是绘出用于执行偶极的定位的方法的示例的流程图。
图2是绘出用于使用边界条件执行定位的另一种方法的示例的流程图。
图3绘出了定位系统的示例。
图4绘出了导管信号生成的示例。
图5绘出了图形图的示例，其示出了演示定位结果叠加的图形图的不同视图。
图6绘出了可以实现定位的诊断/治疗系统的示例。
图7是绘出用于使用定位来导航探针的方法的示例的流程图。
具体实施方式
本公开涉及对象的定位和跟踪。该方法可以非侵入性并且实时地实现，从而定位和跟踪电信号发射对象(诸如导管或其它探针)的位置。如本文所公开的，偶极模型可以应用于基于在已知位置处同时获得的多个测量来计算三维坐标系中的偶极位置和力矩的估计。在一些示例中，可以施加边界条件来约束实现为计算偶极的位置和力矩的优化。作为一个示例，边界条件可以在计算偶极定位的优化之前作为预处理的一部分被施加。作为另一个示例，边界条件可以被集成到公式优化本身中。附加地或替代地，偶极模型可以被配置为考虑在偶极定位中使用的电信号的测量中的噪声。电信号的测量可以是非侵入性测量、侵入性测量或侵入性和非侵入性测量的组合。
偶极的位置和力矩还可以被用于以图形方式显示信号发射对象的位置的指示，诸如，可以对应于导管或其它探针上的一个或多个电极。通过将所确定的位置坐标与解剖几何结构一起共同注册(例如，对于给定患者或通用模型)，位置信息的集合可以被统一地显示以表示表面或者可以被并入患者解剖体或通用模型的图形图中。
图1演示了定位方法10的示例。方法10可以被用来基于在多个已知空间位置中的每一个处感测到的电测量结果来定位患者体内的电场源。场源可以包括一个或多个人工施加的场，诸如来自固定或可移动设备上的电极的场。在其它示例中，场源可以对应于生物信号，诸如在QRS复合波或起搏信号期间的HIS束。每个这样的源可以表示具有偶极位置和力矩(方向和幅度)的偶极模型。(一个或多个)偶极模型可以经由优化函数被适配成基于以非侵入性、侵入性或混合非侵入性和侵入性方式采集的测得的电信号来确定场源的位置。
该方法在12处开始以定义空间坐标系。坐标系例如是已相对于患者的解剖体被对齐的三维坐标系。坐标系可以从处理包括传感器空间位置以及患者解剖体的图像数据导出，如本文所公开的。测量系统可以包括分布在围绕将要执行定位的患者躯干的区域的一部分上的传感器(例如，电极)的布置。在定位期间传感器的位置可以相对于用于定义坐标系统的图像数据中的传感器位置相同或具有已知的空间关系。
在14处，测量电信号。电信号在包括施加定位信号的时间期间被测量。定位信号可以是在未知位置处的体积(例如，患者身体)内的部位处施加的预定或以其它方式的确定性信号，其对应于被定位的源。为基于偶极的定位施加的信号可以是任何电信号，包括但不限于起搏信号、或者从导管递送到双极导线对的正弦或方波。
可以存在多于一个这种可以施加相应信号的源。当在方法10期间多于一个信号在被定位的不同位置处被施加时，信号可以被区分。例如，为了使用起搏信号来检测多个偶极，可以在不同的时间实例对不同的导线对进行通电，以区分对应于不同导线位置的信号。为了使用正弦或方波来检测多个偶极，这些信号可以在不同的可识别时间(例如，识别出的时间戳)、以不同频率同时地或具有可被单独识别的其它信号特性被施加。测得的电信号可以存储在存储器中作为表示在相对于给定坐标系的多个已知位置中的每一个处测得的电信号(例如，由在先确定的位置处的传感器测得的)的测量数据(在12处)。
作为一个示例，测量可以来自非侵入性地位于患者身体上的传感器，并且这些传感器在给定坐标系中的位置可以是已知的(如在身体表面电势映射中)。例如，传感器位置可以基于使用数字转换器和/或其它测量，在期望的坐标系中基于来自成像模式的图像数据来确定。例如，测量数据基于完全围绕未知位置所在的区域放置的多个传感器(例如，大约250个或更多个传感器)的分布式布置，诸如这些传感器可以安装到可穿戴服装(例如，背心)上，其中每个电极在给定坐标系中具有已知位置。例如，传感器阵列可以实现为非侵入性类型的传感器装置，如在标题为Multi-Layered Sensor Apparatus的美国专利公开No.2013/0281814中所公开的；但是可以使用传感器装置的其它配置。作为另一个示例，用于偶极定位的测量可以位于身体中，或者可以使用采用侵入性和非侵入性传感器两者的混合方法。
施加的信号可以从位于未知位置并要由本文的定位方法确定的一个或多个电极生成。一个或多个电极可以相对于彼此在预定位置处放置在探针上，诸如导管或其它设备。信号生成器可以施加可通过对本文公开的每个电极应用偶极模型来测量和定位的特定信号。例如，施加的信号可以是可与解剖生成的信号区分开的预定波形，诸如可以是可由电连接到被定位的(一个或多个)电极的信号源生成的脉冲、正弦波形等。例如，多余信号(例如，电描记图、噪声或其它信号)可以从测量中被过滤出。
在一些示例中，可以选择来自多个传感器中的每一个的测量结果的适当子集用于计算偶极位置。例如，可以将用于确定为噪声(例如，基于SNR)或其它不足(例如，基于身体表面测量)的传感器的信道从偶极位置计算的使用中排除。如果给定传感器被排除，则相邻传感器测量结果(例如，来自围绕被排除的传感器的一组相邻传感器)可以被内插，以计算用于在计算偶极位置时使用的虚拟传感器测量结果，或者可替代地，被排除的(一个或多个)信道可以从这种偶极计算中全部省略。
在16处，方法10包括根据用于偶极模型的预定优化函数来确定偶极位置和力矩。即，在14处测量的电信号提供在优化函数中使用的已知值，以找到定义偶极相对于给定坐标系的位置和力矩的极值。如本文所公开的，定位方法10采用偶极模型成本函数，该偶极模型成本函数具有表示用于定位施加的信号的源的偶极位置和力矩的参数(变量)。因此，偶极位置可以被计算为将偶极模型成本函数拟合为表示在坐标系中已知的每个传感器位置处测得的电信号的数据的优化问题(在12处)。在一些示例中，在16处的确定可以实现边界条件，如本文所公开的。附加地或替代地，偶极模型成本函数可以考虑在电极测量中存在的噪声(在14处)。
在18处，所确定的偶极的位置和力矩可以存储在存储器中。存储器可以包括可访问以便检索的任何本地或远程存储器(例如，易失性和/或非易失性存储器)，诸如由相同或不同的计算机使用。因此，存储的偶极位置可以表示局部源的空间坐标。如所提到的，在一些示例中，存在多个源，其可以在相同或不同的探针上，并且在18处，可以为每个这样的源存储相应的位置。在20处，源的位置被可视化，诸如在显示器、打印输出等中。例如，识别出的位置可以覆盖在患者的解剖体的图形图中，诸如通过该方法定位源所在的心脏或其它解剖区域。通过确定在公共坐标系统中的偶极位置和图形图或(通过对齐或变换)可视化偶极位置，以及携带在16处为其确定偶极位置的场源的设备，被促进。
在三维坐标系统(在12处定义)中，在16处确定的偶极模型成本函数的未知参数可以包括偶极(r')的3D位置的空间坐标和偶极力矩(p，具有幅度和方向)。这些未知参数可以作为测量的函数和用于这些测量的已知空间位置来计算。此外，由于偶极力矩可以根据偶极位置来表达，如本文所公开的，因此用于模型的数学函数可以根据未知偶极位置来表达。因此，偶极模型可以将移动偶极参数化为具有相对于给定坐标系的偶极位置参数和偶极力矩参数的向量。
以下示例提供了可以被采用以确定偶极位置r'的另一个基础。这些示例可应用到图1的方法10，以及在本文公开的其它方法和系统中。
