CN115998310A - 血管内图像中的阴影的检测与验证 - Google Patents

血管内图像中的阴影的检测与验证 Download PDF

Info

Publication number
CN115998310A
CN115998310A CN202211538558.6A CN202211538558A CN115998310A CN 115998310 A CN115998310 A CN 115998310A CN 202211538558 A CN202211538558 A CN 202211538558A CN 115998310 A CN115998310 A CN 115998310A
Authority
CN
China
Prior art keywords
shadow
local
shadows
scan line
edge
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211538558.6A
Other languages
English (en)
Inventor
克里斯多夫·E·格里芬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LightLab Imaging Inc
Original Assignee
LightLab Imaging Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by LightLab Imaging Inc filed Critical LightLab Imaging Inc
Publication of CN115998310A publication Critical patent/CN115998310A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A61B5/0066—Optical coherence imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0082—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0082—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes
    • A61B5/0084—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes for introduction into the body, e.g. by catheters
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0833—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures
    • A61B8/0841—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures for locating instruments
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0891—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/12—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves in body cavities or body tracts, e.g. by using catheters
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/06—Devices, other than using radiation, for detecting or locating foreign bodies ; determining position of probes within or on the body of the patient
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10101—Optical tomography; Optical coherence tomography [OCT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G06T2207/10136—3D ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20004—Adaptive image processing
    • G06T2207/20012—Locally adaptive
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Abstract

本发明部分地涉及关于从血管内成像数据收集期间获得的数据集的阴影检测和阴影验证。该方法可以使用关于候选阴影区域的局部自适应阈值和扫描线水平分析来确定候选阴影的集合，用于验证或拒绝。在一个实施方式中，阴影是支架撑杆阴影、导丝阴影、侧支阴影或其它阴影。

