CN101861526A - 用于跟踪超声自动校准的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

采用空间定位器(16)跟踪超声换能器或者探头(12)的系统和方法以对早期系统所需最小的硬件附加实现自动校准。基于图像的跟踪算法对图像空间(I)中的控制点进行定位。随后，可以为超声校准使用无限数目的点，其允许高校准精度。所提出的校准系统(10)是简单和低成本的。校准是快速的并且可以自动执行。

Description

用于跟踪超声自动校准的系统和方法
本申请要求Sheng Xu等人于2007年11月14日在先提交的序号No.60/987809、题目为“SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATICCALIBRATION OF TRACKED ULTRASOUND”的临时申请的权益，并且该申请已转让给本发明的受让人。
本实施例大体涉及医疗系统，并且更具体地，涉及用于跟踪超声自动校准的方法和装置。
利用空间定位器对超声探头进行跟踪已应用在外科手术和介入导航中，例如，用于实况超声图像与其它图像模态的融合。为能够实现这些应用，必须进行对跟踪超声的校准，即确定实况超声图像和所附空间跟踪器之间的空间关系。由于许多常规的校准方法需要人的交互作用来对超声图像中的控制点进行识别，所以它们是耗时的。对于这些手动方法，因为需要大量经过手动获得的控制点，所以实现高精确性是困难的。虽然一些最近的校准方法可以执行自动校准，但是不利的是，它们有赖于复杂的人体模型。
使用超声为外科手术导航需要在全局坐标系中对换能器进行跟踪。通常将光学或者电磁传感器接附到超声换能器，允许对换能器的位置和取向进行跟踪。超声校准是指用于确定超声图像和接附到超声换能器的跟踪装置或者传感器之间的固定变换的程序。
因此，在本领域中，期望用于克服这些问题的改进的方法和系统。
图1是根据本公开的实施例的用于跟踪超声自动校准的系统的局部方框视图；
图2是图示说明根据本公开的实施例的用于跟踪超声自动校准的方法的简化示意和流程视图；以及
图3是图示说明根据本公开的另一个实施例的对经由基于图像的跟踪所获得的超声体积的三个多平面重构图像视图的屏幕显示视图。
在图中，相似的参考编号指代相似的元件。另外，注意到，图可能不是按比例绘制的。
如这里所使用的，校准跟踪超声意味着确定实况超声图像和所附空间跟踪器之间的空间关系。换言之，超声校准是指确定超声图像和所附跟踪设备之间固定变换的过程。作为对本领域中问题的响应，本公开的实施例有利地提供了用于跟踪超声全自动校准的方法。
图1是根据本公开的实施例的用于实现跟踪超声的自动校准的超声成像系统10的局部方框视图。超声成像系统10包括超声换能器12、耦合至超声换能器的跟踪器14、定位器(一般用参考标号16指示)、校准特征18、容器20、以及系统控制器22。将跟踪器14在给定位置处并且朝向超声换能器12的能量发射表面24耦合至超声探头12。超声换能器或者探头12可以包括任何合适的手持超声换能器或者探头，其中所述手持超声换能器或者探头可以配置用于实现本公开的实施例并且用于满足给定超声成像应用的需求。超声探头12包括位于其机架内的超声换能器(未示出)，并包括用于在图像场内(一般用参考标号26指示)发射所期望超声能量的接近表面24。例如，为了酌情执行这里所描述的各个功能和步骤，在超声探头12、跟踪器14、以及系统控制器22之间连接由参考标号28所指示的特征总体表示的各种电源和信号线。
根据给定的跟踪超声校准的需求，校准特征18适合于部分浸入液体、胶体或者其它合适的水性介质的体积(一般用参考标号30表示)内并且在其中且在不同位置和取向上可移动。该液体、胶体或者其它合适的水性介质体积30包含在合适的容器或者仓20内。容器或者仓20包括至少一个适合于作为对发射能量的超声换能器的响应来传播超声能量的表面32，并且超声探头12的表面24与表面32接触。