作为示例，由无限均匀介质中的单个偶极生成的电势φ的一般等效单偶极(Equivalent Single Dipole，ESD)表示可以被表示为如下：
Figure BDA0001234100840000061
其中g是电导率，p是偶极力矩，r'是偶极位置，并且r是观察点的位置。
假定在已知电极位置ri(其中i＝1，...，N)处收集到的电势测量
Figure BDA0001234100840000062
的情况下，从信号发射对象提供的电信号的位置和朝向可以基于偶极力矩p(方向，幅度)和位置r'来确定。作为一个示例，在(1)中用于偶极模型的优化函数可以通过基于测得的电信号和在驻留在给定坐标系中的一组位置上针对偶极模型计算出的偶极场最小化表示差值的最小二乘法成本函数(least squares cost function)来实现。偶极模型成本函数的这种示例可以以如下的最小二乘拟合模型的形式来表达：
Figure BDA0001234100840000071
在另一个示例中，偶极模型可以被扩展以考虑测量
Figure BDA0001234100840000074
中的噪声。例如，为了识别偶极力矩p(方向，幅度)和位置r'的，假定对于每个传感器在位置ri处收集到的给定测量
Figure BDA0001234100840000075
考虑测量中的噪声，另一个示例是将差值
Figure BDA0001234100840000076
考虑为独立的正态随机变量，其中变量σ通过具有概率密度函数的位置ri进行索引，诸如以下：
Figure BDA0001234100840000072
为了识别偶极力矩，可以在优化函数中最大化一个对数似然函数(log-likelihood function)，诸如通过相对于偶极位置和力矩最小化负对数似然模型成本函数。优化函数例如可以通过数值方法来求解，以通过使以下函数相对于偶极力矩p和位置r'最小化来识别最优力矩和方差。用于这种对数似然函数的示例表达式可以被表达为如下：
Figure BDA0001234100840000073
对于给定的测量
Figure BDA0001234100840000077
如果差值的方差σ可以被预先计算，则(4)中的模型与最小二乘法等效。例如，方差可以在定位之前(例如，在校准阶段期间)被计算并且存储在存储器中，以促进随后的计算(例如，在图1的16处)。
(4)中的示例成本函数假设噪声测量的恒定方差。作为另一个示例，可以允许噪声方差在各测量i(σi)中在空间上不同。例如，可以为每个i计算σ的值，其中每个i可以对应于在已知位置处进行测量的每个相应的传感器，或对应于包括一个或多个传感器的空间区域。因此，类似于在(4)中，但不假设包括一切的相同方差，即，可以进行以下假设：
Figure BDA0001234100840000081
通过最小化负对数似然函数，偶极模型成本函数可以被表达为如下：
Figure BDA0001234100840000082
对于用于偶极模型的给定优化成本函数(例如，最小二乘法函数或对数似然函数)，可以实现各种数值方法以基于在14处测量的电信号来计算偶极位置和力矩。数值方法可以包括强力搜索方法或迭代法(例如，牛顿法、梯度下降法、共轭梯度法等)、单纯形搜索法(simplex search method)或高斯-牛顿法，等等。
在以上每个示例中(例如，在(2)、(4)和(6)中呈现的偶极模型成本函数)，相应的成本函数可以用给定坐标系中的初始位置取种，以促进确定偶极位置的坐标。例如，初始位置可以基于给定坐标系中先前确定的未知偶极位置。可替代地，感兴趣区域内的位置可以被用来让成本函数取种以促进最小化。
在一些示例中，每个测得的电信号被确定为多个已知位置处的每一个处的信号相对于预定位置处的参考信号的差值。例如，偶极模型可以被配置为表示偶极相对于参考信号的电势。预定参考位置可以选自多个已知传感器位置之一或其它已知的位置(例如，威尔逊中央终端(Wilson Central Terminal，WCT))。例如，根据测得的电信号的已知位置，为每个测得的电信号局部选择预定的参考位置，以帮助补偿通过身体的不均匀性造成的影响。因此，本文(以上和以下)公开的所有公式可以使用测得的信号
Figure BDA0001234100840000093
的校正版本而不是来自每个传感器的直接测量值来实现。
由于WCT通常通过利用来自三个具体位置的电极测量值的平均值来生成，因此WCT的缺点是其位置和信号基于在平均过程中使用的电极的不同选择而会变化，这里假定以下事实：WCT的确切物理位置是未知的。为了减少由于用于地的不同参考导致的误差，不是直接对测量值进行建模，而是可以相应地对测量的差值进行建模。例如，在已知位置处的电极rref可以从电极阵列中选择，然后每个位置r和rref之间的测量差可以被集成到偶极模型中。对于在(2)中使用的示例偶极模型，使用校正的测量差，可以被表达为如下：
Figure BDA0001234100840000091
对于每个第i次测量
Figure BDA0001234100840000094
应用参考校正，在(2)中拟合的示例最小二乘函数可以被重写为以下示例公式：
Figure BDA0001234100840000092
在上述提到的示例中，为了简单起见，已将电导率视为常数。作为另一个示例，示例偶极模型成本函数还可以被修改以考虑身体介质的非均匀电导率。而对于邻近电极，电导率应该接近。因此，电极可以基于区域Sk，k＝1...K被分组成相应的子集。这种分组导致(2)中的最小二乘法拟合示例的以下最小化公式：
Figure BDA0001234100840000101
这些参考点
Figure BDA0001234100840000103
可以是在区域Sk中或者在接近区域Sk的质心的某个位置中具有良好信号质量的点。通过使用不同的区域，可以减小由于不均匀导电性造成的影响。
在以下示例公式中，代替使用每个区域的固定参考点，还可以使用每个区域的组合对：
Figure BDA0001234100840000102
作为提供如在(9)和(10)中的最小二乘法拟合的替代示例，通过采用对应的参考和配对电极来考虑非均匀导电性，这种概念同样适用于其它偶极模型成本函数。例如，使用参考和配对电极的概念可以诸如通过相应地修改(4)和(6)被应用到偶极模型成本函数，包括对数似然偶极模型成本函数。
为了帮助提高计算出的偶极位置的精确度，可以通过强加边界条件来约束确定(例如，图1中的16处)。在一些示例中，边界条件可以通过应用于信号测量的预处理来实现。附加地或替代地，边界条件可以被集成到偶极模型成本函数中。
图2绘出了另一个方法50的示例，该方法可以用来定位对应于图1的方法10的施加的信号的源。在图2的示例中，偶极模型与测得的电信号的拟合受边界条件约束。因此，应当理解，在以受边界条件约束的方式计算偶极位置时，图2的方法可以利用图1的方法。在图2的示例中，边界条件通过预处理电解剖数据(例如，电测量值和几何数据)来实现。