Description

血管内图像中的阴影的检测与验证
技术领域
本发明涉及用于诸如血管内图像中的阴影和支架撑杆的特征检测的系统和方法。
背景技术
介入心脏病专家在插管手术治疗中加入了各种诊断工具，以计划、指导和评估治疗。通常使用x线透视法来执行血管的血管造影成像。接着，这样的血管成像在诸如心脏搭桥手术或支架植入的干预期间被医生用于诊断、定位和治疗血管疾病。诸如光学相干断层摄影术(optical coherence tomography，OCT)的血管内成像技术也是有价值的工具，其可用于替代x线透视法或者与x线透视法结合使用以获得关于给定对象的血管状况的高分辨率的数据。
血管内光学相干断层摄影术是一种基于导管的成像模式，其使用光窥视冠状动脉壁，并生成其图像以供研究。利用相干光、干涉量度法和微光学技术，OCT可以提供病变血管内的具有微米级分辨率的视频速率的体内断层摄影术。使用光纤探针以高分辨率观察亚表层结构使得OCT对于内部组织和器官以及植入的诸如支架的医疗器械的微创成像特别有用。
支架是治疗血管狭窄的常用介入。对于临床医生来说，制定个性化的支架计划至关重要，该计划根据患者的血管解剖结构进行制定，以确保血管内手术的最佳结果。支架在血管内图像中产生阴影，并且检测现有的支架布署必须解决与血管内图像中的阴影相关的各种挑战。
本发明解决了与阴影检测和阴影验证相关的各种挑战。
发明内容
本文公开了在血管内数据集(诸如血管图像)的背景下，用于检测阴影和与阴影检测有关的增强的系统和方法。在一个实施方式中，所述系统和方法使用局部自适应阈值来检测候选阴影。此外，在一些实施方式中，可以对候选阴影进行验证以减少假阳性的阴影。
本文公开的系统和方法检测与支架撑杆、导丝以及其它血管内成像探针部件和血管特征相关联的各种阴影。在一个实施方式中，使用支架撑杆在成像期间产生的阴影来检测支架撑杆。
部分地，本发明涉及一种检测血管内图像中的阴影的方法。该方法包括：确定组织强度的局部估计；生成/确定随扫描线变化的局部自适应阈值；以及基于其中组织投影强度低于所述局部自适应阈值的一组或多组扫描线来检测与血管内物体相关联的阴影。在一个实施方式中，该方法包括使用血管内诊断系统存储一个或多个血管内数据集，每个血管内数据集包括多条扫描线。
在一个实施方式中，使用局部自适应阈值来执行阴影检测。在一个实施方式中，以每条扫描线为基础，相对于各种强度水平应用局部自适应阈值方法。在一个实施方式中，即使诸如第一方法和第二方法的两种方法与不同的阴影搜索标准或特征一起使用，该阴影检测方法被配置为具有适合于找到阴影的灵敏水平。因此，这些方法还可以包括一个或多个验证步骤以验证阴影。在基于最初检测到的和验证过的阴影检测撑杆/导丝时，使用一些验证步骤可提高整体性能和准确性。
在一个实施方式中，使用局部自适应阈值来执行阴影检测。在一个实施方式中，以每条扫描线为基础，相对于各种强度水平应用局部自适应阈值方法。此外，作为后续、备用或替选阴影检测方法，可以基于用户指定的或诊断血管内数据收集系统指定的标准来搜索和检测局部最小值。在一个实施方式中，局部最小值具有大于或等于局部自适应阈值(LAT)的强度值。在一个实施方式中，局部最小值具有大于LAT的强度值。
在一个实施方式中，使用诊断系统来实施所述方法的一个或多个步骤，所述诊断系统包括：用于接收血管内数据的输入端；用于存储所述数据集的一个或多个电子存储设备；与所述输入端和所述一个或多个电子存储设备电通信的一个或多个计算设备/数据处理装置；以及能够由所述一个或多个计算设备执行以进行所述方法的一个或多个步骤的指令、图像滤波器、采样方法、内核、运算符和图像处理软件模块。所描述的技术的实现方式可以包括硬件、方法或过程、或在计算机可访问介质上的或者存储在计算机可读介质(诸如非临时性计算机可读介质)中的计算机软件。
部分地，本发明涉及一种一个或多个计算设备的系统，所述计算设备被配置为通过将软件图像处理模块和其它软件、固件、硬件或其组合安装在使系统执行动作的操作的系统上来执行特定的操作或动作。可以配置一个或多个计算机程序以通过使其包括在由数据处理装置执行时使该装置执行动作的指令来执行特定操作或动作。本发明的一个大体方面包括一种检测血管内图像中的阴影的方法。该方法包括：使用血管内诊断系统存储一个或多个血管内数据集，每个血管内数据集包括多条扫描线。该方法还可以包括确定每条扫描线上的多个线投影，每个线投影使用近组织偏移和远组织偏移来确定。
在一个实施方式中，所述方法还包括使用线投影确定组织强度的局部估计。该方法还可以包括确定随扫描线变化的局部自适应阈值。该方法还可以包括使用其中强度的局部估计低于局部自适应阈值的连续扫描线的分组来识别表示血管内数据集中的感兴趣特征的阴影。该方面的其它实施方式包括相应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，以上每一者被配置为执行该方法的动作。
在本发明的一个实施方式中，实现方式可以包括以下特征中的一个或多个特征。所述方法还可以包括确定多条扫描线的多个近偏移。该方法还可以包括确定多条扫描线的多个远偏移。该方法还可以包括基于所述线投影内的局部最小值的存在来识别候选阴影，其中，所述局部最小值的强度小于在所述多条扫描线的一条扫描线的任一侧上的邻域内找到的一个或多个最大强度的给定部分。该方法还可以包括估算与每条扫描线周围的搜索窗口相关的多个斜率值，以识别指示阴影区域的边缘的斜率的变化。该方法还包括针对检测到的边缘执行一个或多个阴影验证方法。在一个实施方式中，所述组织强度的所述局部估计是以每条扫描线为基础而生成的平滑后的投影。该方法还包括沿着所述平滑后的投影搜索一个或多个相对极值以及使用所述一个或多个相对极值基于标签来识别阴影。所述方法中，所述标签是处在两个波峰之间的波谷。
在一个实施方式中，所述方法还可以包括在一个或多个线投影中执行对阴影区域的搜索。该方法还包括验证所识别的阴影。在一个实施方式中，验证所述阴影还包括用内核检测一个或多个边缘。该方法还包括在血管的表示中显示一个或多个物体，所述物体与所述一个或多个验证通过的阴影相关联。该方法还包括识别低于所述局部自适应阈值的线投影的阴影。该方法还包括使用组织的局部平均值以每条扫描线为基础上生成局部自适应阈值。
在一个实施方式中，使用诊断系统来实施所述方法的一个或多个步骤，所述诊断系统包括：用于接收一个或多个血管内数据集的输入端，用于存储所述一个或多个血管内数据集的一个或多个电子存储设备，与所述输入端和所述一个或多个电子存储设备电通信的一个或多个计算设备，以及可由所述一个或多个计算设备执行以进行所述方法的一个或多个步骤的指令、图像滤波器和图像处理软件模块。在一个实施方式中，所述血管内诊断系统是光学相干断层摄影术系统。
在一个实施方式中，该方法还包括使用组织的局部平均值以每条扫描线为基础而生成局部自适应阈值。该方法还包括识别低于所述局部自适应阈值的线投影的阴影。该方法还包括执行局部最小值搜索以识别另外的候选阴影。该方法还包括使用测量的所述线投影的斜率值对一个或多个阴影边界扫描线执行边缘细化。
在一个实施方式中，使用诊断系统来实施所述方法的一个或多个步骤，所述诊断系统包括：用于接收一个或多个血管内数据集的输入端，用于存储所述一个或多个血管内数据集的一个或多个电子存储设备，与所述输入端和所述一个或多个电子存储设备电通信的一个或多个计算设备，以及可由所述一个或多个计算设备执行以进行所述方法的一个或多个步骤的指令、图像滤波器和图像处理软件模块。所描述的技术的实现方式可以包括硬件、方法或过程、或计算机可访问介质上的计算机软件。
在一个方面，本发明涉及一种检测血管内图像中的阴影的方法，该方法可以包括使用血管内诊断系统存储一个或多个血管内数据集，每个血管内数据集包括多条扫描线。该方法还可以包括确定用于所述多条扫描线的第一偏移和第二偏移。该方法还可以包括通过对所述第一偏移与所述第二偏移之间的样本进行求平均值来确定所述多条扫描线中的每条扫描线的线投影。该方法还可以包括执行对所述线投影内的阴影区域的搜索。该方法还可以包括验证所识别的阴影。该方法还可以包括在所述血管的表示中显示一个或多个物体，所述物体与一个或多个验证通过的阴影相关联。该方面的其它实施方式包括相应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，以上每个被配置为执行该方法的动作。
在一个实施方式中，实现可以包括以下特征中的一个或多个特征。在一个实施方式中，血管内诊断系统是光学相干断层摄影术系统。该方法还可以包括使用局部平均组织值以每条扫描线为基础而生成局部自适应阈值。该方法还包括识别低于所述局部自适应阈值的线投影的阴影。该方法还可以包括执行局部最小值搜索以识别另外的候选阴影。该方法还可以包括使用测量的所述线投影的斜率值对一个或多个阴影边界扫描线执行边缘细化。
在一个实施方式中，使用诊断系统来实施所述方法的一个或多个步骤，所述诊断系统包括：用于接收一个或多个血管内数据集的输入端，用于存储所述一个或多个血管内数据集的一个或多个电子存储设备，与所述输入端和所述一个或多个电子存储设备电通信的一个或多个计算设备，以及可由所述一个或多个计算设备执行以进行所述方法的一个或多个步骤的指令、图像滤波器和图像处理软件模块。所描述的技术的实现可以包括硬件、方法或过程、或计算机可访问介质上的计算机软件以及本文公开的其它特征。
尽管本发明涉及不同的方面和实施方式，但应该理解，本文公开的不同方面和实施方式可以适当地整体或部分地结合在一起。因此，本文公开的每个实施方式可以适当地针对给定的实施方式以不同程度并入每个方面，并且来自各种方法的步骤可以被组合而没有限制。
从下面的描述和附图中，公开的实施方式的其它特征和优点将显而易见。
在一个实施方式中，适用于本文描述的检测步骤的支架撑杆通常是金属支架撑杆。在使用血管内探针进行成像期间，任何产生阴影的支架撑杆也适用于使用本文所述的方法来检测。
附图说明
附图不一定是按比例绘制和强调，而是总体上根据示例性原则布置。这些附图在所有方面中都被认为是示例性的，并且不意图限制本发明，本发明的范围仅仅由权利要求限定。
图1A是根据本发明的示例性实施方式的示例性血管内数据收集系统和相关联的血管内数据收集探针以及相关的图像处理、检测和其它软件部件。
图1B是根据本发明的示例性实施方式的用于检测阴影、支架撑杆和其它血管内特征的过程流程图。
图2是根据本发明的示例性实施方式的支架检测过程的过程流程图。
图3A是根据本发明的示例性实施方式的以2-D空间坐标表示的血管内极性图像数据，其包括使用本文描述的方法分析和检测的各种阴影区域。
图3B是根据本发明的示例性实施方式的将极坐标表示为图3A的矩形R-θ图像的血管内极性图像，其包括使用本文描述的方法分析和检测的各种阴影区域。
图3C是根据本发明的示例性实施方式的在2-D空间坐标系中表示的并且相对于图3A的图像生成的掩膜。
图3D是根据本发明的示例性实施方式的将极坐标表示为相对于图3B的图像生成的矩形R-θ图像的掩膜。
图4是根据本发明的示例性实施方式的各种阴影检测和验证步骤以及其它血管内数据处理步骤的过程流程图。
图5是根据本发明的示例性实施方式的在扫描线对强度值情况下，使用来自血管内图像帧(诸如OCT图像帧)的数据和由血管内图像帧的数据确定的与组织的强度、投影、相对极值、局部自适应阈值、阴影(如曲线、线)或数据点相关联的值生成的线投影的示例性的图。
图6是根据本发明的示例性实施方式的示出了示例性阴影搜索方法的过程流程图。
图7A至图7C是根据本发明的示例性实施方式的诸如可以应用于图像以检测特征或其它感兴趣值的运算符的示例。
具体实施方式
本文公开的系统和方法涉及血管内成像和由于支架撑杆、血管内成像探针部件和其它因素而可能出现在这样的图像中的阴影。血管内区域中阴影的存在是成问题的，因为在诊断过程中，它们可能被错误地识别为侧支、狭窄、脂质池或以其它方式模糊感兴趣的特征。在诸如OCT和IVUS图像的血管内图像中，昏暗和模糊的阴影会导致不想要的图像处理误差，并干扰图像处理线程中的其它步骤。而且，在一个实施方式中，准确的阴影检测是支架撑杆检测、导丝检测以及阴影生成物体(诸如金属物体)检测中的预测步骤。
部分地，本发明涉及将阴影检测增强为对模糊的阴影更敏感的方法。作为一个竞争因素，为检测模糊的阴影而增加灵敏度阈值可能会导致许多假阳性被识别。在本发明的用于候选阴影的一个实施方式中，执行阴影验证步骤，以减少或去除假阳性的数量。本文描述的方法和实现方式可以与各种血管内成像系统和探针一起使用。
图1A是描绘血管5(诸如动脉)、数据采集探针7以及血管内数据收集和处理系统10的高级示意图。系统10例如可以包括OCT系统、IVUS系统或其它血管内成像系统。在血管5中示出支架12。支架包括多个撑杆。一些撑杆可能产生阴影或阴影区域SR，作为用血管内探针使血管成像的过程的一部分。系统10可以包括适用于执行侧支检测、峰值检测、阴影区域检测和处理、误差校正、模型比较、管腔检测和本文所述的各种其它过程的各种软件模块。系统10可以包括满足本文描述的应用和数据收集的一致性和带宽要求的合适的光源。系统10可以包括超声成像系统。探针7可以包括具有导管部分的导管20，所述导管部分具有设置在其中的一个或多个光纤15和探针尖端17。在一个实施方式中，探头尖端17包括光束导向器。
如图所示，导管20被引入到诸如动脉管腔的管腔11中。探针7可以包括旋转光纤15或可滑动的光纤15，该光纤15将光向前导向到管腔14中或导向到与光纤15的纵轴线垂直的方向。因此，在光纤15旋转时从探针侧面引导光的情况下，收集关于血管5的壁的OCT数据。血管5的壁限定管腔边界。可以利用使用管腔检测软件部件从在探针尖端17处收集到的光学信号获得的距离测量值来检测该管腔边界。可以在探针穿过动脉回拉期间产生的扫描线中识别阴影区域和其它特征。阴影区域可能与支架撑杆相关联，也可能与支架撑杆不相关联。在一个实施方式中，探针7可以包括除了OCT之外的诸如超声波的其它成像模式。
如图1A所示，探针尖端17位于管腔14中，使得探针尖端17位于血管5的支架区域的远端。探针尖端17被配置为发射光并接收来自诸如支架12以及血管5的壁的物体的反向散射光。通过管腔14拉动探针尖端17以及数据收集探头7的其余部分，使得尖端穿过支架区域并且使支架撑杆成像。这些撑杆可以在被成像时产生阴影。探针7与OCT系统10光通信。经由光纤15连接到探针尖端17的OCT系统或子系统10可以包括诸如激光器的光源、具有样本臂和参考臂的干涉仪、各种光路、时钟发生器、光电二极管和其它OCT系统部件。
在一个实施方式中，光接收器31(诸如基于平衡光电二极管的系统)可以接收从探针7出射的光。计算设备40(诸如计算机、处理器、专用集成电路(ASIC)或其它设备)可以是OCT系统10的一部分，或者可以被包括作为与OCT系统10进行电通信或光通信的单独的子系统。计算设备40可以包括存储器、存储设备、总线和适用于处理数据的其它部件、以及软件44(诸如被配置为用于侧支检测、用于候选支架撑杆选择或识别、用于候选支架撑杆阴影区域检测、用于支架图像数据可视化的相关性和比较以及用于下面讨论的回拉数据收集的图像数据处理级)。软件模块44可以包括如本文所述的阴影检测模块以及相关联的过程和步骤。
在一个实施方式中，计算设备40包括或访问软件模块或程序44，软件模块或程序诸如侧支检测模块、管腔检测模块、支架检测模块、支架撑杆验证模块、候选支架撑杆识别模块和其它软件模块。软件模块或程序44可以包括图像数据处理线程或其部件模块以及一个或多个图形用户界面(graphical user interface，GUI)。这些模块可以是彼此的子集，并通过各种输入、输出和数据类别进行布置和连接。在一个实施方式中，软件模块或程序44包括阴影检测模块和过程、线投影确定模块和过程、阴影验证模块和过程、以及其它本文描绘和描述的过程和模块，而不进行限制。
本发明可以被实现为一个或多个计算机程序产品，即编码在计算机可读介质上的计算机程序指令的一个或多个模块，用于由数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作。计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、存储设备或它们中的一个或多个的组合。术语“数据处理装置”或计算设备涵盖用于处理数据的所有装置、设备和机器，例如包括可编程处理器、计算机、或多个处理器或其它计算设备或数据处理设备、或数据转换设备。除了硬件之外，该装置/设备还可以包括为所讨论的计算机程序创建执行环境的代码，例如构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或者它们中一个或多个的组合的代码。
计算机程序(也称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)可以用任何形式的编程语言(包括编译或解释语言)进行编写，并且可以以任何形式部署，包括作为独立程序或作为适合在计算环境中使用的模块、部件、子程序或其它单元。计算机程序不一定对应于文件系统中的文件。程序可以存储在保存其它程序或数据(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中、存储在专用于所讨论的程序的单个文件中、或者存储在多个协调文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。可以将计算机程序部署为在一台计算机上执行或在位于一个站点或跨多个站点分布并通过通信网络互连的多台计算机上执行。