定位器16包括跟踪发生器34，跟踪发生器34配置用于发射用于结合跟踪器14和校准对象18使用的跟踪能量。在一个实施例中，跟踪发生器34包含电磁场发生器，其中，如由参考标号36所指示的，该发生器在固定的取向和位置上。电磁场发生器34在感兴趣区域中生成电磁场，感兴趣区域也称为给定的定位器空间或者感兴趣体积，一般用参考标号38指示。
系统控制器22可以包括任何合适的计算机和/或超声换能器接口，该控制器还被编程以合适的指令，这些指令用于执行关于履行这里所讨论的跟踪超声自动校准的这里所讨论的各种功能。系统控制器22可以包括诸如40和42的各种输入/输出信号线，用于电耦合到(i)超声成像系统10的其它组件或者(ii)超声成像系统10之外的一个或多个远程计算机系统。例如，为了系统操作者在给定的跟踪超声自动校准期间使用，将合适的显示设备44耦合到系统控制器22。此外，可以提供诸如输入/输出设备、指点设备等(未示出)的附加设备(如可能需要的)，用于在执行跟踪超声自动校准的给定实现方式的一个或多个部分中使用。另外，将用于从存储器(例如，包含之前从给定模态获得的图像的寄存器或者存储设备)或者实时图像采集(例如，来自给定形式采集设备的实时图像)获得图像采集的器件46耦合至系统控制器46。
根据本公开的一个实施例，超声校准的方法包括作为基于点的配准问题求解，其中，将公共点集的超声图像坐标PI配准到它们在定位器空间中的对应坐标PL。图1包含可应用于实现如这里所提出的跟踪超声自动校准的各种坐标系的图示说明，包括用于定位器空间的坐标系L、用于跟踪器空间的坐标系T、以及用于超声图像空间的坐标系I。此外，如图1中所图示说明的，可以将总的变换表示为齐次变换矩阵的乘积，通过下式给出：
          PL＝LFT·TFI·PI            (1)
其中，PL和PI分别是在定位器空间和超声图像的坐标系中控制点的坐标。LFT项是在超声图像中的控制点被识别时，定位器对接附到超声换能器的跟踪器的实时跟踪结果。TFI项是跟踪器和图像之间的固定变换。给定足够数目的点(N≥3)，可以使用奇异值分解(SVD)求解出TFI。
然而，许多传统的超声校准方法需要人的交互作用来对控制点的图像坐标进行识别。手动过程是耗时的，当对超声引导系统进行商业化时，这可能不利地导致一些问题。另外，精确的超声校准可能需要大量控制点。因此，高度期望全自动校准方法。另外，虽然一些最近的校准方法已经实现了全自动，但是这些校准方法不利地有赖于复杂的人体模型。根据本公开的实施例，超声校准方法包括使用与校准程序集成的图像处理算法。结果，既不需要人的交互作用也不需要额外的复杂硬件，就实现了全自动超声校准程序。
根据本公开的一个实施例，用于超声校准的方法包括使用图像处理算法对超声图像空间中的许多控制点集进行定位。结果，可以为超声校准使用无限数目的控制点，从而允许高校准精度。另外，用于实现超声校准方法的系统是简单并且低成本的。此外，超声校准快速并且自动地执行(即，无控制点的手动确定)。
虽然这里关于3D超声校准对实施例进行了描述，但是实施例也可以用于2D超声校准。另外，根据另一个实施例，可以使实时(2D或3D)超声图像流到(例如，使用合适的视频流技术)计算机，该计算机独立于用于实现超声校准程序的一个或多个部分的超声诊断成像系统。此外，如果超声图像是2D的，那么可以经由对包含在超声诊断成像系统10的超声扫描仪或者系统控制器22的视频输出信号中的图像进行取帧来获取图像。