在图2的方法中，在52处，在相对于给定三维坐标系的多个已知位置处测量传感器信号。例如，已知的测量位置可以对应于在身体表面上放置的传感器电极的质心，诸如本文所公开的。在一些示例中，在56处的测量值可以相对于一个或多个选择的参考点来计算，以细化被用于定位的电信号的测量值，诸如所公开的。例如，每个测得的电信号被确定为在多个已知位置中的每一个处的信号相对于在预定义的位置之一或其它身体表面位置(例如，WCT)处的参考测量信号的差值，其中其它身体表面位置在坐标系中是已知的或不已知的，并且与在已知位置处的传感器电极阵列分离并隔开。例如，偶极模型可以被配置为表示偶极相对于参考信号的电势。预定参考位置可以选自多个已知传感器位置之一或其它已知位置。
在54处，确定初始偶极位置和力矩。可以使用图1的方法或其它方法计算初始偶极位置和力矩。例如，诸如通过最小化(2)中的成本函数或根据另一个模型函数，初始估计可以被提供为在传感器位置处测得的信号的函数。在其它示例中，初始位置可以被设置为搜索域的几何中心，诸如由几何数据(例如，从成像数据导出的)定义的患者心脏的中心。在其它示例中，初始偶极位置和力矩可以在搜索域内进行选择(例如，随机地)。
在56处，在偶极位置周围生成包络，该位置可以是在54处确定的初始偶极位置或如本文公开的其它更新的位置。包络可以对应于可以在搜索域内被数学上估计的任何几何构造。作为示例，包络可以对应于限定患者身体的外表面(测量电极所位于的地方)和初始偶极位置之间的表面的球体。虽然球体提供了由于其旋转对称性而有利于计算的几何结构，但是其它几何结构也可以被使用，诸如围绕要根据方法50定位的点的椭圆体、立方体等。例如，包络可以是心包络，诸如对应于或包括患者心脏的心外膜表面的一部分、模型心脏(患者的或通用心脏)的心外膜表面或由偶极模型表示的对象正在被定位到其的患者体内相对于患者的心脏或模型心脏具有已知空间关系的任何表面边界。
在58处，调整在52处测量的信号。调整可以包括从在所选择的参考传感器(例如，参考信道)处的对应测量值中减去每个测量值。可以实现各种方法来选择参考信道。例如，平面可以被定义为经过偶极位置(在54处的初始值或者在62处先前计算出的)，其中这种平面垂直于偶极方向。被确定为最接近该平面的传感器位置可以被选为参考信道。对于每个其它信道的测量值可以从该参考点的测量值中减去，以使参考电势为0(例如，地)。此外，参考选择可以考虑信号质量。例如，只有具有足够质量的信道才有资格用为参考。可以利用各种质量度量来评估信号质量以定义从中可以选择参考的信道集合。质量度量可以包括SNR、标准偏差等。作为另一个示例，参考选择还可以通过选择在从偶极位置到电极位置的向量和偶极方向的向量之间形成的最大角度或者用于确定传感器位置和偶极位置之间的几何距离的类似方法来实现。
在60处，调整后的信号测量值(来自58)被重建到包络(来自56)上。到包络上的逆重建可以通过求解逆问题来实现。逆问题的解的示例包括边界元方法(boundary elementmethod，BEM)或基本解的方法(method of fundamental solution，MFS)。例如，包络上的重建的电活动可以利用传感器所位于的坐标系统中的位置处(例如，在患者身体的外部上)的边界条件来计算。可以在60处实现的与将电描记图重建到空间包络上有关的附加信息在本文相对于图6的电描记图重建被公开。
在62处，计算偶极位置和力矩。例如，在62处的偶极位置和力矩的计算可以根据本文公开的任何方法(参见例如图1及其对应的描述)来实现。在62处的计算利用包络上重建的电势(在60处计算出)作为边界条件以计算新的偶极位置和力矩。在60处，通过应用强力方法或其它数值方法(例如，高斯方法、单纯形法或高斯-牛顿数字方法)来最小化偶极模型成本函数，可以数值地实现偶极位置和力矩计算。如本文所公开的，偶极模型成本函数可以是如(2)或其它公式中的用于偶极模型的最小二乘法成本函数。在62处确定的偶极位置可以包括驻留在感兴趣的体积区域内的空间点(或多个点)，诸如与患者身体中的心脏相关联的空间包络(例如，在56处生成的包络)内的点。替代地或附加地，可以计算偶极位置以驻留在已经向所确定的偶极位置的坐标系共同对齐的患者身体的对应解剖结构内或上。
在64处，将在62处计算出的偶极位置和力矩相对于先前计算出的偶极的位置和力矩的值进行比较。先前的值可以对应于来自54处的初始偶极位置和力矩(例如，对于方法50的第一次循环)或来自在62处的先前计算的估计值。在66处，做出关于计算出的偶极位置和力矩与先前计算出的值之间是否存在有效差异的确定。在66处的确定可以将偶极向量(幅度和方向)的差值相对于规定的收敛阈值进行比较。如果差值未超过阈值或者在66处仍然以其它方式被认为是有效的(是)，则该方法返回到56以重复56至66。
对于56-66的每个循环，基于新识别出的偶极位置(例如，如在先前循环中在62处计算出的)包络被移位。此外，在56-66的每个循环中，重新计算新移位的包络上的电活动(例如，电势)，从而求解逆问题(例如，MFS或BEM)。因此，每个循环采用更新的边界条件，该边界条件是用来在62处约束偶极位置和力矩的计算。用于在58处调整信号测量的参考信号也可以基于在前面循环中计算出的偶极的位置和力矩在每个循环中进行更新。因此，该方法将在56和66之间循环，直到计算出的偶极位置和力矩对应于根据在66处应用的评估被定位的源的偶极的实际位置和力矩。例如，可以设置有效阈值以提供用于估计偶极位置的期望精确度水平(例如，分辨率)。定位方法50将基于来自被定位的对象的施加的信号的电测量值产生源发射对象的绝对位置。
一旦计算出的偶极位置和力矩之间的差值不超过阈值(否)，该方法就进行到68，其中偶极位置和力矩被存储在存储器中。因此，存储的位置可以在70处被输出，以便在如本文所公开的对应的可视化中提供。偶极力矩(方向和幅度)也可以根据在60处的计算在输出中提供。作为为放置在感兴趣的体积中(例如，患者的身体)的给定源计算偶极位置和力矩(在62处)的结果，可以显示所确定的坐标的图形指示。例如，空间中用于未知位置的坐标被映射到为解剖体(例如，患者的心脏)确定的三维几何结构中。多个位置可以被聚集在一起，以定义移动对象的路径或轨迹。在另一个示例中，为接触患者体内的表面的对象计算出的位置可以被聚集在一起，以针对一个或多个腔室或其它解剖或植入对象相对于放置在患者的身体表面上的已知位置的非侵入性传感器定义对应的表面几何结构(例如，心内膜几何结构)。
对于包括被定位的源的给定探针设备(例如，导管)，双极导线之间的距离是已知的。该距离先验信息可以与计算出的偶极位置和偶极力矩组合，以使得能够重建双极导线对的位置。例如，除了电极之间的间隔之外，该方法还可以利用已知的电极长度和导线直径，以：(1)帮助重建导线对的位置，以及(2)优化导管可视化。这些技术中的一个或多个可以应用于沿着一个导管的不同双极对以确定导管的整体布局，或者应用于跨心脏中的多个导管的不同双极对。对于示例偶极方法，双极导线不需要与心室接触。
作为另外的示例，通过将边界条件直接集成在偶极模型成本函数的公式中，边界条件可以被强加在定位方法上，尤其在对偶极位置的计算上。例如，在使用BEM解决逆问题的上下文中，这可以被称为直接BEM方法。将参考(2)中所示的偶极模型来描述直接BEM方法。但是，本文公开的每个偶极模型以及其它合适的模型同样可以被公式化，以对偶极定位强加类似的边界条件。
作为示例，假定在具有偶极位置r和偶极力矩p的闭合表面T内的电偶极，则在点x处(例如，在身体表面上的电极位置)的电势测量值φT(x)满足：