本发明描述的过程和逻辑流程可以通过由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器执行，以通过对输入数据进行操作并生成输出来执行功能。该过程和逻辑流程也可以由专用逻辑电路(例如，FPGA(field programmable gate array，现场可编程门阵列)或ASIC(application specific integrated circuit，专用集成电路))执行，并且装置也可以实现为专用逻辑电路(例如，FPGA(field programmable gate array，现场可编程门阵列)或ASIC(application specific integrated circuit，专用集成电路))。
举例来说，适于执行计算机程序的处理器包括通用微处理器和专用微处理器以及任何类型的数字计算机的任何一个或多个处理器。通常，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或从两者接收指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器以及用于存储指令和数据的一个或多个存储设备。通常，计算机还将包括一个或多个用于存储数据的大容量存储设备(例如磁盘、磁光盘或光盘)，或者可操作地连接以从上述大容量存储设备接收数据、或将数据传输到大容量存储设备、或者既从上述大容量存储设备接收数据又将数据传输到大容量存储设备。然而，计算机不需要这种设备。
计算机或计算设备可以包括机器可读介质或其它存储器，该其它存储器包括用于显示图形用户界面的一个或多个软件模块，诸如接口。计算设备可以使用网络交换诸如监视数据或其它数据的数据，该网络可以包括一个或多个有线连接、光学连接、无线连接或其它数据交换连接。
计算设备或计算机可以包括能够执行一组指令(顺序执行或其它)的服务器计算机、客户端用户计算机、控制系统、血管内或血管造影诊断系统、微处理器或任何计算设备，所述一组指令指定该计算设备要采取的动作。此外，术语“计算设备”还应被理解为包括单独执行或联合执行一组(或多组)指令以执行任意一个或多个软件特征或方法或作为本文描述的系统部件之一进行操作的计算设备的任意集合。
示例性图像处理线程及其部件可以构成程序44中的一个或多个程序。软件模块或程序44接收图像数据并将这些图像数据转换成血管的二维和三维视图，并且支架可以包括管腔检测软件模块、峰值检测软件模块、支架检测软件模块、侧支检测软件模块、阴影检测模块、扫描线选择模块、检测到的候选支架撑杆阴影区域模块内的撑杆检测或作为检测到候选支架撑杆阴影区域模块的源的撑杆检测、阴影验证模块、图像处理内核和运算符、以及其它软件模块，以执行本文描述的步骤。图像数据处理线程、其部件软件模块和相关方法以及本文描述的任何方法被存储在存储器中，并且使用一个或多个计算设备(诸如处理器、设备或其它集成电路)来执行。
如图所示，在图1A中，显示器46也可以是系统10的一部分，用于显示诸如使用收集到的图像数据生成的血管的横截面视图和纵向视图的信息47。可以通过显示器46向使用者显示支架和管腔边界的表示(诸如支架和管腔边界的OCT图像或IVUS图像)。在显示这些特征和可能在显示的图像中包括的具有识别标记的任何编码或标记之前，执行侧支检测、阴影检测和支架检测。该基于OCT的信息47可以使用一个或多个图形用户界面(GUI)来显示。图3A和3B的图像是可以使用GUI和各种输入设备来显示和交互的信息47的示例。
另外，该信息47可以包括但不限于，横截面扫描数据、纵向扫描、直径图、图像掩膜、支架、贴壁不良区域、管腔边界、以及血管的其它图像或表示或使用OCT系统和数据收集探针获得的潜在距离测量值。计算设备40还可以包括软件或程序44，所述软件或程序可以被存储在一个或多个存储设备45中并被配置为利用如文本、箭头、颜色编码、高亮显示、等高线的或其它合适的人或机器可读标记来识别阴影和支架撑杆(包括阴影区域内的撑杆)和其它血管特征。
一旦利用探针获得OCT数据并将其存储在存储器中，OCT数据可以被处理以生成信息47，诸如沿回拉区域的长度的血管的横截面视图、纵向视图和/或三维视图或其子集。这些视图可以被描绘为如图3A和图3B所示的以及本文另外描述的用户界面的一部分。
支架检测过程和相关的子过程和并行过程
部分地，本发明涉及可应用于检测各种阴影生成物体的阴影检测方法。因此，部分地，本发明还涉及一种金属器具或物体检测方法，其包括用于检测在血管内记录或回拉(诸如OCT回拉或IVUS回拉)的每个帧内的这种金属物体的点或元素的自动化方法。所述金属物体或器具可以包括支架和部件支架撑杆、导丝、以及其它金属或阴影生成元件。在一个实施方式中，支架检测可以包括组织偏移的检测、阴影的检测、检测到的阴影内的撑杆的检测、以及导丝边界处的撑杆的检测以及侧支内的撑杆的检测。可以执行验证阴影/撑杆的步骤以及与阴影/撑杆相关的搜索以减少假阳性。可以使用线处的原始峰值方法(
Figure BDA0003976265780000091
 atPeak Line Method，NPLM)执行撑杆检测。图1B中包括这些步骤的概述。
图1B是支架检测过程80的过程流程图。存在输入数据(诸如导丝数据204、管腔边界数据106和侧支数据122)的各种来源。可以通过对使用如关于图1A描述的探针获得的血管内数据进行操作和转换来获得这些以及其它数据集。在一个实施方式中，支架检测过程中的第一步骤是阴影检测101。接着，在一个实施方式中，该过程中的下一个步骤是偏移检测110。支架撑杆产生阴影，并且在近偏移(更接近管腔/探针)和远偏移(血管壁内)之间的组织区域中观察到该阴影。凭经验观察到，阴影将出现在近偏移和远偏移之间的组织区域中。在一个实施方式中，远偏移量是将组织区域从本底噪声区分开的近似值。在一个实施方式中，使用交叉帧验证来执行假阳性分析。
该在近偏移和远偏移之间的区域限定了在检测阴影时要在其内搜索的区域。在一个实施方式中，从检测到的阴影和偏移产生撑杆检测候选者。以这种方式，确定候选撑杆(115)。生成撑杆的贴壁水平(135)，接着使用指示贴壁水平的色标或其它标记来显示描绘的撑杆中包含的撑杆位置和贴壁水平。因此，使用2D或3D显示来显示检测到的撑杆。
在一个实施方式中，侧支检测过程与支架检测过程并行操作。使用线处的原始峰值方法(NPLM)在侧支中检测撑杆(120)，接着是假阳性降低方法。NPLM过程可用于检测被覆盖或被监禁的侧支，在被覆盖或被监禁的侧支中，支架撑杆覆盖侧支的至少一部分。最终的撑杆确定由侧支中的撑杆检测结果更新。在图像处理线程的整个方法中，使用导丝数据来细化图像的撑杆搜索区域。类似地，管腔检测数据提供用于检测偏移(110)和计算贴壁值(135)的信息。如本文所描述，可以以2D或3D显示结果(137)。
部分地，本发明涉及适于各种血管内数据分析和诊断显示应用的阴影检测方法或过程的实现方式。在一个实施方式中，阴影检测包括各种子步骤或子过程，举例而言，例如计算近偏移和远偏移二者，使用局部自适应阈值(locally adaptive threshold，LAT)以及执行一个或多个阴影验证步骤以减少假阳性(false positives，FPs)的发生率。
组织区域的检测通常是各种检测方法(举例而言，诸如阴影检测、支架检测和导丝检测)中的第一步骤。图2示出了示例性组织区域以及近偏移和远偏移的检测方法的步骤。组织区域提供了支架撑杆阴影的搜索区域。该方法很大一部分依赖于阴影检测来识别用于撑杆搜索的感兴趣的区域。除了其普通含义之外，如本文所使用的，偏移是指从扫描转换图像的中心到组织区域的位置的距离。近偏移确定了管腔壁的边界。远偏移确定了可检测的组织信号的边界。
在一个实施方式中，该方法确定用于管腔的近偏移和远偏移的矢量。偏移用于从线投影确定将在其中产生阴影的血管区域，这将在下面更详细地讨论。跨越阴影区域的阴影起始扫描线和阴影终止扫描线可以被识别为本发明的阴影检测方法的操作的输出。阴影检测方法可用在各种其它方法中，该其它方法诸如支架检测和导丝检测。阴影检测方法对诸如图1的数据处理系统的存储器中存储的扫描线、偏移、阵列和矢量进行操作，以使用本文描述的步骤和过程来识别组织区域中的候选阴影。
对于不位于先前检测到的导丝范围内的每条扫描线，比较起始-终止对，并且具有对应于目标厚度或者最大厚度的厚度的那个起始-终止对作为近偏移值的向量或对应于管腔的值的集合的向量被保留并存储在存储器中。近偏移可以被描述为从内部(导管)到管腔的偏移。远偏移表示血管内数据不再是成像组织、而是该数据是指示存在本底噪声的偏移。由于噪音和信号衰减，处理组织的能力在接近本底噪声时停止。图3C和3D示出了典型图像上的近偏移/远偏移和二进制中值掩膜。
在一个实施方式中，从二进制掩膜生成起始-终止对，以获得相对于管腔或其它区域(诸如阴影区域)发生组织反向散射的估计。因为掩膜中可能出现斑点和其它伪影，所以在二进制掩膜中使用起始-终止对的加权(205)。加权步骤滤除了一些噪音或伪影，以找到与组织相对应的扫描线的主要部分。在如图2的方法200中所标识的一个实施方式中，使用起始-终止对来确定近偏移和远偏移。在美国专利No.9,138,147中描述了与起始-终止对有关的附加细节，其详细内容通过引用全部并入本文。
如图2所示，通过为每个起始-终止对分配权重(105)来对在二进制掩膜中确定的起始-终止对进行分组，以确定近组织偏移和远组织偏移。具有最大权重的起始-终止对的起始确定了到组织掩膜的偏移并作为与近偏移值相关联的矢量被存储在存储器中。将在之后的过程中或在并行的过程中计算远偏移。将椭圆拟合到近偏移值(210)并由该方法来修剪以下这样的起始-终止对(220)：所述起始-终止对的终止在椭圆之外并且其厚度小于所有起始-终止对的厚度标准偏差的百分比。图2中关于步骤或阶段220示出了起始-终止对(SS对)和标准偏差(standard deviation，STDEV)。
在一个实施方式中，阴影检测软件模块和相关联的方法通过再加权剩余的起始-终止对来再加权(225)或细化起始-终止对并且保持最大权重的起始-终止对(230)。将样条拟合到已过滤的再加权的近偏移的列表(235)。使用拟合的样条计算近偏移。在一个实施方式中，将远偏移确定为在近偏移和本底噪声之间(240)，且远偏移位于本底噪声处或位于高于本底噪声的距离处。在一个实施方式中，将远偏移计算为近偏移加上血管壁的局部平均厚度。在一个实施方式中，局部平均厚度可以基于本底噪声的位置或其它因素来缩放或以其它方式调整。
关于图3A-图3D中的血管内图像和其二进制掩膜，示出了组织偏移检测方法。图3A是具有新植入金属支架的血管记录的单个横截面的示例。图3A和图3B示出了使用从沿着动脉回拉获得的扫描线生成的OCT图像。图3C和图3D分别示出了相应的二进制中值掩膜，也示出了对于以上对应图像的各个对应图。图3A的图像中的阴影来自阻碍光信号的支架撑杆。
如图3A的图像及其在图3B中的掩膜所示，相对于围绕管腔边界的支架撑杆，阴影展开为暗扇形。并非所有的阴影都来自支架撑杆。最大阴影来自导丝，如图3A的1点钟位置(右上象限)处所示。近偏移和远偏移显示为曲线/锯齿线并由显示的白色弯曲箭头指示，以示出阴影检测方法能承受大掩膜缺口和伪影。在一个实施方式中，偏移可以被认为是在邻近管腔的探针附近的管腔边界(近偏移)和血管壁内的穿透深度的极限(远偏移)的代表。
例如，由支架撑杆引起的大阴影不会影响远偏移。在一个实施方式中，也在导丝阴影上计算偏移。随着成像信号衰减，近偏移位于血管管腔边界上并且远偏移界定可见组织区域。在一个实施方式中，近偏移是组织到血管内数据收集探针的中心的最近点。在一个实施方式中，随着组织信号衰减，远偏移稍微缩放并趋向于“浮动”。在一个实施方式中，这是远偏移缩放的结果。
图3A至图3D提供了使用组织偏移检测软件模块确定的近偏移和远偏移的示意图。这些近偏移和远偏移是可以由阴影检测软件模块进行操作和转换的输入。使用二值图像模块来分别从图3A和3B生成图3C和图3D的二值图像。
二值图像被用作预处理步骤以确定近偏移和远偏移。接着使用针对扫描线确定的近偏移和远偏移来确定线投影中的值。此外，线投影被用于生成在不同扫描线上变化的局部自适应阈值。可以将局部自适应阈值与投影值进行比较以确定阴影区域。在一个实施方式中，与LAT相对，可以使用恒定的阈值；然而，使用恒定阈值可能会发现一些候选阴影区域并错过其它候选阴影区域。因此，在一个实施方式中，局部自适应阈值是优选的。
支架检测方法中的下一个步骤是检测与给定阴影源(诸如撑杆点、导丝、导管或其它物体)相对应的阴影。图4概括了阴影检测所涉及的步骤。第一步骤是计算线投影。线投影的每个值指的是使用一个或多个操作来处理的扫描线的在近偏移和远偏移之间的子集。在一个实施方式中，所述操作可以包括对扫描线的分量进行排序，以排除分量和/或选择扫描线的最高强度值。
在一个实施方式中，通过对每条扫描线的在近偏移和远偏移之间的部分执行一个或多个操作来确定线投影，以生成指示该扫描线的强度值的值。该强度值可以对应于阴影、组织、管腔或非阴影的强度水平。操作可以包括求平均、求和、采样、选择或其它统计操作(诸如相对于扫描线及其分量或与其相关联的值执行的顺序统计量操作、中位数操作、平均值操作、众数操作或其它操作)。获得任何给定扫描线(或一条或多条扫描线)上的样本，并且从该给定扫描线(或一条或多条扫描线)的这样的样本中提取组织强度信息。接着，由产生阴影的物体遮挡的强度，相对于包含扫描线或关于这样的扫描线获得的样本的组织的强度，具有相关联的较低的强度。在一个实施方式中，样本是关于扫描线获得的强度值或另一个值。
在一个实施方式中，搜索线投影以确定其是否包括阴影、组织、管腔、非阴影区域或其组合。如本文所述，将局部自适应阈值的值与线投影的值进行比较，以帮助阴影检测。在一个实施方式中，搜索线投影或相对于LAT值评估线投影，以确定线投影是否包括阴影。最后一步是验证检测到的阴影。使用软件执行关于候选阴影的有效性检查，提高了阴影检测和使用阴影检测(诸如支架撑杆检测和导丝检测)的其它相关检测方法的准确性。
图4示出了在本文所描述的偏移计算255和将检测到的撑杆添加到包括关于检测到的阴影的信息的血管内数据集合之间，发生的高水平的阴影检测步骤或级250。在一个实施方式中，这些步骤包括计算线投影257、执行阴影搜索260、执行阴影验证265以及相对于初始检测到的候选阴影执行阴影细化处理270。一个阴影相关的步骤是完整的；评估阴影以确定已检测到的物理物体275。因此，可以将阴影识别为对应于撑杆、导丝、其它物体或者产生检测到的阴影的物理实体的来源可能是未知的。下面更详细地描述与这些步骤有关的附加细节。
计算线投影方法的实施方式
使用组织掩膜的近偏移和远偏移来计算每条扫描线的近点和远点之间的线投影。在一个实施方式中，对线中的由近偏移和远偏移界定的像素进行排列，并且对较低像素值的百分比进行求平均值。因此，对于每条扫描线，如果所有像素都被视为在集合体中，则可以确定平均像素值。相对于该平均值(针对所有像素)或相对于使用扫描线的像素的子集获得的另一平均值(低于特定强度阈值的像素的平均值)的低值可用于识别候选阴影。平均组织强度的一部分(诸如平均组织强度的50％)可以用作强度底限(floor)，高于该强度底限，使用基于LAT的方法来识别阴影。所使用的平均组织强度的该部分可以在大约20％至大约80％的范围作为底限，以基于图5的平滑后的线投影中的波谷来选择候选阴影。
执行排序过程，以增加可能与撑杆撑开相对应的最亮像素不模糊强度投影上的阴影的可能性。一旦计算出每条线的投影，就用滤波器(例如移动平均滤波器)来平滑全部的线投影。图5示出了确定线投影的典型示例。在图5中，如图所示，相对于所示的强度轴和扫描线轴绘制数据曲线300。强度水平为大约50的第一水平线是平均组织强度。强度水平为大约25的第二水平线约为平均组织强度的一半。
在图5中，连同原始投影和局部自适应阈值LAT绘制了平滑后的线投影。LAT低于平均组织强度，且在不同的点处高于和低于平均组织强度的一半。如图所示，各个阴影事件对应于沉落在LAT曲线下方的平滑后的投影。如图所示，原始投影是锯齿状的，并且高于或低于平滑后的线投影或与平滑后的线投影重叠。在图5中也示出了平均组织强度和平均组织强度的一半。如图所示，LAT高于LAT前体。
如图5所示，将候选阴影用数字标记为1至9。相对于原始线投影(具有尖峰和锯齿点的相对于平滑数据而振荡的未平滑的数据)示出了平滑后的线投影。点9处的星号标记是LAT方法的初始操作未检测到的真阴影。使用相对极值数据的次级或备用检测方法可以与基于LAT的检测方法并行使用，以检测阴影，如与点9相关的阴影。如图所示，点9高于LAT，而其它检测到的阴影1-8具有低于LAT的投影强度值，因此阴影1-8表示是阴影。
在一个实施方式中，每个阴影具有起始阴影线。例如，阴影具有对于阴影2的近似起始线150，和对于阴影8的近似线455的终止阴影线。如扫描线350周围所示，组织值较低，因此LAT相对于大约扫描线75处的扫描线强度较低，结果LAT基于扫描线和线投影中的强度变化而变化。在一个实施方式中，使用扫描线局部的组织强度值来计算该扫描线处的LAT。
阴影搜索的实施方式和特征
在一个实施方式中，阴影搜索方法在线投影上使用局部自适应阈值(LAT)来确定阴影区域。LAT的确定提高了阴影搜索方法的准确性。该方法为每条线计算LAT，所述线如图5中标记为LAT的线所示。图6是示出根据本发明的实施方式的示例性阴影搜索方法的过程的流程图350。
在一个实施方式中，该方法首先计算整个的投影强度值范围。下一步骤计算组织的平均值作为投影值大于投影强度值范围的中间值的所有值的平均值。下面的步骤使用组织强度的平均值(MT)。对于每条扫描线L，创建线投影中的值。通过聚合关于给定扫描线的特定半径内的投影值并且计算来自该区域的投影值的平均值来创建局部平均组织(localmean tissue，LMT)。在一个实施方式中，这些投影值在该范围的上半部分中。