根据一个实施例，至少将所跟踪针18的顶端19浸入具有胶体或者水30的仓20内。将6自由度(DOF)跟踪器14接附到超声换能器12，允许通过外部定位器16对换能器的位置和取向进行跟踪。类似地，例如，使用集成在针顶端19中的小型传感器为针18提供跟踪器。针，特别地，至少包括小型传感器的针顶端19，在仓内关于换能器移动，导致针顶端在超声体积内的位置变化。在针从该体积内的在先位置运动到新位置之后，对超声体积的超声帧进行处理，以确定针的新图像位置。另外，在程序期间，定位器16对(i)针和(ii)超声换能器的跟踪器进行跟踪。
自动超声校准的方法还包括使用图像配准对超声体积中的针顶端进行识别。图2说明了图像处理算法50的示例，其中每个算法将针顶端19的模板与对应超声帧(52、54、56和58)内的针顶端的当前图像进行匹配。帧数包含N≥3。对于起始帧52，建立具有感兴趣体积(VOI)62的模板。图像处理算法继续进行到下一帧54，并且使用图像处理将针顶端模板(来自帧52)与帧54的图像进行匹配，对应于用参考标号64指示的匹配1。过程继续进行到帧56，并且使用图像处理将针顶端的模板(来自初始帧52和帧54)与帧56的图像进行匹配，这对应于用参考标号66指示的匹配2。类似地，过程以这种方式继续进行到帧58，并且使用图像处理将针顶端模板(来自初始帧52、帧54、帧56和任何附加介于中间的帧)与帧58的图像进行匹配，这对应于用参考标号68指示的匹配N。
另外，可以通过诸如单纯平移、刚体或者仿射变换等的参数化变换对针的运动建模。例如，如果手动移动针，就可以使用刚体或者仿射变换说明针在超声图像中的平移、旋转和手动变化。如果可利用具有三个平移接头的机械手移动针，那么应该使用平移模型增加运动跟踪算法的鲁棒性和精确性。假定针的运动是连续的，可以使用一个超声帧的运动参数估计下一帧的运动。使用数值优化(例如，高斯-牛顿方法)解决在每个单独帧的局部(local)图像配准问题。可以快速并且实时执行跟踪算法。在一个实施例中，使用具有两千兆字节(2G)的随机访问存储器(RAM)的3.2GHz工作站，平均处理时间近似每帧35ms(或者28.6Hz)。可以在S.Xu、J.Kruecker、S.Settlemier和B.J.Wood的“Real-time motion tracking using 3Dultrasound”Proc.SPIE Vol.6509，65090X(2007年3月21日)中找到适当的运动跟踪算法的一个示例的细节。
图2还说明了用参考标号60指示的变换T(μ)和简化流程图70，该简化流程图70用于：建立变换估计(步骤72)、在给定帧N处运动跟踪(步骤74)、将N值递增到下一个值N+k(k≥1，步骤76)、并且在步骤72处重复该流程。例如，使用恰当的运动跟踪算法，将帧N的跟踪结果用于估计帧N+k的运动。重复该循环本身直到已经对期望数目的帧互相进行配准为止。
图3示出了软件跟踪针顶端的一个实施例的屏幕截图80。三个图像视图(82、84和86)是超声体积的多平面重构。视图82代表对于给定帧的XY截面的超声体积的多平面重构。视图84代表对于给定帧的ZY截面的超声体积的多平面重构。视图86代表对于给定帧的XZ截面的超声体积的多平面重构。使用如这里所讨论的模板匹配和图像处理技术，对针顶端自动进行识别并且在所有三个视图中显示。参照各个图像视图并且结合相对于患者的固定坐标系，可以给各种指示提供图像视图。例如，指示L可以代表左、R代表右、F可以代表足、H可以代表头等。例如通常在观看3D图像中所使用的，还可以提供十字准线对不同图像视图或者观察截面之间的对应进行标记。底部右视图(或者视窗)88示出了在(一系列帧上)每个超声帧处模板匹配的残留误差。在图3的视图88中，确定当前运动跟踪的残留误差具有17.5的值。该值指示运动跟踪的精确度，可以在校准程序中使用该值，以避免包括跟踪结果出现在可接受范围之外(即，对应于不精确的跟踪结果)的帧。