Figure BDA0001234100840000151
使用来自11的边界条件，来自等式2的偶极模型成本函数可以被重写为包括边界条件作为最小二乘法最小化，诸如以下：
Figure BDA0001234100840000152
如本文所公开的，各种数学模型成本函数可以被用来将偶极模型表示为关于其未知参数(即，偶极位置和力矩)的数学优化函数。对于用于偶极模型的给定优化函数(例如，最小二乘法函数或对数似然函数)，可以单独地或统一地实现各种数值方法，以基于测得的电信号计算偶极位置和力矩。用于求解偶极模型成本函数的主要数值方法可以被分类为强力搜索方法或迭代方法。一些迭代方法的示例包括基于梯度的方法(例如，牛顿法、梯度下降法、共轭梯度法等)、单纯形搜索法或高斯-牛顿法，等等。
作为示例，可以利用变量精简来简化计算。在以上的偶极公式中，测量值相对于偶极力矩p是线性的。对于以上三个公式中的任何一个的最优解，可以通过求解以下线性系统来取得关于位置r'的表达式p：
Figure BDA0001234100840000161
然后，以上所有成本函数可以被视为仅关于r'的函数。
强力方法可以相对于每个偶极模型成本函数来实现。例如，候选域(心脏、心房或心室或两者的包络)被分区为小的区域，然后在这些子区域中的每一个中评估成本函数。对应于最小成本函数的位置是最优解的候选。取决于空间分辨率要求，系统和方法可以被配置为预先确定需要创建多少个子区域，或者这可以是用户可配置的参数(例如，响应于用户输入)。为了提高效率，可以进一步细化较粗略的分区以在较粗略分辨率中识别出的(一个或多个)子区域周围获得更精细的分辨率。即，本文公开的系统和方法可以确定对应于坐标系内的体积区域的粗略位置，并且然后进行迭代，直到为偶极位置在空间中的坐标实现期望的分辨率。
作为另一个示例，本文公开的系统和方法可以采用高斯-牛顿法来求解偶极模型成本函数，包括本文公开的示例公式(例如，最小二乘法和对数似然成本函数)。
对于写为M个分量的和的成本函数，每个相对于未知值是非线性的
Figure BDA0001234100840000162
其中在偶极应用中：
Figure BDA0001234100840000163
然后用于估计偶极位置的高斯-牛顿数值方法可以被写为如下：
xk+1＝xk-λk[J(xk)TJ(xk)]-1J(xk)TR(xk) (16)
其中J是残差R相对于x的雅可比矩阵，并且
Figure BDA0001234100840000173
是步长。
对于偶极最小二乘法模型函数的示例，诸如在以上等式2中，对于患者躯干T上的测量位置i的残差Ri可以被表达为力矩p和位置r的函数，如下：
Figure BDA0001234100840000171
作为另一个示例，以上从等式12提供的直接BEM最小二乘法模型，残差可以被表达为如下：
Figure BDA0001234100840000172
在偶极被恒定定位(例如，作为外科手术或其它过程的一部分)的一些示例中，假设在相邻时间实例之间没有太多的空间差异，用于计算偶极位置的初始位置可以被设置为先前的位置，从而提供“热启动”。例如，在直接以及其它方法中，可以在先前计算出的偶极位置周围的邻域(例如，在预定空间距离内)中选择搜索域。类似于迭代方法，例如基于梯度的方法或单纯形搜索方法，最后的位置可以被用作起始点，以实现类似的计算效率。
图3绘出了用于使用诸如本文公开的偶极模型来定位源的系统的示例。系统100包括生成对应于三维图像空间的图像数据的成像系统102。例如，引擎系统可以采用一个或多个图像模式(例如，以提供三维图像)。成像模式的示例包括超声波、计算机断层摄影术(CT)、3D旋转血管造影术(3DRA)、荧光透视法、磁共振成像(MRI)、X射线、正电子发射断层摄影术(PET)等。这种成像可以被单独地(例如，在测量之前或之后)执行，用于生成电解剖数据14。替代地或附加地，一些类型的成像可以与记录本文公开的电活动和定位方法同时进行。
图像处理系统104可以处理来自成像系统(例如，对应于一个或多个成像模式)的图像采集数据，并提供几何数据106。图像处理104可以包括对数字图像数据103中的解剖特征进行分割，其可以识别图像空间内的结构边界和基准(fiducial)标记。几何数据106因此可以包括用于在成像系统生成成像数据103时放置在感兴趣的体积上的多个电极中的每一个的传感器位置数据108。因此，多个传感器中的每一个的位置(例如，电极的几何中心或质心)可以通过成像处理104在三维空间中确定。此外，图像处理104可以从图像数据103生成解剖数据110。解剖数据110可以对应于由成像数据103提供的患者身体的一个或多个部分的分割的边界。这可以包括在成像期间传感器已经分布在其上的躯干的外表面。解剖数据还可以包括心脏的边界，包括心外膜或内表面中的一个或多个。
系统100还包括电测量系统116，该电测量系统116被配置为从由传感器位置数据108表示的位置处沿着患者身体分布的每个传感器接收信号。电测量系统116可以包括与患者身体一起放置的侵入性传感器、非侵入性传感器的布置或者在对应位置处的非侵入性和侵入性传感器的组合。在一些示例中，一个或多个侵入性传感器可以在患者身体内移动，诸如可以附连到探针(例如，导管)。探针上的这些传感器可以相对于由系统100定位的其它信号发射元件的电极放置在预定位置处。因此，电测量系统116基于由系统116实现的每个传感器感测到的电信号提供用于离散的已知位置的电测量数据118。数据118中的每个电测量值可以包括时间戳，诸如来自系统时钟的时间戳。施加的定位信号也可以被索引到相同的基底，以使得测量数据能够与被定位的信号同步。如所提到的，信号可以由信号生成器施加或者可以是自然生物信号。
由于探针的位置相对于被定位的信号发射元件是已知的，因此携带信号发射元件的设备或探针的位置可以在由几何数据106限定的三维坐标系中确定。也可以容易地确定坐标系内的探针的相对尺寸和配置，以促进在对应输出中的可视化。此外，如果多于一个点在这种设备上被定位，则其在三维系统空间内的朝向也可以被确定。假定偶极位置、力矩和磁极之间的间隔，可以确定沿着设备的两个点。可以检测多对导线，以允许通过多项式插值(例如，样条插值，诸如三次样条，B-样条等)或其它渲染方法进行逼真的渲染。
系统100包括定位方法112，诸如可以对应于图1和图2的方法或如本文以其它方式所公开的。因此，定位方法112可以对应于可由计算机内的一个或多个处理单元执行的指令。定位方法112因此采用偶极模型成本函数120。生成偶极模型，以表示作为对应于电测量数据118的测得的电信号的函数的偶极的位置和力矩。
定位还包括优化函数122，该优化函数122被配置为诸如通过相对于模型120实现成本函数最小化或其它优化算法(例如，最小二乘法、高斯法、高斯-牛顿法)来计算对来自模型120的偶极位置和力矩的解。
如本文所公开的，定位112可以受边界条件124约束。边界条件124可以被集成到偶极模型成本函数120中，以对应于用于重建电描记图并确定偶极的位置和力矩的直接方法(例如，如等式12中)。在其它示例中(例如，对应于图2的方法50)，边界条件可以被实现为应用到电测量数据118和几何数据106的预处理，以改进偶极模型成本函数的解。