在一个实施方式中，针对每条线生成局部投影(305)。按MT排序和设限局部投影值的列表。将局部平均组织(LMT)值计算为局部投影值的范围的上半部分的局部投影值的平均值。线L的LAT被计算为LMT的一半(310)。最后，使用移动平均滤波器或其它平滑运算符或滤波器对LAT进行平滑。
搜索扫描线，并且如果投影落在该线的平滑(315)后的LAT之下，则将该线标记为属于阴影。如果前一条线是非阴影线，则该方法确定新的阴影。该方法还检查环绕图像边缘的阴影的特殊情况。扫描线对应于血管的极表示。
结果，当扫描线零(或其它任意原点)与扫描线500(或其它最终扫描线)相邻时，用图像数据包裹扫描线。因此，当评估跨越一组血管内收集的数据中的第一条扫描线和最后一条扫描线的阴影时，可以考虑扫描线的极性和它们环绕的范围。在环绕的情况下，图像边缘上的阴影被合并，意思是扫描线1处的阴影和扫描线500处的阴影(或无论对最后一条扫描线如何进行编号)在给定这种扫描线的相邻取向的情况下被视为单个阴影。
此外，为了使用LAT检测阴影，作为另一种并行阴影检测方法或第二阴影检测方法，平滑后的线投影上的相对极值/局部最小值点被用作另外的检测方法，以识别其它类型的阴影。相对极值的使用表示检测阴影的方法，除LAT方法之外还执行该方法以识别可能由基于LAT的方法遗漏的阴影。在一个实施方式中，LAT方法是初级或第一方法，并且使用局部极值或最小值来检测阴影是次级或第二方法(或反之亦然)。
在一个实施方式中，在非阴影区域上执行单独的局部最小值搜索，以识别不够暗到足以落到低于LAT的阴影。如果存在波谷(或波峰，取决于实现细节)的值大于平滑后的线的投影值的百分比，则为线识别局部最小值或其它相对极值。在一个实施方式中，如果在评估每条扫描线之前和之后，局部最小值或其它相对极值存在于加窗搜索半径(诸如10条线、20条线或30条线)内，则识别该局部最小值或其它相对极值。
在一个实施方式中，加窗搜索半径是波谷到波峰(valley-to-peak)搜索半径。在一个实施方式中，搜索由两个波峰界定的波谷并将其用作指示阴影的标签。使用基于LAT的方法未检测到的点9处的星号，可以通过查看点9前面20条线和后面20条线来评估，以确定平滑后的投影的强度模式是否经历了包括在任一侧具有波峰的波谷的变化。在一个实施方式中，可以使用作为次级阴影检测方法的一部分的该特征的检测来找到基于LAT的方法遗漏的阴影。在被搜索的每条扫描线(可以是所有扫描线)的任一侧的搜索窗口内，有效局部最小值的存在可以对应于另一检测到的阴影。此外，如果平滑后的投影的最小值与搜索窗口中投影的最大值之间的差值超过阈值，则可以使用该模式的出现来识别阴影。
在图5中，在一个实施方式中，用星号标记为#9的阴影是由阴影搜索步骤(诸如模糊阴影搜索步骤)检测到的阴影的示例。在一个实施方式中，对于每条扫描线或其子集，搜索出504条扫描线中大约10条扫描线的波谷到波峰搜索半径，其表示大约为7度。在一个实施方式中，波谷到波峰搜索半径可以从约5条扫描线到约40条扫描线。
在一个实施方式中，阴影搜索步骤或过程的实现提供了额外的灵敏度，使得搜索过程检测到太亮而没有落到低于LAT的模糊阴影。因此，模糊阴影可以具有高于LAT阈值的强度，但仍然构成阴影区域。
在一个实施方式中，基于LAT的初级或第一阴影搜索过程以及次级或第二相对极值/峰谷搜索还可以包括这样的步骤：通过该步骤，该过程将起始和终止位置细化到投影上的最大斜率的位置。该细化可以包括一个或多个执行的与斜率相关的应用或与搜索。例如，在一个实施方式中，斜率测量被用于通过识别边缘值(诸如与阴影起始扫描线或阴影终止扫描线对应的边缘值的真正中心)来微调阴影起始/终止线。
在一个实施方式中，对于由单条扫描线组成的阴影，不对位置进行调整。由于强度值高于LAT，因此不会将星号9捕获为阴影。在一个实施方式中，斜率测量被用于为每个阴影的每条起始线和终止线产生改进的估计。斜率测量用于选择阴影起始和终止的边缘。在一个实施方式中，边缘选择提高了验证步骤的准确性。作为示例，如图5所示，大致在扫描线300周围的阴影3，具有在平滑后的投影下降到低于LAT之前发生的最大值或陡峭的斜率，并且随着平滑后的投影向上并通过LAT，类似的最大值或陡峭的斜率缓慢增大。
在一个实施方式中，通过使用扫描线的窗口或其它半径的窗口进行扫描，可以计算投影的斜率，并且可以使用相对极值及其变化(诸如关于阴影3和阴影9)来验证阴影或识别未被基于LAT的方法检测到的阴影(诸如阴影9)。此外，在LAT方法仅检测阴影的一部分的情况下，可以使用斜率。基于每条扫描线使用斜率测量有助于通过检测与阴影起始扫描线和阴影终止扫描线对应的边缘来更好地估计跨越多条扫描线的阴影的边缘。
阴影验证实施方式和特征
在一个实施方式中，阴影验证在阴影搜索之后并用于减少假阳性和减轻后续撑杆偏移检测方法的负担，该撑杆偏移检测方法对来自使用LAT和平滑后的线投影的阴影搜索或阴影检测的输出进行操作。在一个实施方式中，尽管阴影检测尝试确定扫描线上存在阴影，但验证尝试证实真实阴影边缘的存在。阴影起始扫描线和阴影终止扫描线限定感兴趣的区域的边缘，诸如阴影从血管内成像探针的参考帧起始和终止。
在一个实施方式中，默认最初将来自先前软件模块处理步骤的候选阴影标记为有效，但如果它们未通过验证则标记为无效。在一个实施方式中，相对于图6的方法标记线的过程包括使用一维区域标记或连接的分量分析。标记过程可以包括搜索以下这样的扫描线的区域或组：其中，平滑后的投影落至低于LAT。每个区域限定不同的阴影。因此，可以使用LAT评估图5中的对应于阴影1至阴影9的每个区域。如上所述，虽然遗漏了阴影9，但是可以使用启发式搜索方法来识别出寻找相对极值(其中，存在波谷，在该波谷处，强度下降并且攀升回去)的次级搜索以识别所有有效阴影或LAT方法不能识别的至少某些类别的阴影。
第一验证测试基于由位于近偏移处的阴影起始线和阴影终止线之间的距离确定的阴影宽度。如果所述阴影的宽度或其它阴影尺寸大于预定尺寸，则阴影被标记为无效，所述预定尺寸代表与产生阴影的物体类型相关联的最大阴影宽度(或其它阴影尺寸)。结果，可以将支架撑杆、导丝或其它阴影产生物体的阴影宽度/尺寸指定为用于拒绝与一个或多个前述物体不相关联的阴影的基础。在这种情况下，所有后续的验证步骤都会被跳过。
在一个实施方式中，超过宽度标准的阴影通常对应于导丝或侧支。因此，在一个实施方式中，验证过程包括从候选支架撑杆阴影的集合中排除导丝阴影和/或侧支阴影的步骤。阴影宽度可以根据正在搜索的内容或从搜索中排除的内容而变化。如果寻找支架撑杆，可以排除例如超过支架撑杆阴影尺寸的阴影。
如果阴影满足最大宽度标准或其它选择阈值或标准，则选择图像中的候选阴影用于验证阶段。在这个阶段，验证方法使用运算符(诸如边缘检测内核)的应用程序来确认阴影起始-终止边缘(跨越阴影的扫描线)。在一个实施方式中，该应用程序是卷积应用程序。对于具有明确边缘的阴影，使用各种内核或其它图像处理/边缘检测运算符。在一个实施方式中，使用包括一个或多个普瑞维特(Prewitt)内核特征的一个或多个Prewitt内核。
图7A到图7C是运算符(诸如[1×N]图像处理内核)的示例，所述运算符可被应用于图像以检测阴影的起始边缘或终止边缘，并且过滤以检测与强度或其它感兴趣的值相关联的窄的缺口阴影。在本发明的一个实施方式中，图7A到图7C所示的运算符，可以被应用于从2D血管内图像导出的1-D投影以找到阴影的起始线和终止线。一般而言，可以使用具有2-D内核的2-D图像数据的2-D图像处理来执行验证。在一个实施方式中，最初沿着扫描线首先生成投影，然后系统使用1-D滤波器作为运算符而不是使用诸如内核的2-D运算符，因为其在速度方面提供计算优势。
作为示例性内核，图7A描绘了起始边缘滤波器内核的图。在一个实施方式中，起始边缘查找器内核可以是[1 1 0 -1 -1]形式的矢量或矩阵。作为示例性内核，图7B描绘了终止边缘滤波器内核的图。可以使用其它内核和运算符，这些内核和运算符被设计为检测或过滤阴影的边缘或阴影的其它部分或特征。因此，可以在候选阴影选择和阴影排除(导丝和侧支)之后执行边缘检测作为验证步骤以提高阴影检测准确性。
应用这些内核或其它运算符来检测在由阴影起始线/终止线和相应的近偏移/远偏移所确定的强度图像(ROI)中的区域内的极性图像的扫描线中的边缘。沿着样本线(在滤波后的输出图像中)对滤波操作的输出进行投影。因此，不需要完整的2-D内核即可获得平均效果，从而缩短计算时间。在一个实施方式中，替代2-D内核，在2-D卷积中使用1-D内核。然而，在本发明的一些实施方式中可以使用完整的内核。对投影信号搜索波峰以确定是否存在有效边缘。ROI的全部范围或其子集用于初始验证尝试。如果至少有一个边缘通过验证，则该阴影被认为是有效的。在一个实施方式中，使用一维内核来查找阴影区域的边缘，诸如来识别阴影起始扫描线和阴影终止扫描线。沿扫描线产生投影，然后将一维边缘检测运算符应用于投影以识别边缘。
当阴影很细(1至2条扫描线的宽度)时，出现对评估很重要的另一场景。在一个实施方式中，通过陷波滤波器内核类似地验证这些阴影。图7C示出陷波滤波器内核[1 1 -4 11]的图。陷波滤波器有效地搜索窄的或细的阴影(其为1或2条扫描线的宽度)，并帮助选择它们，使其不会被从过程中忽略或排除。
在一个实施方式中，无效阴影经历第二验证步骤。第二验证步骤将ROI分解为样本方向上的等效块。然后，之前描述的第一验证技术再一次应用于每个块。如果单个块通过验证，则将阴影重新标记为有效。以这种方式，针对阴影检测和随后的支架检测处理，通过本文描述的成像处理步骤不会遗漏模糊的阴影。
附加的阴影细化/验证
通过将每个阴影与帧上的所有其它阴影进行比较来进一步区分验证通过的阴影。重叠的阴影会合并到单个阴影中，并去除重复的阴影。在此细化步骤中将忽略上一节中描述的验证失败的阴影。该方法考虑了阴影环绕图像的情况。
根据对计算机存储器内的数据位进行操作的算法和符号表示来呈现具体实施方式的一些部分。计算机和软件相关领域的技术人员可以使用这些算法描述和表示。在一个实施方式中，算法在这里并且通常被设想为产生期望结果的前后一致的操作序列。这里作为方法步骤执行的操作或以其它方式描述的操作是需要物理量的物理操控的操作。通常，但不一定，这些量采取能够被存储、传输、组合、转换、比较和以其它方式操纵的电信号或磁信号的形式。
本文给出的算法和显示并不固有地涉及任何特定的计算机或其它装置。根据本文的教导，各种通用系统可以与程序一起使用，或者可以证明构建更专用的装置来执行所需的方法步骤是方便的。下面的描述将显示各种这样的系统所需的结构。
本发明的实施方式可以以许多不同的形式实现，包括但不限于：与处理器(例如，微处理器、微控制器、数字信号处理器或通用计算机)一起使用的计算机程序逻辑，与可编程逻辑器件(例如，现场可编程门阵列(FPGA)或其它PLD)、分立部件、集成电路(例如，专用集成电路(ASIC))或包括其任何组合的任何其它装置一起使用的可编程逻辑。在本发明的典型实施方式中，使用OCT探针、IVU探针以及其它成像和目标监测设备和基于处理器的系统收集到的数据的一些或全部处理被实现为一组计算机程序指令，该组计算机程序指令被转换为计算机可执行形式，本身被存储在计算机可读介质中，并且在操作系统的控制下由微处理器执行。因此，基于完成回拉或融合请求的用户界面指令和触发例如被转换成适合于使用上述的各种和其它特征和实施方式生成OCT数据、执行图像处理的处理器可理解的指令。
实现本文先前描述的全部或部分功能的计算机程序逻辑可以以各种形式来体现，包括但绝不限于源代码形式、计算机可执行形式和各种中间形式(例如，由汇编器、编译器、链接器或定位器产生的形式)。源代码可以包括与各种操作系统或操作环境一起使用的以各种编程语言(例如，目标代码、汇编语言或诸如福传(Fortran)、C、C++、JAVA或超文本标记语言(HTML)的高级语言)中的任何一种实现的一系列计算机程序指令。源代码可以定义和使用各种数据结构和通信消息。源代码可以是计算机可执行形式(例如，通过解释器)，或者源代码可以被转换(例如，经由翻译器、汇编器或编译器)成计算机可执行形式。
计算机程序可以以任何形式(例如源代码形式、计算机可执行形式、或中间形式)被永久地或暂时地固定在有形存储介质中，该有形存储介质诸如半导体存储设备(例如RAM、ROM、PROM、EEPROM或闪存-可编程的RAM)、磁存储设备(例如磁盘或固定硬盘)、光学存储设备(例如CD-ROM)、PC卡(例如PCMCIA卡)、或其它存储设备。计算机程序可以以任何形式被固定在信号中，使用各种通信技术中的任一种可将该信号发送到计算机，各种通信技术包括但不限于模拟技术、数据技术、光学技术、无线技术(例如蓝牙)、联网技术、和网络互联技术。计算机程序可以以任何形式被分布为附有印刷的或电子的文件资料(例如用收缩膜包装的软件)的可移除存储介质，预先加载有计算机系统(例如在系统ROM或固定硬盘上)，或从服务器或电子布告板而分布在通信系统(例如因特网或万维网)上。
实现本文中先前描述的全部或部分功能的硬件逻辑(包括与可编程逻辑器件一起使用的可编程逻辑)可以使用传统手动方法来设计，或者可以使用各种工具以电子方式来设计、捕获、模拟、或以文件记录，各种工具诸如计算机辅助设计(CAD)、硬件描述语言(例如VHDL或AHDL)、或PLD编程语言(例如PALASM、ABEL或CUPL)。
可编程逻辑可以被永久地或暂时地固定在有形存储介质中，该有形存储介质诸如半导体存储设备(例如RAM、ROM、PROM、EEPROM或闪存-可编程的RAM)、磁存储设备(例如磁盘或固定硬盘)、光学存储设备(例如CD-ROM)、或其它存储设备。可编程逻辑可以被固定在信号中，使用各种通信技术中的任一种可将该信号发送到计算机，各种通信技术包括但不限于模拟技术、数字技术、光学技术、无线技术(例如蓝牙)、联网技术、和网络互联技术。可编程逻辑可以被分布为附有印刷的或电子的文件资料(例如用收缩膜包装的软件)的可移除存储介质，预先加载有计算机系统(例如在系统ROM或固定硬盘上)，或从服务器或电子布告板而分布在通信系统(例如因特网或万维网)上。
下面更详细地讨论合适的处理模块的各种示例。如这里所使用的，模块是指适合于执行特定数据处理或数据传输任务的软件、硬件或固件。在一个实施方式中，模块是指适用于接收、变换、路由和处理指令或各种类型的数据(诸如血管造影数据、OCT扫描数据、FFR数据、IVUS数据、配准表格数据、峰值、偏移、线投影、扫描线、局部最小值、局部最大值、阴影、像素、强度模式、以及其它感兴趣的信息)的软件例程、程序或其它驻留于存储器的应用程序。
本文中描述的计算机和计算机系统可以包括可操作地关联的计算机可读介质，诸如用于存储在获得、处理、存储和/或输送数据时使用的软件应用程序的存储器。可以理解，这类存储器相对于其可操作地关联的计算机或计算机系统可以为内部的、外部的、远程的或本地的。
存储器还可以包括用于存储软件或其它指令的任何部件，例如包括但不限于硬盘、光碟、软盘、DVD(数字通用光盘)、CD(光盘)、记忆棒、闪存、ROM
(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、DRAM(动态随机存取存储器)、PROM
(可编程ROM)、EEPROM(扩展可擦写PROM)和/或其它类似的计算机可读介质。
通常，与本文中描述的本发明的实施方式相关联应用的计算机可读存储介质可包括能够存储被可编程装置执行的指令的任何存储介质。在可应用的情况下，本文中描述的方法步骤可以被体现或执行为存储在计算机可读存储介质或存储媒介上的指令。根据本发明的实施方式，这些指令可以为以各种编程语言实现的软件，各种编程语言诸如C++、C、Java和/或可应用于创建指令的各种其它类型的软件编程语言。
本发明的方面、实施方式、特征和示例在所有方面被认为是说明性的，并且不旨在限制本发明，其范围仅由权利要求限定。在不脱离要求保护的本发明的精神和范围的情况下，其它实施方式、修改和使用对于本领域技术人员而言将是显而易见的。
在本申请中使用标题和部分并不意味着限制本发明；每个部分可以应用于本发明的任何方面、实施方式或特征。
贯穿本申请，在组成物被描述成具有、包括或包含具体部件的情况下，或在过程被描述成具有、包括或包含具体过程步骤的情况下，设想本教导的组成物也主要由所列部件组成或由所列部件组成，以及本教导的过程也主要由所列过程步骤组成或由所列过程步骤组成。
在本申请中，在元件或部件被说成包括在所列元件或部件的列表中和/或选自该列表的情况下，应当理解，元件或部件可以为所列元件或部件中的任一者以及可以选自由所列元件或部件中的两者或更多者组成的组。另外，应当理解，本文中描述的组成物、装置或方法的元素和/或特征可以以各种方式来组合，而不脱离本文中无论是显式的还是隐式的本教导的精神和范围。
术语“包括”或“具有”的使用通常应当被理解成开放式且非限制的，除非另有明确陈述。
本文中的单数的使用包括复数(反之亦然)，除非另有明确陈述。另外，单数形式“一”和“该”包括复数形式，除非上下文另有清楚指示。此外，在数值之前使用术语“大约”的情况下，本教导也包括具体数值本身，除非另有明确陈述。如在本文中所使用，术语“大约”指从标称值的±10％变化。
应该理解，只要本教导保持可操作，则步骤顺序或执行某些动作的顺序就不重要。此外，可以同时进行两个或更多个步骤或动作。
在提供值的范围或值的列表的情况下，在该值的范围或值的列表的上限和下限之间的每个居间值是单独考虑的并包含在本发明内，就如同本文具体列举一样。此外，在给定范围内的上限和下限之间且包括上限和下限的更小范围被考虑并且包含在本发明内。示例性值或范围的列表不是对给定范围的上限和下限之间且包括上限和下限的其它值或范围的免责声明。