另外，使用式(1)的符号，对于基于图像的跟踪，针顶端位置是PI，并且基于定位器的跟踪，针顶端位置是PL。可以为每个超声图像帧自动计算一个这样的点对，这允许采集成千上万的点对，其导致与手动方法相比明显更高的精确度。对于在每个所采集帧内对PI的手动识别，点的数目典型局限于10-50的范围。由于对针顶端精确的3D手动识别耗时在30-60秒量级，所以每个点对节约的时间在1000倍的量级。
根据另一个实施例，虽然参照3D超声校准对超声校准方法进行描述时，但该方法还可应用于2D超声校准。对于2D超声校准，该方法还包括将针的运动限制在2D超声换能器的成像平面，例如，使用针导向件或者用于将针的运动限制在成像平面的其它合适器件。
根据另一个实施例，基于图像的算法对针和换能器之间的相对运动进行检测。在该实施例中，针在固定位置，并且超声换能器相对于针移动。
根据另一个实施例，可以使用适合于在超声图像中生成稳定特征的任何工具代替针。另外，在另一个实施例中，图像处理算法通过将各个超声图像中的特征进行分割对稳定特征的位置进行定位。图像分割是指将数字图像划分到多个区域(或者像素集)的过程。一个区域一般对应于一个对象。合适工具的示例可以包括球体、立方体、或者可以在超声图像中被精确定位的任何其它工具。
此外，图像处理算法可以跟踪组织运动和工具运动。本公开的该实施例可以应用于图像引导的外科手术领域，特别是需要超声图像引导和融合的外科手术介入领域。
至此，将意识到，用于跟踪超声自动校准的方法包含对定位器进行配置以(i)跟踪超声换能器在定位器空间内的位置和取向并且(ii)跟踪校准特征在定位器空间内的位置和取向。提供了适合于传输超声的超声体积，其中，超声体积位于定位器空间内。校准特征置于超声体积中，并且随着超声换能器与校准特征相对定位和取向的改变，采用超声探头采集超声体积的一系列超声图像。该方法利用图像处理确定校准特征在该系列超声图像的每个帧内基于图像的位置和取向。该方法还包括，根据(i)校准特征在该系列超声图像内基于图像的位置和取向；(ii)对于该系列超声图像的每个所选帧，定位器跟踪的超声换能器的相应位置和取向；以及(iii)对于该系列超声图像的每个帧，定位器跟踪的校准特征的相应位置和取向，来计算跟踪超声校准的变换参数，其中，该变换参数将定位器坐标空间与超声图像空间进行空间关联。
根据一个实施例，定位器配置用于：(i)对超声换能器在定位器空间内的位置和取向进行跟踪；以及(ii)对校准特征在定位器空间内的位置和取向进行跟踪。在一个实施例中，超声换能器包括耦合至换能器的跟踪器，其中，定位器在定位器空间内对跟踪器进行跟踪。另外，校准特征包含适合于在超声图像中生成至少一个稳定特征的任何工具。在另一个实施例中，校准特征包含针，其中，图像处理确定针的顶端在该系列超声图像的每个图像内的位置和取向。
根据另一个实施例，该方法使用适合于传输超声的超声体积，其中，超声体积位于定位器空间内。例如，超声体积可以包括仓，所述仓包含从由胶体和水所组成的组选择的至少一种。
在超声体积内放置校准特征可以包括通过移动校准特征通过超声体积在超声体积内来放置校准特征。在一个实施例中，移动校准特征包括使用具有三个平移接头的机器手臂来移动校准特征通过超声体积。
在一个实施例中，随着超声换能器和校准特征相对位置和取向的改变，用超声探头采集超声体积的一系列超声图像的步骤包括：其中，该系列超声图像包括N个帧，N大于或者等于3(N≥3)。在一个实施例中，超声图像包含3D图像。在另一个实施例中，超声图像包括2D图像，其中，该方法还包括将校准特征通过超声体积的运动限制在2D图像的成像平面中。例如，对运动进行限制包括使用将运动限制在2D成像平面的导向件。在另一个实施例中，通过维持超声换能器固定同时移动校准特征通过超声体积来改变超声换能器和校准特征的相对位置和取向。