附加地或替代地，在一些示例中，定位112还可以考虑与测量相关联的噪声，诸如本文所公开的。通过在偶极模型成本函数120中表示测量噪声，诸如本文所公开的，可以使得计算出的偶极位置精确度提高。可以使用由优化122实现的数值方法和/或成本函数120的其它细化。
定位方法112生成位置数据126，以表示给定坐标系内的偶极的位置(例如，基于几何数据106)。因此，作为已经与施加的定位信号同步(例如，通过相关联的时间戳对齐数据)的电测量数据118的函数，位置数据126可以将计算出的偶极位置表示为在一个或多个时间实例时的在三维空间中的绝对位置。通过随着时间的推移重复定位，源(例如，对应于探针或其它可移动对象)的移动可以随时间被跟踪，诸如由位置数据126的时间序列所表示的。在一些示例中，每个被跟踪探针的位置数据126可以在时间上求平均，以提供探针位置的平滑和鲁棒显示。平均还可以采用其它先验信息，诸如相邻探针距离等。位置数据126因此可以被用来生成诸如可以在患者的解剖体的图形图中提供的位置的可视化。
图4绘出了包括随时间推移的多个尖峰的定位信号130的示例。在图4的示例中，尖峰的每个峰，峰(由星号表示)对应于可以被索引和用于同步电信号测量(例如，通过图3的电测量系统116)的时间，使得只有在适当的时间索引处的电测量信号被用于正在实现的定位方法(参见，例如图1-3)。
图5绘出了叠加在患者心脏的图形表示上的偶极位置和力矩的示例。在图5中，基于时间和空间一致的电测量数据和几何数据，示出了用于不同视图的三个图形图140、144和148。例如，图140演示了右心房的前-后视图。偶极的位置和力矩在142处示出。在图144中，示出了右心房的右侧视图，并且偶极的位置在146处示出。类似地，图形图148演示了偶极149的位置并且演示了右心房的颅侧视图。在每个图142、144和146中，还演示了从偶极位置的中心向外延伸的偶极力矩的方向和幅度。
图6绘出了可以被用于定位感兴趣的体积(诸如患者的身体154)内的一个或多个电信号源的系统150的示例。系统150可以结合执行患者的诊断和/或治疗被采用。在一些示例中，系统150可以被实现为实时地生成患者心脏152的信号和/或图形图的对应图形输出，包括源的位置，作为过程的一部分(例如，在电生理研究期间的信号的监视)。附加地或替代地，系统150可以被用作治疗过程的一部分，诸如以帮助指导医生将治疗递送到期望的目标部位或区域(例如，包含识别出的致心律失常的电活动)。
例如，诸如导管的侵入性设备156可以插入到患者体内154中。设备156包括一个或多个电极，其被配置为递送能够被定位的能量。设备156可以将能量提供为特定于定位的信号、起搏信号或者递送诸如电影响组织的另一种治疗(例如，提供电治疗、或控制化学治疗、声波治疗、热治疗或其任何组合的递送)。
侵入性系统158可以包括被配置为控制信号生成器161以在设备156的一个或多个电极处施加定位信号的控件160。例如，控件160可以控制信号生成器161的参数(例如，电流、电压、重复速率、触发延迟、感测触发幅度)，用于经由(一个或多个)电极将治疗(例如，消融或刺激)递送到心脏152的一个或多个位置。控件160可以设置治疗参数并且基于自动、手动(例如，用户输入)或自动和手动控制的组合(例如，半自动)来施加刺激。侵入性系统158还可以被配置为经由设备156上的电极测量电活动、处理测得的信号并且提供对应的侵入性测量数据159。
此外，由信号生成器161生成并施加到设备156上的电极的定位信号可以由在三维坐标系中的已知位置处附连到身体154的多个传感器164测量。因此，传感器164可以感测电活动，包括对应于施加的定位信号的信号。传感器164还可以感测其它电信号，诸如对应于患者心脏的实时电描记图的电信号。
设备156的放置可以经由定位方法180来指导，定位方法180可以操作以采用如本文所公开的等效偶极模型和测量来定位设备156。例如，定位方法180因此可以计算偶极模型成本函数的解，以提供设备上的信号发射元件的坐标，从而定位设备156及其电极，如本文所公开的。指导可以是自动化的、半自动化的或基于提供的信息手动地实现。在定位期间，设备156上的电极可以接触或不接触患者心脏152、心内膜或心外膜。
作为另一个示例，偶极定位可以相对于较高振幅尖峰或医师为了各种临床原因递送的其它信号来实现。由于SNR高，因此定位引擎将可能在这种定位中相当自信。紧接着临床较高的振幅信号之后，定位信号(例如，不刺激或实现相同治疗效果的正常低输出脉冲)可以经由设备156上的一个或多个电极来递送，并且然后定位引擎可以响应于定位信号来计算设备的位置。可以为不同类型的定位中的每个计算位置的差值，并且该差值可以被用来校准系统。例如，如果导管在位置A处由于其它原因递送高振幅起搏脉冲，则偶极将定位到位置A。然后，在导管保持在位置A'(位置A的相同或略微移位的版本)的情况下，可以施加具有较低输出电流的定位信号，并且定位引擎可以采用偶极方法定位到位置A'。系统将把位置A'校准为真实的位置A，并且应用这种计算出的校准，其被存储在存储器中，用于将来的定位。校准还可以通过手术中成像(例如，x射线荧光透视、超声、CT等)来指导，以确认定位的位置与可以共同对齐到公共坐标系的成像位置匹配。
作为还有的示例，系统158可以位于患者身体154的外部，并且被配置为控制由设备156递送的治疗。例如，系统158还可以控制经由在递送设备(例如，一个或多个电极)156和系统158之间电连接的导电链路提供的电信号。一个或多个传感器(未示出，但可以是设备的一部分)还可以将传感器信息传送回系统158。
心脏152中的设备156在三维空间中的位置可以通过执行本文所公开的定位来确定，该定位当在手术期间实现时，可以经由输出系统162在手术中进行跟踪。因此，设备156的位置和治疗参数可以被分析，以帮助控制治疗。此外，治疗的应用(例如，响应于用户输入手动地或自动提供的)可以使时间戳或其它时间标识符被标记(例如，作为元数据)到测量数据，以识别何时治疗被应用并且触发定位以识别经由设备156应用治疗的位置。描述治疗的其它元数据(例如，类型、递送参数等)也可以与测量数据一起存储。
在递送治疗(例如，经由系统158)之前、期间和/或之后，可以使用测量系统158或侵入性系统166中的一个或多个来获取患者的电生理学信息。在图7的示例中，一个或多个传感器164可以被实现为用于记录患者电活动的阵列或其它配置。作为一个示例，传感器164可以对应于分布在患者躯干的一部分上用于测量与患者心脏相关联的电活动(例如，作为心电图映射过程的一部分)的身体表面传感器的高密度布置。可以被使用的非侵入性传感器阵列的示例在于2009年11月10日提交的国际申请No.PCT/US2009/063803中被示出和描述，该申请通过引用被结合于此。可以使其它布置和数量的传感器164。作为示例，传感器164可以是减少的一组传感器，其不覆盖患者的整个躯干并且被设计用于为特定目的测量电活动(例如，专门设计用于分析AF和/或VF的电极阵列)和/或用于监视心脏的预定空间区域。
位于设备156上的传感器可以单独地或与非侵入性传感器164结合使用，用于映射心内膜表面(诸如心室的壁)以及心外膜表面的电活动。在用于获取实时患者电信息的这些示例方法的每一个中，包括经由设备156侵入性地、经由传感器164非侵入性地、或者侵入性和非侵入性感测的组合，实时感测的电信号被提供给其对应的测量系统158，166。类似于侵入性系统158，测量系统166可以包括适当的控件和信号处理电路系统168，用于提供描述由传感器164检测到的电活动的对应测量数据170。测量数据170可以包括模拟和/或数字信息(例如，对应于电描记图数据14)。因此，测量数据159和170可以对应于用于定位的测得的电信号，如本文所公开的。