Claims (27)

1.一种识别血管内图像中的阴影的方法，所述方法包括：
使用血管内诊断系统访问一个或多个血管内数据集，每个血管内数据集包括多条扫描线；
确定每个数据集中每条扫描线的局部线投影值；
确定局部平均组织值，其中，局部平均组织值是关于给定扫描线的特定半径内的两个或多个局部线投影值的平均值；
确定平滑局部自适应阈值；以及
基于局部线投影值与平滑局部自适应阈值的比较，当局部线投影值小于平滑局部自适应阈值时，识别表示一个或多个血管内数据集中感兴趣特征的一个或多个阴影。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定平滑局部自适应阈值包括：
确定局部自适应阈值；以及
应用平滑运算符或过滤器。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述平滑运算符或滤波器是移动平均滤波器。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，局部自适应阈值是局部平均组织值的一半。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，使用近组织偏移和远组织偏移来确定每个局部线投影，所述近组织偏移对应于到血管管腔边界的偏移，所述远组织偏移对应于本底噪声处的偏移。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于局部最小值或相对极值与平滑局部自适应阈值的比较，当局部最小值或相对极值大于平滑局部自适应阈值时，识别一个或多个阴影。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：识别加窗搜索半径内的局部最小值或局部极值。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述加窗搜索半径是波谷到波峰搜索半径。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：估算与每条扫描线周围的搜索窗口相关的多个斜率值，以识别指示阴影区域的边缘的斜率的变化。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：识别阴影区域的边缘的边缘值，其中该边缘值对应于阴影开始扫描线或阴影结束扫描线。
11.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于阴影宽度执行验证测试，其中，阴影宽度由阴影起始扫描线和阴影终止扫描线之间的距离确定。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，当所述宽度大于代表与产生阴影的物体类型相关联的最大阴影宽度的预定尺寸时，所述阴影被标记为无效。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，当所述宽度小于代表与产生阴影的物体类型相关联的最大阴影宽度的预定尺寸时，所述方法还包括：
应用内核或边缘检测运算符来确定阴影起始边缘和阴影终止边缘，其中，所述阴影起始边缘和阴影终止边缘跨越阴影。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，使用诊断系统来实施所述方法的一个或多个步骤，所述诊断系统包括：用于接收一个或多个血管内数据集的输入端；用于存储所述一个或多个血管内数据集的一个或多个电子存储设备；与所述输入端和所述一个或多个电子存储设备电通信的一个或多个计算设备；以及能够由所述一个或多个计算设备执行以进行所述方法的一个或多个步骤的指令、图像滤波器和图像处理软件模块。
15.一种系统，包括：
存储器；以及
与存储器通信的一个或多个处理器，所述一个或多个处理器配置为：
从所述存储器访问一个或多个血管内数据集，每个血管内数据集包括多条扫描线；
确定每个数据集中每条扫描线的局部线投影值；
确定局部平均组织值，其中，局部平均组织值是关于给定扫描线的特定半径内的两个或多个局部线投影值的平均值；
确定平滑局部自适应阈值；以及
基于局部线投影值与平滑局部自适应阈值的比较，当局部线投影值小于平滑局部自适应阈值时，识别表示一个或多个血管内数据集中感兴趣特征的一个或多个阴影。
16.根据权利要求15所述的系统，其中，当确定平滑局部自适应阈值时，所述一个或多个处理器还配置为：
确定局部自适应阈值；以及
应用平滑运算符或过滤器。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述平滑运算符或滤波器是移动平均滤波器。
18.根据权利要求16所述的系统，其中，局部自适应阈值是局部平均组织值的一半。
19.根据权利要求15所述的系统，其中，使用近组织偏移和远组织偏移来确定每个局部线投影，所述近组织偏移对应于到血管管腔边界的偏移，所述远组织偏移对应于本底噪声处的偏移。
20.根据权利要求15所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还配置为：基于局部最小值或相对极值与平滑局部自适应阈值的比较，当局部最小值或相对极值大于平滑局部自适应阈值时，识别一个或多个阴影。
21.根据权利要求20所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还配置为：识别加窗搜索半径内的局部最小值或局部极值。
22.根据权利要求21所述的系统，其中，所述加窗搜索半径是波谷到波峰搜索半径。
23.根据权利要求15所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还配置为：估算与每条扫描线周围的搜索窗口相关的多个斜率值，以识别指示阴影区域的边缘的斜率的变化。
24.根据权利要求23所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还配置为：识别阴影区域的边缘的边缘值，其中该边缘值对应于阴影开始扫描线或阴影结束扫描线。
25.根据权利要求15所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还配置为：基于阴影宽度执行验证测试，其中，阴影宽度由阴影起始扫描线和阴影终止扫描线之间的距离确定。
26.根据权利要求25所述的系统，其中，当所述宽度大于代表与产生阴影的物体类型相关联的最大阴影宽度的预定尺寸时，所述阴影被标记为无效。
27.根据权利要求25所述的系统，其中，当所述宽度小于代表与产生阴影的物体类型相关联的最大阴影宽度的预定尺寸时，所述一个或多个处理器还配置为：
应用内核或边缘检测运算符来确定阴影起始边缘和阴影终止边缘，其中，所述阴影起始边缘和阴影终止边缘跨越阴影。
CN202211538558.6A 2015-11-23 2016-11-22 血管内图像中的阴影的检测与验证 Pending CN115998310A (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562259015P 2015-11-23 2015-11-23
US62/259,015 2015-11-23
CN201680067856.8A CN108292433B (zh) 2015-11-23 2016-11-22 血管内图像中的阴影的检测与验证
PCT/US2016/063382 WO2017091598A1 (en) 2015-11-23 2016-11-22 Detection of and validation of shadows in intravascular images