在另一个实施例中，使用图像处理来确定校准特征在该系列超声图像的每个帧内基于图像的位置和取向可以包括：通过对超声图像的处理以确定校准特征的图像位置和图像取向来确定对于每个帧校准特征的基于图像的位置和取向。该步骤还可以包括：其中，确定校准特征的图像位置和图像取向包括在该系列超声图像的每帧图像中将校准特征的模板与校准特征的当前图像进行匹配。
在另一个实施例中，计算跟踪超声校准的变换参数包括：根据(i)校准特征在该系列超声图像内基于图像的位置和取向；(ii)对于该系列超声图像的每个帧，定位器跟踪的超声换能器的相应位置和取向；以及(iii)对于该系列超声图像的每个帧，定位器跟踪的校准特征的相应位置和取向，来进行计算，其中，变换参数将定位器坐标空间与超声图像空间进行空间关联。计算可以包括使用奇异值分解(SVD)求解变换参数。另外，计算还可以包括为每个超声图像帧自动计算点对，点对包括(i)校准特征的可识别部分的基于图像的跟踪点PI以及(ii)超声换能器的基于定位器的跟踪点PL。在另一个实施例中，校准特征包括针并且针的可识别部分包括针的顶端。
在又一个实施例中，将校准特征的运动配置为连续运动，其中，该方法还包括通过参数化变换对校准特征的运动进行建模。在该实施例中，使用一个超声图像帧的运动参数对后续超声图像帧中的校准特征的运动进行估计。另外，对运动建模包括使用数值优化来解决在每个单独的超声图像帧的局部图像配准问题。
另外，本公开的实施例包括诊断超声成像系统，其配置用于根据这里所公开的方法，实现跟踪超声的自动校准。
虽然上面仅对一些示例性实施例进行了详细描述，但是本领域的技术人员将很容易意识到，对示例性实施例可能进行许多修改，而不本质上脱离本公开实施例的新颖教导内容和优点。例如，本公开的实施例可以应用于与定位器集成在一起的任何超声扫描仪。因此，本发明旨在将所有这些修改包括在随附权利要求所限定的本公开实施例的范围内。在权利要求中，装置加功能权项是想要在履行所叙述的功能时覆盖这里所描述的结构，并且不仅是结构上等同，而且还是等同的结构。
另外，不应该将在一个或多个权利要求中放置在圆括号中的任何参考标号理解为限制权利要求。单词“包含”和“包括”等不排除存在除了权利要求或者说明书中作为整体所列出的那些元件或者步骤之外的元件或者步骤。对元件的单数指代不排除对这些元件的复数指代，并且反之亦然。可以通过包含若干不同元件的硬件的方式以及/或者通过恰当编程的计算机的方式来实现一个或多个实施例。在列出若干装置的设备权利要求中，可以将这些装置中的一些以一个并且是同一个硬件项来体现。在彼此不同的从属权利要求中陈述某些措施的仅有事实并不表示不可以使用这些措施的组合进行改进。

Claims (20)

1.一种用于跟踪超声自动校准的方法，包括：
对定位器(16)进行配置，以(i)跟踪超声换能器(12)在定位器空间(38)内的位置和取向并且(ii)跟踪校准特征(18)在所述定位器空间内的位置和取向；
提供适合于传输超声的超声体积(20)，其中，所述超声体积位于所述定位器空间内；
将所述校准特征(18)置于所述超声体积(20)中；
随着所述超声换能器(12)和所述校准特征(18)的相对定位和取向的改变，采用所述超声探头采集所述超声体积的一系列超声图像(52、54、56、58)；
利用图像处理(62、64、66、68)确定所述校准特征在所述系列超声图像的每个帧内的基于图像的位置和取向；以及