控件168还可以被配置为控制用于测量电活动和提供测量数据170的数据采集过程(例如，采样率、线路滤波)。在一些示例中，控件168可以与侵入性系统操作分离地控制测量数据170的采集，诸如响应于用户输入。在其它示例中，测量数据170可以与由信号生成器施加的用于定位的特定信号同时和同步获取。例如，可以利用适当的时间戳，用于索引相应测量数据159和170和定位信号的递送之间的时间关系。定位信号可以是由信号生成器施加的专门使得能够定位的特定信号。附加地或替代地，信号生成器可以自动地或响应于用户输入来施加定位信号，用于递送治疗。在任一示例中，非侵入性测量系统166可以经由传感器测量身体表面电活动以提供对应的测量数据170。因此，处理系统162可以执行各种信号处理和变换方法，包括定位方法180，以根据本文所公开的偶极定位方法定位源。
定位方法180可以被配置为基于测量数据170和/或159以及相关联的几何数据172来实现偶极定位方法的任何变型。由定位方法180确定的坐标可以被输出生成器188使用以提供输出数据174。输出数据174可以基于根据本文的方法确定的偶极位置的坐标来表示或特征化设备在三维空间中的位置。此外，位置(或相应的路径)可以被显示在跨心脏包络(例如，在心脏152的心外膜或心内膜表面上)的空间位置处。输出生成器188可以单独地显示位置。在其它示例中，位置可以与其它输出数据组合，以在心脏152的电活动的图形图上显示位置信息。
在一些示例中，由于测量系统166可以同时测量预定区域或整个心脏的电活动(例如，其中传感器164覆盖患者身体154的整个胸部)，因此测量在空间和时间上是一致的。因此，在输出数据174中提供的结果得到的输出位置的精确度与其它定位技术相比可以被提高，以向用户提供更准确和全局的信息来促进治疗的监视和应用。附加地或替代地，定位可以是连续的过程和/或相对于由系统158提供的治疗的应用进行同步。
作为另一个示例，电测量数据经由身体表面传感器164非侵入性地获得，电描记图重建186可以被编程以计算逆解并且基于测量数据170和几何数据172提供对应的重建电描记图。因此，重建的电描记图可以对应于跨包络的心电图活动，并且可以是静态的(在给定时刻是三维的)和/或动态的(例如，随时间变化的四维图)。可以在系统150中使用的逆算法的示例包括在美国专利号7,983,743和6,772,004中所公开的那些算法，这些专利通过引用被结合于此。因此，EGM重建186可以将经由传感器164测量的身体表面电活动重建到包络上的多个位置(例如，大于1000个位置，诸如大约2000个位置或更多)上。在其它示例中，输出系统162可以基于诸如经由设备156(例如，包括篮式导管或其它形式的测量探针)侵入性地测量的电活动来计算心脏的子区域上的电活动。如以上提到的，在一些示例中，定位方法180可以采用电描记图重建186以在偶极模型成本函数上强加边界条件(参见，例如图2)。附加地或替代地，由定位方法180实现的偶极模型成本函数可以直接对边界条件进行参数化(例如，如等式12中)。
如本文所公开的，包络(例如，心包络)可以对应于与患者心脏对应的三维表面几何结构，其表面可以是心外膜或心内膜。替代地或附加地，包络可以对应于位于患者心脏的心外膜表面和其中已放置传感器164的患者身体的表面之间的几何表面。此外，由电描记图重建186使用的几何数据172可以对应于实际的患者解剖几何结构、预编程的通用模型或其组合(例如，基于患者解剖体进行修改的模型)。经由单个等效偶极模型计算出的位置可以与几何结构共同对齐。
作为示例，几何数据172可以是患者躯干的图形表示的形式，诸如为患者获取的图像数据。这种图像处理(例如，成像处理104)可以包括从数字图像集中提取和分割解剖特征，包括一个或多个器官和其它结构。此外，每个传感器164的位置可以被包括在几何数据172中，诸如通过在电极被布置在患者上时获取图像并且通过适当的提取和分割来识别坐标系中的电极位置。也可以利用其它基于非成像的技术来获得电极在坐标系中的传感器阵列中的位置，诸如数字转换器或手动测量，获得的位置可以存储在几何数据172中。
几何数据172可以对应于数学模型，诸如可以是通用模型或已经基于患者的图像数据构建的模型。可以在几何数据172中识别适当的解剖或其它界标，包括传感器164的位置，用于结合计算出的设备的位置信息进行显示。这些界标的识别可以手动地(例如，由人通过图像编辑软件)或自动地(例如，经由图像处理技术)完成。
作为另外的示例，可以使用基于其几何表面的对应表示可以被构建的几乎任何成像模式来获取几何数据172，诸如本文所描述的。这种成像可以与记录用来生成患者测量数据170的电活动同时执行，或者成像可以被单独执行(例如，在已获取测量数据之前或之后)。
输出生成器188可以生成对应的输出数据174，其又可以被提供给显示器192中对应的图形输出，诸如包括设备156的位置的指示。位置可以显示在患者解剖体的图形模型上或叠加在心电图图194上。位置可以采用其它形式，以向用户提供指导，诸如本文所公开的。
可以采用图形用户界面(GUI)190来与处理系统162和/或系统158和/或166交互。例如，GUI可以被用来设置对应于计算出的图的输出可视化的、与显示的图形表示相关联的参数，诸如包括选择时间间隔、要在可视化中被呈现的信息的类型、以及可以响应于用户输入被选择的等。此外，用户可以采用GUI 190来选择性地编程一个或多个参数(例如，期望的分辨率、收敛阈值、模型和空间阈值、滤波器参数等)和/或选择偶极模型成本函数和由定位方法182使用的相关联的优化函数。
此外，在一些示例中，输入数据174可以由侵入性系统158结合控制治疗的递送或监视电特性来使用。被实现的控件160可以是完全自动化地控制、半自动地控制(部分自动化并且响应于用户输入)或基于输出数据174手动控制。在一些示例中，侵入性系统158的控件160可以利用输出数据174来控制一个或多个治疗参数。作为示例，控件160可以基于识别出的一个或多个心律失常因子来控制起搏治疗到心脏部位(例如，心外膜或心内膜壁)的递送。在其它示例中，个人可以查看在显示器中生成的图194，以在基于本公开确定的位置处手动地控制治疗系统。也可以基于输出数据174和对应的图形图194来控制其它类型的治疗和设备。
图7绘出了用于使用偶极定位来导航设备的方法200的示例。例如，方法200例如可以在图6的系统150中实现。因此，对于与方法200的某些特征有关的补充信息，可以参考图6。在202处，施加的电场在要被定位的源处递送。电场可以对应于专门设计的定位场或者应用于临床应用(例如，起搏等，诸如由信号生成器161提供给设备156上的电极)的场。
在204处，方法200包括经由传感器测量对应于施加的场的电势。传感器(例如，阵列154中或设备156上的传感器)。在206处，携带场递送元件(例如，在202处提供电场)的设备被定位(例如，偶极模型成本函数的优化)，并且显示在对应的输出设备上。在206处的定位可以根据本文公开的方法(例如，方法10或50、定位方法112、定位方法180)来实现。因此，定位的位置可以对应于可以归因于在患者体内移动以到目标位置的探针或其它设备在三维空间(例如，由对齐到患者身体的坐标系定义的体积空间)中的绝对位置。因此，显示器可以提供视觉表示以帮助指导用户将探针的位置调整到期望的目标。