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680067856.8A Division CN108292433B (zh) 2015-11-23 2016-11-22 血管内图像中的阴影的检测与验证

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115998310A true CN115998310A (zh) 2023-04-25

Family

ID=57708724

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211538558.6A Pending CN115998310A (zh) 2015-11-23 2016-11-22 血管内图像中的阴影的检测与验证
CN201680067856.8A Active CN108292433B (zh) 2015-11-23 2016-11-22 血管内图像中的阴影的检测与验证

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680067856.8A Active CN108292433B (zh) 2015-11-23 2016-11-22 血管内图像中的阴影的检测与验证

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10453190B2 (zh)
EP (2) EP3800646A1 (zh)
JP (2) JP6898927B2 (zh)
CN (2) CN115998310A (zh)
CA (1) CA3005296A1 (zh)
ES (1) ES2851548T3 (zh)
WO (1) WO2017091598A1 (zh)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016168605A1 (en) 2015-04-16 2016-10-20 Gentuity, Llc Micro-optic probes for neurology
US10373343B1 (en) * 2015-05-28 2019-08-06 Certainteed Corporation System for visualization of a building material
CN107920747B (zh) * 2015-07-25 2021-08-20 光学实验室成像公司 导丝检测系统、方法和装置
WO2017040484A1 (en) 2015-08-31 2017-03-09 Gentuity, Llc Imaging system includes imaging probe and delivery devices
US11883107B2 (en) 2016-09-28 2024-01-30 Lightlab Imaging, Inc. Stent planning systems and methods using vessel representation obtained via intravascular probe by determining stent effectiveness score and fractional flow reserve
EP3700406A4 (en) 2017-11-28 2021-12-29 Gentuity LLC Imaging system
WO2019192981A1 (en) * 2018-04-02 2019-10-10 Koninklijke Philips N.V. Noise reduction for ultrasound operations
US11344373B2 (en) 2018-05-29 2022-05-31 Lightlab Imaging, Inc. Stent expansion display, systems, and methods
US11195324B1 (en) 2018-08-14 2021-12-07 Certainteed Llc Systems and methods for visualization of building structures
WO2020165389A1 (en) * 2019-02-14 2020-08-20 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound analysis method and device
CN110292359B (zh) * 2019-07-09 2021-01-08 浙江大学 一种无标记全光学神经调控与成像的方法与装置
US11361481B2 (en) * 2019-09-18 2022-06-14 Topcon Corporation 3D shadow reduction signal processing method for optical coherence tomography (OCT) images
CN114862850B (zh) * 2022-07-06 2022-09-20 深圳科亚医疗科技有限公司 一种血管医学图像的目标检测方法、装置及介质