根据(i)所述校准特征(18)在所述系列超声图像的每个内的基于图像的位置和取向；(ii)对于所述系列超声图像中的每个所选帧(52、54、56、68)，所述定位器跟踪的超声换能器(12)的相应位置和取向；以及(iii)对于所述系列超声图像的每个帧，所述定位器跟踪的校准特征(18)的相应位置和取向，来计算跟踪的超声校准的变换参数，其中，所述变换参数将所述定位器坐标空间(L)与所述超声图像空间(I)进行空间关联。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述超声换能器(12)包括耦合至所述换能器的跟踪器(14)，并且其中，所述定位器在所述定位器空间内跟踪所述跟踪器。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述校准特征(18)包括适合于在超声图像中生成至少一个稳定特征的任何工具。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述校准特征(18)还包括针，其中，所述图像处理确定所述针的顶端(19)在所述系列超声图像的每个图像内的位置和取向。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述超声体积(20)包括仓，所述仓包含从由胶体和水组成的组中选择的至少一种。
6.如权利要求1所述的方法，其中，将所述校准特征(18)置于所述超声体积(20)中包括移动所述校准特征通过所述超声体积。
7.如权利要求6所述的方法，其中，移动所述校准特征(18)包括使用具有三个平移接头的机械手臂来移动所述校准特征通过所述超声体积。
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述系列超声图像包括N个帧，其中，N大于或者等于3(N≥3)。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述超声图像包含3D图像。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述超声图像包含2D图像，所述方法还包括：
将所述校准特征通过所述超声体积的运动限制在所述2D图像的成像平面中。
11.如权利要求10所述的方法，其中，限制所述运动包括使用将所述运动限制在所述2D成像平面的引导件。
12.如权利要求1所述的方法，其中，通过维持所述超声换能器固定而移动所述校准特征通过所述超声体积来改变所述超声换能器(12)和校准特征(18)的相对定位和取向。
13.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述校准特征(18)的所述基于图像的位置和取向包括对于每个帧(52、54、56、58)对所述超声图像进行处理，以确定所述校准特征的图像位置和图像取向。
14.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述校准特征的图像位置和图像取向还包括将所述校准特征的模板(62、64、66、68)与所述系列超声图像的每帧图像中的所述校准特征的当前图像进行匹配。
15.如权利要求1所述的方法，其中，计算包括使用奇异值分解(SVD)来求解所述变换参数。
16.如权利要求1所述的方法，其中，计算还包括自动计算对于每个超声图像帧的点对，所述点对包括(i)所述校准特征的可识别部分的基于图像的跟踪点PI以及(ii)所述超声换能器的基于定位器的跟踪点PL。
17.如权利要求16所述的方法，其中，所述校准特征(18)包含针，并且所述针的可识别部分包括所述针的顶端(19)。
18.如权利要求1所述的方法，其中，所述校准特征(18)的运动是连续的，所述方法还包括：
通过参数化变换对所述校准特征的所述运动建模，其中，使用一个超声图像帧的运动参数来估计后续超声图像帧中所述校准特征的运动。
19.如权利要求18所述的方法，其中，对所述运动建模包括使用数值优化解决在每个单独的超声图像帧的局部图像配准问题。
20.一种诊断超声成像系统(10)，其配置用于根据权利要求1所述的方法实现跟踪超声的自动校准。
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