在208处，为在206处确定的每个定位位置测得的信号和图形标记可以存储在存储器中。例如，存储在208处的标记可以被定义为一些基准标记，诸如从经由成像(诸如CT、MRI或本文公开的其它成像模式)分割的几何结构识别出的解剖界标。作为另一个示例，当探针或其它设备从一个位置前进到另一个位置(诸如用于递送治疗的目标部位)时，存储的位置信息可以被用来图形地构建轨迹以识别先前的位置或行进路径。
在210，探针可以被导航到靠近标记的粗略位置并且递送定位电场。作为示例，可以基于测量从患者心脏发射的电信号使用其它计算来确定标记，以识别焦点或与被识别为包括期望治疗的心律不齐活动的区域的点相关联的其它位置。
在212处，作为导航过程的一部分，测量与从设备发射的场对应的电势(如在204处)。在214处，可以调整探针的位置，直到探针的定位位置与在210处存储的标记的位置匹配。因此，该过程可以在212和214之间重复，直到定位位置和标记之间的差在期望的量内。可以对可在图形图上识别和标记的任何数量的目标位置重复该过程。此外，从214开始，该方法可以返回到204以在执行方法200的时间期间重复204-214。
作为还有的另一个示例，位置信息可以与解剖几何数据(例如，经由成像模式获取的数据106或172)结合使用以在该几何结构内导航。这种位置信息还可以被用来确定在一个或多个确定的位置处的心脏壁的壁厚度。例如，在定位信号发射探针(例如，导管)之前，可以使用诸如CT扫描或MRI的成像模式以相对于非侵入性传感器阵列来分割(定位)心外膜壳。由于心外膜壳的位置相对于传感器阵列是已知的，因此，当信号发射探针(例如，导管)在心脏内部时，用户可以在一个或多个室内游动导管以生成心内膜几何结构。
例如，医师将导管到处移动，直到其覆盖一个或多个室的整个心内膜表面区域。随着导管移动，可以以足够高的周期速率(例如，默认的或用户可编程的速率)生成定位电脉冲，以使得能够进行偶极定位方法(例如，如图1或图2中所示，或经由图7的方法180)，以连续地定位导管的尖端，从而在三维坐标系中-也相对于非侵入性传感器位置-构造心内膜。因此，在该阶段，心内膜壳和心外膜壳两者在公共坐标系中都是已知的，并且对应的位置信息可以存储在存储器中。利用这两个信息，系统可以将在任何位置处的壁厚度计算为心外膜壳上的最近位置和心内膜壳上的最近位置之间的差。
被进一步确定的结果产生的心内膜的三维几何结构可以存储在存储器中作为感兴趣的体积区域，其可以用于进一步的映射和信号发射对象(例如，导管或其它探针)的导航。例如，驻留在这种感兴趣的体积区域上或内的一个或多个部位(例如，作为3D位置存储在存储器中)可以被识别为，基于监视根据基本上实时的传感器测量计算出的对象的当前位置，信号发射对象(例如，导管或其它探针)可以移动到的目的地部位，如本文所公开的。
此外，本文公开的系统和方法可以被采用来重新导航到存储位置。例如，对应于在给定目标位置处的偶极场的存储的传感器测量值可以存储在存储器中。用户可以通过将新计算出的位置(从基本上实时的传感器测量确定的)与表示给定目标位置的存储的偶极位置匹配将信号发射对象导航回到给定目标位置。匹配可以基于在存储的偶极位置数据和基于当前传感器测量计算出的新位置之间的差来计算。
此外，可以基于计算出的差生成一个或多个结果指示符(例如，视觉和/或听觉指示符)，以提供指导来帮助用户将信号发射对象移动到期望的目标位置。可以为最终目的地和/或为从当前位置到目标目的地的预定行进路径生成指示符，其可以存储在存储器中。行进路径可以是已经经过的存储的行进路径(例如，在先前的过程期间)。附加地或替代地，行进路径可以是从信号发射对象的当前计算出的位置到目标目的地的预测行进路径。目标目的地可以是单个兴趣点，或者它可以是感兴趣的体积区域。
作为工作流的一部分，为未知位置确定的空间中的坐标可以在统一定义三维行进路径的多个时间实例上存储在存储器中。对应于行进路径的输出轨迹可以相对于与空间中的坐标共同对齐的患者解剖体一起显示。这实际上可以被用来观察在患者的解剖体内移动的导管或其它对象的路径，患者的解剖体可以包括血管(例如动脉和静脉)以及患者的心脏或其它感兴趣的解剖区域。路径的显示可以是随着时间动画的，以便演示导管随时间的移动速度(速度和轨迹)。在其它示例中，可以呈现轨迹以演示路径，以便促进重新跟踪对象的路径(例如，手动地、自动地和/或通过机器人)。
鉴于前述结构和功能描述，本领域技术人员将理解，本发明的各部分可以实现为方法、数据处理系统或计算机程序产品。因此，本发明的这些部分可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例或组合软件和硬件的实施例的形式。此外，本发明的部分可以是在其上具有计算机可读程序代码的计算机可用存储介质上的计算机程序产品。可以利用任何合适的计算机可读介质，包括但不限于，静态和动态存储设备、硬盘、光学存储设备和磁存储设备。
本文还参考方法、系统和计算机程序产品的框图描述了本发明的某些实施例。将理解，图示的方框以及图示中的方框的组合可以由计算机可执行指令来实现。这些计算机可执行指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置(或设备和电路的组合)的一个或多个处理器，以产生机器，使得通过处理器执行的指令实现在一个或多个方框中指定的功能。
这些计算机可执行指令还可以存储在计算机可读存储器中，其可以指示计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式工作，使得存储在计算机可读存储器中的指令产生制造物，其中包括实现在一个或多个流程图方框中指定的功能的指令。计算机程序指令还可以加载到计算机或其它可编程数据处理装置上，以使得在计算机或其它可编程装置上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，使得在计算机或者其它可编程装置上执行的指令提供用于实现在一个或多个流程图方框中指定的功能的步骤。
以上描述的是示例。当然，不可能描述每个可构想到的结构、部件或方法的组合，但是本领域普通技术人员将认识到，许多进一步的组合和排列是可能的。因此，本发明旨在包括落入本申请(包括所附权利要求)的范围内的所有这样的改变、修改和变化。
在本公开或权利要求叙述“一个”、“第一”或“另一个”元件或其等同物的情况下，它应当被解释为包括一个或多于一个这样的元件，既不要求也不排除两个或更多个这样的元件。如本文所使用的，术语“包括”意味着包括但不限于。术语“基于”意味着至少部分地基于。

Claims (28)

1.一种用于对象的定位和跟踪的方法，包括：
响应于在给定坐标系中的未知位置处施加的信号，将测量数据存储在存储器中，所述测量数据表示在给定坐标系中的多个已知测量位置中的每一个处的测得的电信号，所施加的信号包括不同于解剖产生的信号的预定波形，多个已知的测量位置包括在给定坐标系中相对于患者的解剖体对齐的、并且用于感测测量的电信号的各个电生理传感器的位置，各个传感器的位置包括分布在患者身体表面的非侵入性位置或在患者身体内已附连传感器的侵入性位置中的至少一个；