Family Cites Families (223)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4548473A (en) 1983-05-12 1985-10-22 Honeywell Inc. Optical filter
US5477858A (en) 1986-07-30 1995-12-26 Siemens Medical Systems, Inc. Ultrasound blood flow/tissue imaging system
JPS63127201A (ja) 1986-11-17 1988-05-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd カラ−フイルタ−
US5457728A (en) 1990-11-14 1995-10-10 Cedars-Sinai Medical Center Coronary tracking display
US5662109A (en) 1990-12-14 1997-09-02 Hutson; William H. Method and system for multi-dimensional imaging and analysis for early detection of diseased tissue
US5054492A (en) 1990-12-17 1991-10-08 Cardiovascular Imaging Systems, Inc. Ultrasonic imaging catheter having rotational image correlation
US5748598A (en) 1995-12-22 1998-05-05 Massachusetts Institute Of Technology Apparatus and methods for reading multilayer storage media using short coherence length sources
US6485413B1 (en) 1991-04-29 2002-11-26 The General Hospital Corporation Methods and apparatus for forward-directed optical scanning instruments
US6111645A (en) 1991-04-29 2000-08-29 Massachusetts Institute Of Technology Grating based phase control optical delay line
US6564087B1 (en) 1991-04-29 2003-05-13 Massachusetts Institute Of Technology Fiber optic needle probes for optical coherence tomography imaging
US6134003A (en) 1991-04-29 2000-10-17 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for performing optical measurements using a fiber optic imaging guidewire, catheter or endoscope
US5465147A (en) 1991-04-29 1995-11-07 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for acquiring images using a ccd detector array and no transverse scanner
EP0581871B2 (en) 1991-04-29 2009-08-12 Massachusetts Institute Of Technology Apparatus for optical imaging and measurement
US6501551B1 (en) 1991-04-29 2002-12-31 Massachusetts Institute Of Technology Fiber optic imaging endoscope interferometer with at least one faraday rotator
US5956355A (en) 1991-04-29 1999-09-21 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for performing optical measurements using a rapidly frequency-tuned laser
ES2089356T3 (es) 1991-12-21 1996-10-01 Roehm Gmbh Cuerpo reflectante de infrarrojo.
US5325449A (en) 1992-05-15 1994-06-28 David Sarnoff Research Center, Inc. Method for fusing images and apparatus therefor
US5518810A (en) 1993-06-30 1996-05-21 Mitsubishi Materials Corporation Infrared ray cutoff material and infrared cutoff powder use for same
US5509093A (en) 1993-10-13 1996-04-16 Micron Optics, Inc. Temperature compensated fiber fabry-perot filters
US5531227A (en) 1994-01-28 1996-07-02 Schneider Medical Technologies, Inc. Imaging device and method
WO1996007351A1 (en) 1994-09-02 1996-03-14 Cardiometrics, Inc. Ultra miniature pressure sensor and guidewire using the same and method
US5947959A (en) 1994-09-09 1999-09-07 Rare Earth Medical, Inc. Phototherapeutic apparatus with diffusive tip assembly
US6572609B1 (en) 1999-07-14 2003-06-03 Cardiofocus, Inc. Phototherapeutic waveguide apparatus
US5643253A (en) 1995-06-06 1997-07-01 Rare Earth Medical, Inc. Phototherapy apparatus with integral stopper device
US5632767A (en) 1994-09-09 1997-05-27 Rare Earth Medical, Inc. Loop diffusers for diffusion of optical radiation
US5908415A (en) 1994-09-09 1999-06-01 Rare Earth Medical, Inc. Phototherapy methods and apparatus
US6270492B1 (en) 1994-09-09 2001-08-07 Cardiofocus, Inc. Phototherapeutic apparatus with diffusive tip assembly
US5797849A (en) 1995-03-28 1998-08-25 Sonometrics Corporation Method for carrying out a medical procedure using a three-dimensional tracking and imaging system
US5619368A (en) 1995-05-16 1997-04-08 Massachusetts Inst. Of Technology Optical frequency shifter
WO1997001167A1 (en) 1995-06-21 1997-01-09 Massachusetts Institute Of Technology Apparatus and method for accessing data on multilayered optical media
US5810007A (en) 1995-07-26 1998-09-22 Associates Of The Joint Center For Radiation Therapy, Inc. Ultrasound localization and image fusion for the treatment of prostate cancer
US6302875B1 (en) 1996-10-11 2001-10-16 Transvascular, Inc. Catheters and related devices for forming passageways between blood vessels or other anatomical structures
US5771895A (en) 1996-02-12 1998-06-30 Slager; Cornelis J. Catheter for obtaining three-dimensional reconstruction of a vascular lumen and wall
US6195445B1 (en) 1997-06-30 2001-02-27 Siemens Corporate Research, Inc. Motion compensation of an image sequence using optimal polyline tracking
US6148095A (en) 1997-09-08 2000-11-14 University Of Iowa Research Foundation Apparatus and method for determining three-dimensional representations of tortuous vessels
US5989189A (en) 1997-10-24 1999-11-23 Mentor Corporation Ophthalmic ultrasound imaging
US20020161351A1 (en) 1998-09-01 2002-10-31 Samson Wilfred J. Method and apparatus for treating acute myocardial infarction with selective hypothermic perfusion
US6937696B1 (en) 1998-10-23 2005-08-30 Varian Medical Systems Technologies, Inc. Method and system for predictive physiological gating
US6621889B1 (en) 1998-10-23 2003-09-16 Varian Medical Systems, Inc. Method and system for predictive physiological gating of radiation therapy
US6973202B2 (en) 1998-10-23 2005-12-06 Varian Medical Systems Technologies, Inc. Single-camera tracking of an object
US6348960B1 (en) 1998-11-06 2002-02-19 Kimotot Co., Ltd. Front scattering film
GB2345543A (en) 1999-01-06 2000-07-12 Intravascular Res Ltd Ultrasonic visualisation system with remote components
US6191862B1 (en) 1999-01-20 2001-02-20 Lightlab Imaging, Llc Methods and apparatus for high speed longitudinal scanning in imaging systems
US6385332B1 (en) 1999-02-19 2002-05-07 The John P. Roberts Research Institute Automated segmentation method for 3-dimensional ultrasound
US6471656B1 (en) 1999-06-25 2002-10-29 Florence Medical Ltd Method and system for pressure based measurements of CFR and additional clinical hemodynamic parameters
US6381350B1 (en) 1999-07-02 2002-04-30 The Cleveland Clinic Foundation Intravascular ultrasonic analysis using active contour method and system
US6445939B1 (en) 1999-08-09 2002-09-03 Lightlab Imaging, Llc Ultra-small optical probes, imaging optics, and methods for using same
ATE396648T1 (de) 2000-05-09 2008-06-15 Paieon Inc System und verfahren für drei-dimentionale rekonstruktion von einer arterie
US6565514B2 (en) 2000-08-25 2003-05-20 Radi Medical Systems Ab Method and system for determining physiological variables
JP2004508623A (ja) 2000-08-31 2004-03-18 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 画像シーケンスにおける線状構造に従う連続点を抽出する画像処理方法およびシステム
US6785409B1 (en) 2000-10-24 2004-08-31 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Segmentation method and apparatus for medical images using diffusion propagation, pixel classification, and mathematical morphology
EP1434522B1 (en) 2000-10-30 2010-01-13 The General Hospital Corporation Optical systems for tissue analysis
US6522806B1 (en) 2001-02-16 2003-02-18 Ethicon Endo-Surgury, Inc. Optical fiber including a diffuser portion and continuous sleeve for the transmission of light
US6760112B2 (en) 2001-02-17 2004-07-06 Lucent Technologies Inc. Grin-fiber lens based optical endoscopes
US20020115931A1 (en) 2001-02-21 2002-08-22 Strauss H. William Localizing intravascular lesions on anatomic images
US6768756B2 (en) 2001-03-12 2004-07-27 Axsun Technologies, Inc. MEMS membrane with integral mirror/lens
US6570659B2 (en) 2001-03-16 2003-05-27 Lightlab Imaging, Llc Broadband light source system and method and light source combiner
US6552796B2 (en) 2001-04-06 2003-04-22 Lightlab Imaging, Llc Apparatus and method for selective data collection and signal to noise ratio enhancement using optical coherence tomography
US6585660B2 (en) 2001-05-18 2003-07-01 Jomed Inc. Signal conditioning device for interfacing intravascular sensors having varying operational characteristics to a physiology monitor
US6716178B1 (en) 2001-05-31 2004-04-06 Advanced Cardiovascular Systems, Inc. Apparatus and method for performing thermal and laser doppler velocimetry measurements
US6706004B2 (en) 2001-05-31 2004-03-16 Infraredx, Inc. Balloon catheter
US7329223B1 (en) 2001-05-31 2008-02-12 Abbott Cardiovascular Systems Inc. Catheter with optical fiber sensor
US7532920B1 (en) 2001-05-31 2009-05-12 Advanced Cardiovascular Systems, Inc. Guidewire with optical fiber
US6697667B1 (en) 2001-05-31 2004-02-24 Advanced Cardiovascular Systems, Inc. Apparatus and method for locating coronary sinus
US6879851B2 (en) 2001-06-07 2005-04-12 Lightlab Imaging, Llc Fiber optic endoscopic gastrointestinal probe
US6731973B2 (en) 2001-06-12 2004-05-04 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Method and apparatus for processing physiological data
US6947040B2 (en) 2001-10-23 2005-09-20 Siemens Corporate Research, Inc. Vessel detection by mean shift based ray propagation
US6728566B1 (en) 2001-11-21 2004-04-27 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Vessel tracking and tree extraction method and apparatus
US6974557B1 (en) 2001-12-18 2005-12-13 Advanced Cardiovasculer Systems, Inc. Methods for forming an optical window for an intracorporeal device and for joining parts
US6868736B2 (en) 2002-02-22 2005-03-22 Sentec Corporation Ultra-miniature optical pressure sensing system
US6932809B2 (en) 2002-05-14 2005-08-23 Cardiofocus, Inc. Safety shut-off device for laser surgical instruments employing blackbody emitters
US7134994B2 (en) 2002-05-20 2006-11-14 Volcano Corporation Multipurpose host system for invasive cardiovascular diagnostic measurement acquisition and display
US7288244B2 (en) 2002-07-02 2007-10-30 Nv Thermocore Medical Systems Sa Determining vulnerable plaque in blood vessels
US6891984B2 (en) 2002-07-25 2005-05-10 Lightlab Imaging, Llc Scanning miniature optical probes with optical distortion correction and rotational control
US7359554B2 (en) 2002-08-26 2008-04-15 Cleveland Clinic Foundation System and method for identifying a vascular border
US7697972B2 (en) 2002-11-19 2010-04-13 Medtronic Navigation, Inc. Navigation system for cardiac therapies
US7925327B2 (en) 2002-12-04 2011-04-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Apparatus and method for assisting the navigation of a catheter in a vessel
US8465452B2 (en) 2003-02-21 2013-06-18 3Dt Holdings, Llc Devices, systems, and methods for removing stenotic lesions from vessels
CN100569187C (zh) 2003-02-25 2009-12-16 皇家飞利浦电子股份有限公司 血管内的成像
US7241286B2 (en) 2003-04-25 2007-07-10 Lightlab Imaging, Llc Flush catheter with flow directing sheath
US20100076320A1 (en) 2003-04-25 2010-03-25 Lightlab Imaging, Llc Flush catheter with flow directing sheath
US7998188B2 (en) 2003-04-28 2011-08-16 Kips Bay Medical, Inc. Compliant blood vessel graft
JP2006524553A (ja) 2003-04-28 2006-11-02 ボード　オブ　リージェンツ，　ザ　ユニバーシティ　オブ　テキサス　システム カテーテル画像化プローブ及び方法
DE10325298B4 (de) 2003-06-04 2007-07-05 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung der Rauigkeit von Gefäßen
US7298478B2 (en) 2003-08-14 2007-11-20 Cytonome, Inc. Optical detector for a particle sorting system
JP2007502676A (ja) 2003-08-21 2007-02-15 アイシェム コーポレイション 血管プラーク検出および分析のための自動化方法およびシステム
US8571639B2 (en) 2003-09-05 2013-10-29 Varian Medical Systems, Inc. Systems and methods for gating medical procedures
EP2293031B8 (en) 2003-10-27 2024-03-20 The General Hospital Corporation Method and apparatus for performing optical imaging using frequency-domain interferometry
CA2449080A1 (en) 2003-11-13 2005-05-13 Centre Hospitalier De L'universite De Montreal - Chum Apparatus and method for intravascular ultrasound image segmentation: a fast-marching method
WO2005070299A1 (en) 2004-01-16 2005-08-04 The University Of Houston System Methods and apparatus for medical imaging
US20050238067A1 (en) 2004-04-26 2005-10-27 Choi Youngmin A Simple fiber optic cavity
US7397935B2 (en) 2004-05-10 2008-07-08 Mediguide Ltd. Method for segmentation of IVUS image sequences
US8208995B2 (en) 2004-08-24 2012-06-26 The General Hospital Corporation Method and apparatus for imaging of vessel segments
US20060095065A1 (en) 2004-09-24 2006-05-04 Tetsuaki Tanimura Fluid occluding devices and methods
US7274847B2 (en) 2004-11-16 2007-09-25 Biotex, Inc. Light diffusing tip
US7301644B2 (en) 2004-12-02 2007-11-27 University Of Miami Enhanced optical coherence tomography for anatomical mapping
US8983582B2 (en) 2004-12-20 2015-03-17 Advanced Cardiovascular Systems, Inc. Methods and apparatuses for positioning within an internal channel
JP5345782B2 (ja) 2005-01-11 2013-11-20 ヴォルケイノウ・コーポレーション 血管情報取得装置
US8315282B2 (en) 2005-01-20 2012-11-20 Massachusetts Institute Of Technology Fourier domain mode locking: method and apparatus for control and improved performance
EP2264841B1 (en) 2005-01-20 2016-01-20 Massachusetts Institute of Technology (MIT) Mode locking methods and apparatus
EP1856777A4 (en) 2005-01-24 2009-04-29 Thorlabs Inc COMPACT MULTIMODE LASER WITH QUICK SPECTRAL SCAN
US8054075B2 (en) 2005-02-03 2011-11-08 The Johns Hopkins University Method for magnetic resonance imaging using inversion recovery with on-resonant water suppression including MRI systems and software embodying same
US7848791B2 (en) 2005-02-10 2010-12-07 Lightlab Imaging, Inc. Optical coherence tomography apparatus and methods
JP2006239253A (ja) * 2005-03-04 2006-09-14 Toshiba Corp 画像処理装置及び画像処理方法
US7415049B2 (en) 2005-03-28 2008-08-19 Axsun Technologies, Inc. Laser with tilted multi spatial mode resonator tuning element
EP2085929A1 (en) 2005-04-28 2009-08-05 The General Hospital Corporation Evaluating optical coherence tomography information for an anatomical structure
DE102005021061B4 (de) 2005-05-06 2011-12-15 Siemens Ag Verfahren zur tomographischen Darstellung eines Hohlraumes durch Optische-Kohärenz-Tomographie (OCT) und eine OCT-Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
CA2610086A1 (en) 2005-06-06 2006-12-14 Board Of Regents, The University Of Texas System Oct using spectrally resolved bandwidth
JP2008543511A (ja) 2005-06-24 2008-12-04 ヴォルケイノウ・コーポレーション 脈管の画像作製方法
DE102005030647B3 (de) 2005-06-30 2007-03-22 Siemens Ag Vorrichtung und Verfahren zur intraluminalen Bildgebung für die Rekonstruktion von 3D-Bilddatensätzen
DE102005032961A1 (de) 2005-07-14 2007-01-18 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung eines Bildes mittels optischer Kohärenztomographie
US7379062B2 (en) 2005-08-01 2008-05-27 Barco Nv Method for determining a path along a biological object with a lumen
CN101288102B (zh) 2005-08-01 2013-03-20 拜奥普蒂根公司 用于分析从样本所获得的三维数据集的方法和系统
JP2009507617A (ja) 2005-09-14 2009-02-26 ネオガイド システムズ， インコーポレイテッド 経腔的及び他の操作を行うための方法及び装置
DE102005048892B4 (de) 2005-09-22 2009-01-15 Siemens Ag Vorrichtung zur Durchführung von Rotablation sowie medizinische Behandlungseinrichtung
EP2275026A1 (en) 2005-09-29 2011-01-19 The General Hospital Corporation Arrangements and methods for providing multimodality microscopic imaging of one or more biological structures
US7450241B2 (en) 2005-09-30 2008-11-11 Infraredx, Inc. Detecting vulnerable plaque
US7988633B2 (en) 2005-10-12 2011-08-02 Volcano Corporation Apparatus and method for use of RFID catheter intelligence
US20070232933A1 (en) 2005-10-13 2007-10-04 Volcano Corporation Component-based catheter lab intravascular ultrasound system
WO2007047974A2 (en) 2005-10-20 2007-04-26 Board Of Regents, The University Of Texas System Rotating optical catheter tip for optical coherence tomography
US7918793B2 (en) 2005-10-28 2011-04-05 Biosense Webster, Inc. Synchronization of ultrasound imaging data with electrical mapping
US7729746B2 (en) 2005-11-04 2010-06-01 Siemens Aktiengesellschaft Three-dimensional co-registration between intravascular and angiographic data
US7593559B2 (en) 2005-11-18 2009-09-22 Duke University Method and system of coregistrating optical coherence tomography (OCT) with other clinical tests
US7801343B2 (en) 2005-11-29 2010-09-21 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and apparatus for inner wall extraction and stent strut detection using intravascular optical coherence tomography imaging
US7650179B2 (en) 2005-12-09 2010-01-19 Siemens Aktiengesellschaft Computerized workflow method for stent planning and stenting procedure
US8184367B2 (en) 2006-02-15 2012-05-22 University Of Central Florida Research Foundation Dynamically focused optical instrument
US7792342B2 (en) 2006-02-16 2010-09-07 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for detecting and tracking a guidewire in a fluoroscopic image sequence
JP5044126B2 (ja) 2006-02-23 2012-10-10 オリンパス株式会社 内視鏡観察装置および画像形成を行う内視鏡の作動方法
US7619646B2 (en) 2006-03-09 2009-11-17 Visicon Inspection Technologies Llc System and method to illuminate and image the inside diameter of a stent
WO2007109771A2 (en) 2006-03-22 2007-09-27 Volcano Corporation Automated lesion analysis based upon automatic plaque characterization according to a classification criterion
US7785286B2 (en) 2006-03-30 2010-08-31 Volcano Corporation Method and system for imaging, diagnosing, and/or treating an area of interest in a patient's body
US7831078B2 (en) 2006-07-24 2010-11-09 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for statistical shape model based segmentation of intravascular ultrasound and optical coherence tomography images
US8029447B2 (en) 2006-10-10 2011-10-04 Volcano Corporation Multipurpose host system for invasive cardiovascular diagnostic measurement acquisition including an enhanced dynamically configured graphical display
RU2471239C2 (ru) 2006-10-17 2012-12-27 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Визуализация трехмерных изображений в комбинации с двумерными проекционными изображениями
US8223143B2 (en) 2006-10-27 2012-07-17 Carl Zeiss Meditec, Inc. User interface for efficiently displaying relevant OCT imaging data
CN101594819B (zh) 2006-11-08 2012-05-30 光学实验室成像公司 光声成像装置和方法
ES2847098T3 (es) 2007-01-10 2021-07-30 Lightlab Imaging Inc Métodos y aparato para tomografía de coherencia óptica de fuente de barrido
WO2009153794A1 (en) 2008-06-19 2009-12-23 Sync-Rx, Ltd. Stepwise advancement of a medical tool
US9629571B2 (en) 2007-03-08 2017-04-25 Sync-Rx, Ltd. Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging
EP2358269B1 (en) 2007-03-08 2019-04-10 Sync-RX, Ltd. Image processing and tool actuation for medical procedures
WO2008107905A2 (en) 2007-03-08 2008-09-12 Sync-Rx, Ltd. Imaging and tools for use with moving organs
US10716528B2 (en) 2007-03-08 2020-07-21 Sync-Rx, Ltd. Automatic display of previously-acquired endoluminal images
US8094903B2 (en) * 2007-06-28 2012-01-10 Siemens Aktiengesellschaft System and method for coronary digital subtraction angiography
US9596993B2 (en) 2007-07-12 2017-03-21 Volcano Corporation Automatic calibration systems and methods of use
US8395781B2 (en) 2007-07-12 2013-03-12 Volcano Corporation Automatic calibration systems and methods of use
US8582934B2 (en) 2007-11-12 2013-11-12 Lightlab Imaging, Inc. Miniature optical elements for fiber-optic beam shaping
US7813609B2 (en) 2007-11-12 2010-10-12 Lightlab Imaging, Inc. Imaging catheter with integrated reference reflector
JP5002429B2 (ja) 2007-11-20 2012-08-15 テルモ株式会社 光干渉断層画像診断装置
US8983580B2 (en) 2008-01-18 2015-03-17 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Low-coherence interferometry and optical coherence tomography for image-guided surgical treatment of solid tumors
US20110190586A1 (en) 2008-03-28 2011-08-04 Volcano Corporation Methods and systems for intravascular imaging and flushing
EP2677272B1 (en) 2008-05-15 2018-01-31 Axsun Technologies LLC Oct combining probes and integrated systems
CN102046071B (zh) 2008-06-02 2013-11-06 光学实验室成像公司 用于从光学相干断层扫描图像获得组织特性的定量方法
US8423121B2 (en) 2008-08-11 2013-04-16 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for guidewire tracking in fluoroscopic image sequences
DE102008045634A1 (de) 2008-09-03 2010-03-04 Ludwig-Maximilians-Universität München Wellenlängenabstimmbare Lichtquelle
EP2344020B1 (en) 2008-10-14 2020-05-20 Lightlab Imaging, Inc. Stent strut detection and related measurement and display using optical coherence tomography
US8855744B2 (en) 2008-11-18 2014-10-07 Sync-Rx, Ltd. Displaying a device within an endoluminal image stack
US9101286B2 (en) 2008-11-18 2015-08-11 Sync-Rx, Ltd. Apparatus and methods for determining a dimension of a portion of a stack of endoluminal data points
US9144394B2 (en) 2008-11-18 2015-09-29 Sync-Rx, Ltd. Apparatus and methods for determining a plurality of local calibration factors for an image
US11064903B2 (en) 2008-11-18 2021-07-20 Sync-Rx, Ltd Apparatus and methods for mapping a sequence of images to a roadmap image
US9974509B2 (en) 2008-11-18 2018-05-22 Sync-Rx Ltd. Image super enhancement
US10362962B2 (en) 2008-11-18 2019-07-30 Synx-Rx, Ltd. Accounting for skipped imaging locations during movement of an endoluminal imaging probe
US9095313B2 (en) 2008-11-18 2015-08-04 Sync-Rx, Ltd. Accounting for non-uniform longitudinal motion during movement of an endoluminal imaging probe
US9775538B2 (en) 2008-12-03 2017-10-03 Mediguide Ltd. System and method for determining the position of the tip of a medical catheter within the body of a patient
US8457440B1 (en) 2009-01-27 2013-06-04 Axsun Technologies, Inc. Method and system for background subtraction in medical optical coherence tomography system
US8457374B2 (en) * 2009-06-22 2013-06-04 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for detecting catheterization devices
US8909323B2 (en) 2009-08-06 2014-12-09 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for processing angiography and ultrasound image data
EP3363350B1 (en) * 2009-09-23 2019-12-11 Lightlab Imaging, Inc. Lumen morphology and vascular resistance measurements data collection systems, apparatus and methods
US20180344174A9 (en) 2009-09-23 2018-12-06 Lightlab Imaging, Inc. Lumen Morphology and Vascular Resistance Measurements Data Collection Systems, Apparatus and Methods
US8412312B2 (en) 2009-09-23 2013-04-02 Lightlab Imaging, Inc. Apparatus, systems, and methods of in-vivo blood clearing in a lumen
DE102009043069A1 (de) 2009-09-25 2011-04-07 Siemens Aktiengesellschaft Visualisierungsverfahren und Bildgebungssystem
US8926590B2 (en) 2009-12-22 2015-01-06 Lightlab Imaging, Inc. Torque limiter for an OCT catheter
US8206377B2 (en) 2009-12-22 2012-06-26 Lightlab Imaging, Inc. Torque limiter for an OCT catheter
US8478384B2 (en) 2010-01-19 2013-07-02 Lightlab Imaging, Inc. Intravascular optical coherence tomography system with pressure monitoring interface and accessories
CN102196148B (zh) * 2010-03-01 2014-08-27 佳能株式会社 图像处理方法、图像处理设备和图像扫描设备
US8206374B2 (en) 2010-03-15 2012-06-26 Medtronic Vascular, Inc. Catheter having improved traceability
US8948613B2 (en) 2010-03-17 2015-02-03 Lightlab Imaging, Inc. Intensity noise reduction methods and apparatus for interferometric sensing and imaging systems
US20110257545A1 (en) 2010-04-20 2011-10-20 Suri Jasjit S Imaging based symptomatic classification and cardiovascular stroke risk score estimation
EP2599033B1 (en) 2010-07-29 2021-03-31 Sync-RX, Ltd. Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging
US8750615B2 (en) 2010-08-02 2014-06-10 Case Western Reserve University Segmentation and quantification for intravascular optical coherence tomography images
US8761469B2 (en) * 2011-01-03 2014-06-24 Volcano Corporation Artifact management in rotational imaging
US8582619B2 (en) 2011-03-15 2013-11-12 Lightlab Imaging, Inc. Methods, systems, and devices for timing control in electromagnetic radiation sources
US9164240B2 (en) 2011-03-31 2015-10-20 Lightlab Imaging, Inc. Optical buffering methods, apparatus, and systems for increasing the repetition rate of tunable light sources
EP2713858A1 (en) 2011-05-27 2014-04-09 Lightlab Imaging, Inc. Optical coherence tomography and pressure based systems and methods
WO2012166829A2 (en) 2011-05-31 2012-12-06 Lightlab Imaging, Inc. Multimodal imaging system, apparatus, and methods
JP6099640B2 (ja) 2011-06-23 2017-03-22 シンク−アールエックス，リミティド 管腔の背景の鮮明化
EP2726136A1 (en) 2011-06-30 2014-05-07 Lightlab Imaging, Inc. Catheter with flush valve and related systems and methods
JP5755956B2 (ja) 2011-06-30 2015-07-29 テルモ株式会社 光干渉断層像形成装置
US8582109B1 (en) 2011-08-01 2013-11-12 Lightlab Imaging, Inc. Swept mode-hopping laser system, methods, and devices for frequency-domain optical coherence tomography
US10648918B2 (en) 2011-08-03 2020-05-12 Lightlab Imaging, Inc. Systems, methods and apparatus for determining a fractional flow reserve (FFR) based on the minimum lumen area (MLA) and the constant
US20130051728A1 (en) 2011-08-31 2013-02-28 Lightlab Imaging, Inc. Optical Imaging Probes and Related Methods
US8953911B1 (en) 2011-10-28 2015-02-10 Lightlab Imaging, Inc. Spectroscopic imaging probes, devices, and methods
US8581643B1 (en) 2011-10-28 2013-11-12 Lightlab Imaging, Inc. Phase-lock loop-based clocking system, methods and apparatus
US8831321B1 (en) 2011-11-07 2014-09-09 Lightlab Imaging, Inc. Side branch detection methods, systems and devices
EP2779907B1 (en) 2011-11-16 2022-06-15 Philips Image Guided Therapy Corporation Medical measuring system and method
JP5979904B2 (ja) * 2012-02-20 2016-08-31 キヤノン株式会社 画像処理装置、眼科撮影システム、及び画像処理方法
US10869648B2 (en) 2012-05-11 2020-12-22 Philips Image Guided Therapy Corporation Device, system and method for flow imaging in the body using a swept transducer
CA2874415A1 (en) 2012-05-21 2013-11-28 Sync-Rx, Ltd. Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging
CA2875346A1 (en) 2012-06-26 2014-01-03 Sync-Rx, Ltd. Flow-related image processing in luminal organs
US20140024931A1 (en) 2012-07-20 2014-01-23 Lightlab Imaging, Inc. Data Encoders for Medical Devices and Related Methods
US8687201B2 (en) 2012-08-31 2014-04-01 Lightlab Imaging, Inc. Optical coherence tomography control systems and methods
US11272845B2 (en) * 2012-10-05 2022-03-15 Philips Image Guided Therapy Corporation System and method for instant and automatic border detection
WO2014077880A1 (en) 2012-11-16 2014-05-22 Lightlab Imaging, Inc. Automated fluid delivery catheter and system
WO2014077871A2 (en) 2012-11-19 2014-05-22 Lightlab Imaging, Inc. Interface devices, systems and methods for multimodal probes
CN105072980B (zh) 2012-12-12 2018-05-04 光学实验室成像公司 用于自动确定血管内腔轮廓的方法及装置
US8913084B2 (en) 2012-12-21 2014-12-16 Volcano Corporation Method and apparatus for performing virtual pullback of an intravascular imaging device
KR101427028B1 (ko) * 2013-01-15 2014-08-05 연세대학교 산학협력단 스텐트가 삽입된 혈관 분석 시스템
JP2016507304A (ja) * 2013-02-11 2016-03-10 アンジオメトリックス コーポレーション 物体を検出及び追跡するとともに重ね合わせるシステム
US9173591B2 (en) * 2013-03-08 2015-11-03 Lightlab Imaging, Inc. Stent visualization and malapposition detection systems, devices, and methods
WO2014163601A1 (en) 2013-03-11 2014-10-09 Lightlab Imaging, Inc. Friction torque limiter for an imaging catheter
US9069396B2 (en) 2013-03-12 2015-06-30 Lightlab Imaging, Inc. Controller and user interface device, systems, and methods
US9351698B2 (en) 2013-03-12 2016-05-31 Lightlab Imaging, Inc. Vascular data processing and image registration systems, methods, and apparatuses
US9301687B2 (en) 2013-03-13 2016-04-05 Volcano Corporation System and method for OCT depth calibration
US9702762B2 (en) 2013-03-15 2017-07-11 Lightlab Imaging, Inc. Calibration and image processing devices, methods, and systems
US9833221B2 (en) 2013-03-15 2017-12-05 Lightlab Imaging, Inc. Apparatus and method of image registration
US9462945B1 (en) * 2013-04-22 2016-10-11 VisionQuest Biomedical LLC System and methods for automatic processing of digital retinal images in conjunction with an imaging device
JP6278295B2 (ja) * 2013-06-13 2018-02-14 国立大学法人 筑波大学 脈絡膜の血管網を選択的に可視化し解析する光干渉断層計装置及びその画像処理プログラム
DE102014201556A1 (de) * 2014-01-29 2015-07-30 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Ermittlung eines Gewebeparameters, Röntgeneinrichtung und Computerprogramm
CA2950102A1 (en) * 2014-04-28 2015-11-05 Northwestern University Devices, methods, and systems of functional optical coherence tomography
JP6682526B2 (ja) 2014-07-24 2020-04-15 ライトラボ・イメージング・インコーポレーテッド 血管内のステント配備を評価する為の、プロセッサベースの自動システムの作動方法、及び血管内のステント配備を評価する為の、プロセッサベースの自動システム
CA2959205A1 (en) 2014-08-27 2016-03-03 St. Jude Medical Systems Ab System and method for evaluating a cardiac system by determining minimum ratio pd/pa (distal pressure / arterial pressure)
US10499813B2 (en) 2014-09-12 2019-12-10 Lightlab Imaging, Inc. Methods, systems and apparatus for temporal calibration of an intravascular imaging system
US10109058B2 (en) 2015-05-17 2018-10-23 Lightlab Imaging, Inc. Intravascular imaging system interfaces and stent detection methods
US9996921B2 (en) 2015-05-17 2018-06-12 LIGHTLAB IMAGING, lNC. Detection of metal stent struts