提供具有表示对应于所述施加的信号的偶极位置和力矩的参数的偶极模型成本函数；
对所述偶极模型成本函数强加边界条件；及
基于存储的测量数据和具有强加在其上的边界条件的偶极模型成本函数，确定给定坐标系中对应于偶极位置的未知位置。
2.如权利要求1所述的方法，其中强加边界条件还包括：
在给定坐标系中的空间包络上重建所述测得的电信号，并将重建的电信号存储在存储器中，给定坐标系中的所述未知位置是基于所述偶极模型成本函数和所述重建的电信号确定的。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述空间包络是第一空间包络，并且其中确定所述未知位置还包括：
在第一空间包络和所述未知位置之间的位置处重复地将电信号重建到另一个包络，并且基于将所述另一个包络上的重建的电信号施加到所述偶极模型成本函数直到所述偶极位置和先前确定的偶极位置之间的差值小于阈值来确定所述未知位置。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述边界条件被集成在所述偶极模型成本函数中。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述偶极模型成本函数被配置为参数化与所述测得的电信号相关联的噪声。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述噪声在所述偶极模型成本函数中被参数化为与所述测得的电信号相关联的方差。
7.如权利要求6所述的方法，其中与所述测得的电信号相关联的方差依赖于至少一些所述测得的电信号的已知测量位置而变化。
8.如权利要求1所述的方法，还包括计算每个测得的电信号相对于在预定义位置处的参考电信号之间的差值，并且其中所述偶极模型成本函数相对于计算出的差值参数化所述施加的信号的电场。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述预定义位置选自所述多个已知测量位置中的一个。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述预定义位置根据所述测得的电信号的已知测量位置为每个所述测得的电信号进行局部选择，以通过在其中提供了所述施加的信号的体积帮助补偿不均匀性的影响。
11.如权利要求1所述的方法，其中确定给定坐标系中的所述未知位置还包括基于所述测得的电信号和在驻留在给定坐标系中的一组位置上针对所述偶极模型成本函数计算出的偶极场来最小化差值，给定坐标系中的所述未知位置基于所述最小化来确定。
12.如权利要求1所述的方法，其中确定给定坐标系中的所述未知位置还包括实现高斯-牛顿方法，以确定给定坐标系中的所述未知位置。
13.如权利要求1所述的方法，其中所述多个已知测量位置包括在给定坐标系中用来感测所述测得的电信号的相应传感器的位置，及
其中相应传感器的位置包括患者身体表面上的非侵入性位置或患者体内已附连传感器的侵入性传感器中的至少一个。
14.如权利要求1所述的方法，还包括在包括解剖几何结构的图形图中显示所述确定的未知位置的指示。
15.如权利要求1所述的方法，其中所述施加的信号包括从部署在探针上的电极施加的预定波形。
16.一种用于对象的定位和跟踪的方法，包括：
响应于驻留在给定坐标系中的未知位置处的施加的信号，将测量数据存储在存储器中，所述测量数据表示在给定坐标系中的多个已知位置中的每一个处测得的电信号，所施加的信号包括不同于解剖产生的信号的预定波形，多个已知的测量位置包括在给定坐标系中相对于患者的解剖体对齐的、并且用于感测测量的电信号的各个电生理传感器的位置，各个传感器的位置包括分布在患者身体表面的非侵入性位置或在患者身体内已附连传感器的侵入性位置中的至少一个；
提供具有表示偶极位置和力矩的未知参数的偶极模型成本函数作为所述测得的电信号的函数，所述偶极模型成本函数还对与所述测得的电信号相关联的噪声进行参数化；及
基于偶极模型和存储的测量数据，确定给定坐标系中对应于偶极位置的未知位置。
17.如权利要求16所述的方法，其中所述噪声在所述偶极模型成本函数中被参数化为表示与所述多个已知位置中的每一个处的所述测得的电信号相关联的噪声的方差。
18.如权利要求17所述的方法，其中与所述测得的电信号相关联的所述方差具有依赖于至少一些所述测得的电信号的已知位置而变化的值。
19.如权利要求16所述的方法，还包括计算每个测得的电信号相对于在预定义位置处的参考电信号之间的差值，并且其中所述偶极模型成本函数相对于计算出的差值参数化所述施加的信号的电场。
20.如权利要求19所述的方法，其中所述预定义位置选自所述多个已知位置中的一个，或者根据所述测得的电信号的已知位置为每个所述测得的电信号局部选择所述预定义位置，以通过其中提供了施加的信号的体积帮助补偿不均匀性的影响。
21.如权利要求16所述的方法，还包括在所述偶极模型成本函数上强加边界条件，其中给定坐标系统中的所述未知位置是利用强加在其上的所述边界条件来确定的。
22.如权利要求21所述的方法，其中强加边界条件还包括：
在给定坐标系中的空间包络上重建所述测得的电信号，并将重建的电信号存储在存储器中，给定坐标系中的所述未知位置基于所述偶极模型成本函数和重建的电信号来确定。
23.如权利要求21所述的方法，其中所述强加的边界条件被集成在所述偶极模型成本函数中。
24.一种用于对象的定位和跟踪的系统，包括：
非临时性存储器，存储表示围绕体积的多个测量位置的几何结构和在给定坐标系中对齐的解剖数据；
测量系统，接收在所述多个测量位置处测得的信号，包括响应于施加到所述体积内的位置的信号，并且提供表示在所述多个测量位置中的每一个处测得的信号的测量数据，所述测量数据被存储在存储器中，所施加的信号包括不同于解剖产生的信号的预定波形，多个已知的测量位置包括在给定坐标系中相对于患者的解剖体对齐的、并且用于感测测量的电信号的各个电生理传感器的位置，各个传感器的位置包括分布在患者身体表面的非侵入性位置或在患者身体内已附连传感器的侵入性位置中的至少一个；
定位系统，包括具有表示对应于施加的信号的偶极位置和力矩的未知参数的偶极模型成本函数，所述定位系统在所述偶极模型成本函数上强加边界条件，以基于测量数据确定施加的信号在给定坐标系中对应于偶极位置的位置。
25.如权利要求24所述的系统，其中所述定位系统通过在给定坐标系中的空间包络上重建所述测得的信号并将重建的电信号存储在存储器中来将对所述偶极模型成本函数强加所述边界条件，施加的信号在给定坐标系中的位置基于所述偶极模型成本函数和所述重建的电信号来确定。
26.如权利要求24所述的系统，其中所述边界条件被集成在用于确定所述施加的信号的位置的所述偶极模型成本函数中。
27.如权利要求24所述的系统，其中所述偶极模型成本函数还被配置为参数化与在所述多个测量位置处测得的信号相关联的噪声。
28.如权利要求24所述的系统，还包括：
信号生成器，生成所述施加的信号；及
输出生成器，生成存储在存储器中的输出数据，用于显示位置相对于解剖图的指示。
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