Also Published As

Publication number Publication date
EP3800646A1 (en) 2021-04-07
CN108292433A (zh) 2018-07-17
EP3381014B1 (en) 2020-12-16
WO2017091598A1 (en) 2017-06-01
US10453190B2 (en) 2019-10-22
EP3381014A1 (en) 2018-10-03
JP2021140820A (ja) 2021-09-16
US20170148161A1 (en) 2017-05-25
ES2851548T3 (es) 2021-09-07
JP2018536235A (ja) 2018-12-06
JP7249379B2 (ja) 2023-03-30
CA3005296A1 (en) 2017-06-01
CN108292433B (zh) 2022-12-27
JP6898927B2 (ja) 2021-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108292433B (zh) 血管内图像中的阴影的检测与验证
US11367186B2 (en) Detection of metal stent struts
US11020078B2 (en) X-ray image feature detection and registration systems and methods
US9907527B2 (en) Vascular data processing and image registration systems, methods, and apparatuses
EP2967480B1 (en) Vascular data processing and image registration methods
AU2016264099B2 (en) Intravascular imaging system interfaces and stent detection methods
CN116309390A (zh) 血管分支的识别
CN108348170B (zh) 与侧支有关的支架撑杆检测
JP2022079550A (ja) プロセッサ装置の作動方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination