CN103313673B - 用于分析影像的方法和仪器 - Google Patents
用于分析影像的方法和仪器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103313673B CN103313673B CN201180065112.XA CN201180065112A CN103313673B CN 103313673 B CN103313673 B CN 103313673B CN 201180065112 A CN201180065112 A CN 201180065112A CN 103313673 B CN103313673 B CN 103313673B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- brain
- instrument
- displacement
- robot
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 242
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims abstract description 130
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims abstract description 72
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims abstract description 58
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 31
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 claims description 29
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 claims description 27
- 238000010968 computed tomography angiography Methods 0.000 claims description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 23
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 13
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 11
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 7
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 7
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 6
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 6
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 4
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 4
- 230000033912 thigmotaxis Effects 0.000 description 4
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 230000001054 cortical effect Effects 0.000 description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 230000000283 vasomotion Effects 0.000 description 3
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 3
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 2
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 2
- 229940124597 therapeutic agent Drugs 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 230000014616 translation Effects 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 2
- 239000002616 MRI contrast agent Substances 0.000 description 1
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 210000001951 dura mater Anatomy 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000004886 head movement Effects 0.000 description 1
- 238000002513 implantation Methods 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 210000001259 mesencephalon Anatomy 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 1
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000002432 robotic surgery Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/36—Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
- A61B90/37—Surgical systems with images on a monitor during operation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/20—Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/30—Surgical robots
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/501—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the head, e.g. neuroimaging or craniography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/39—Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61G—TRANSPORT, PERSONAL CONVEYANCES, OR ACCOMMODATION SPECIALLY ADAPTED FOR PATIENTS OR DISABLED PERSONS; OPERATING TABLES OR CHAIRS; CHAIRS FOR DENTISTRY; FUNERAL DEVICES
- A61G13/00—Operating tables; Auxiliary appliances therefor
-
- 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
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
- G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
- G06T7/337—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods involving reference images or patches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B17/00—Surgical instruments, devices or methods, e.g. tourniquets
- A61B2017/00681—Aspects not otherwise provided for
- A61B2017/00694—Aspects not otherwise provided for with means correcting for movement of or for synchronisation with the body
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/107—Visualisation of planned trajectories or target regions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/20—Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
- A61B2034/2046—Tracking techniques
- A61B2034/2065—Tracking using image or pattern recognition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/30—Surgical robots
- A61B2034/303—Surgical robots specifically adapted for manipulations within body lumens, e.g. within lumen of gut, spine, or blood vessels
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/36—Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
- A61B2090/363—Use of fiducial points
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/36—Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
- A61B2090/364—Correlation of different images or relation of image positions in respect to the body
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/36—Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
- A61B90/37—Surgical systems with images on a monitor during operation
- A61B2090/374—NMR or MRI
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/36—Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
- A61B90/37—Surgical systems with images on a monitor during operation
- A61B2090/376—Surgical systems with images on a monitor during operation using X-rays, e.g. fluoroscopy
- A61B2090/3762—Surgical systems with images on a monitor during operation using X-rays, e.g. fluoroscopy using computed tomography systems [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/39—Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
- A61B2090/3966—Radiopaque markers visible in an X-ray image
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/39—Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
- A61B2090/3983—Reference marker arrangements for use with image guided surgery
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
-
- 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
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- 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
- G06T2207/30016—Brain
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/41—Medical
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Robotics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Gynecology & Obstetrics (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Neurology (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Abstract
描述了一种用来确定脑移位诸如在神经外科手术介入之后发生的脑移位的方法。该方法包括取得对象的脑(4)的第一影像,该第一影像示出了脑内的血管(20)相对于参考位置(30)的位置。还取得脑(4)的第二影像,该第二影像是在对对象进行介入之后获取的,所述第二影像使用计算机断层扫描(CT)成像仪器获取。该第二影像示出了脑内的血管(20’)相对于所述参考位置(30)的位置。然后,从所述脑的至少一个感兴趣区域(32)中的血管相对于所述参考位置(30)的位置在所述第一影像和所述第二影像之间的移位来确定脑移位。还描述了相应的仪器。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于分析脑影像的仪器和方法,更具体地说,本发明涉及一种用于从血管可见的脑影像确定脑移位的计算机实现的技术。
背景技术
这些年来,已经发展了各种神经外科技术。这些技术涉及将诸如导管或电极之类的神经外科器械插入到脑实质内的标靶。这些神经外科器械可以使用例如在EP1509153中描述类型的立体定向技术以亚毫米精度引导到一位置。
尽管可获得能够将神经外科器械精确地引导到预定部位的立体定向仪器,但是无法保证这样的器械能够实际到达由外科医生通过术前MRI扫描等标识的脑内的标靶结构。例如,脑结构能够被定靶的精度可能会受到所谓的“脑移位”的影响,在用来标识脑标靶的MRI扫描之后经常发生这种“脑移位”。这种脑移位可能发生的原因多种多样。例如,可能由于患者头部在影像获取与手术台上的放置之间的取向的任何变化而产生脑移位。手术过程中脑脊髓流体(CSF)的泄漏和空气进入颅骨内也会导致脑恶化。而且,当神经外科器械被强制通过脑组织时,颅骨内的脑可能发生位移或膨胀。
迄今为止,外科医生已经注意到了脑移位的存在,并且已经设计并修改外科手术程序以使其影响最小化。例如,已经尝试通过在外科手术过程中将患者头部始终以一定取向放置(不过,出于外科手术接近之目的,这种取向可能是次最优的)以使脑移位最小化。类似地,神经外科医生经常基于从之前的外科手术程序获得的关于可能发生的脑移位的大小的经验通过向MRI影像中标识的标靶位置添加偏移来补偿脑移位。尽管这种已知技术能够补偿大多数情况下的脑移位的影响,但是它们是高度主观的,并且完全依赖于神经外科医生的技巧和判断。脑移位的存在还意味着,通常不可能在外科手术程序本身过程中知道所植入的神经外科器械(例如电极、导管等)是否已经到达期望的标靶。这只能通过后续MRI扫描随后建立。
之前已经针对图像引导的神经外科手术提出了许多技术,这些技术试图测量或预测脑移位。例如,WO2005/025404描述了一种皮层表面配准技术。具体地说,WO2005/025404描述了使用线条激光扫描器来术中测量皮层表面的三维轮廓。然后将该表面轮廓与之前获取的MRI数据进行配准。WO2010/037850描述了如何使用生物力学模型来估计脑移位,该生物力学模型分析术前获取的MRI影像和术中获取的多普勒超声影像。在2007年8月22至26日在法国里昂举行的医学和生物学协会的IEEE工程的2007年度国际会议的公报“Frameworkfor a low-cost intra-operative image-guided neuronavigator including brainshift compenstion(用于包括脑移位补偿的低成本术中影像引导的神经导航仪的框架)”(M Bucki等人,872至875页)(ISBN:987-1-4244-0787-3)中也描述了用于估计脑移位的生物力学模型。WO2006/028474描述了使用脑表面的术中影像生成脑位移的统计学图集。然而,这些技术中没有一种技术能够提供可用来评估和/或提高在复杂(例如深脑)神经外科手术程序中的装置放置精度的足够精确和可靠的脑移位测量。
发明内容
根据本发明,提供了一种通过分析脑影像确定脑移位的计算机实现的方法,该方法包括如下步骤:
(i)取得对象的脑的第一影像,该第一影像示出了所述脑内的血管相对于参考位置的位置;
(ii)取得所述脑的第二影像,该第二影像是在对对象进行介入之后获取的,所述第二影像已经通过计算机断层扫描(CT)成像仪器获取并示出了所述脑内的血管相对于所述参考位置的位置;以及
(iii)从所述脑的至少一个感兴趣区域中的血管相对于所述参考位置的的位置在所述第一影像和所述第二影像之间的移位来计算脑移位。
因而,本发明包括一种计算机实现的方法,该方法用来从对象的脑的第一和第二影像建立脑移位。这些图像示出了在介入之前和之后对象的脑内的血管相对于一定参考位置的位置。所述脑的所述第二影像使用CT成像仪器(例如术中CA血管造影成像仪器)获取,因而可以被认为提供了脑解剖的空间精确表示。具体地说,CT成像仪器的使用提供了关于深脑区域的精确空间信息。所述影像可以示出整个脑或脑的选定部分。所述方法包括评估在第一和第二影像之间血管相对于固定参考位置(例如,颅骨或公共坐标系中的点)的运动,由此允许对脑移位的量进行量化。血管运动的量可以使用第一和第二影像中存在的全部血管或优选仅仅一些血管来建立。如下所述,步骤(iii)可以包括直接计算脑移位(例如,建立向量或标量脑移位值)或间接确定脑移位(例如,通过建立限定脑内位置的坐标系的修正或调节,或者通过修改这种坐标系内的一个或更多个标靶位置和/或轨迹)。
本发明的方法具有的优点在于,该方法可以完全在手术室内进行(例如,使用在术中CT仪器获取的第一和第二CT血管造影影像),以便在神经外科手术过程中在一个或更多个情形下测量脑内的一个或更多个部位的脑移位。脑移位的这种测量可以用来在标定脑内结构时帮助外科医生(例如通过允许调节手动立体定向仪器的设定)或有助于更新外科手术机器人系统的标靶坐标。这样,能够提高标定精度,并因而提高处理效率。另选地,可以将术前获取的第一影像与术中(或术后)获取的第二影像比较。
有利地,步骤(iii)包括使用共配准过程来确定所述至少一个感兴趣区域中的血管的位置的移位。换言之,执行共配准程序以发现将(所述至少一个感兴趣区域中的)血管从所述第一影像最佳地映射到所述第二影像或从所述第二影像最佳地映射到所述第一影像的变换。
优选地,这种配准程序使用基于强度的配准技术执行。该配准程序可以包括非线性配准过程。这种非线性配置程序可以包括非可变形配准程序。该非可变形配准程序可以包括仿设配准过程。
优选地,所述配准程序包括刚性配准程序。
这种刚性配准程序可以包括使用刚性变换,其中一个影像被平移、旋转和/或缩放以发现所述至少一个感兴趣区域中存在的血管之间的最佳对应关系。在一个优选实施方式中,所述第二影像可以留下不改变,而所述第一影像可以进行平移、旋转和缩放中的至少一个以发现所述最佳对应关系。当所述第一和第二影像二者均使用CT成像仪器换取时,使用刚性配准程序是特别优选的,因而可以认为所述影像是空间精确的(例如基本没有扭曲)。由于公共参考位置在所述第一和所述第二影像中均有限定,因此所述变换提供了在感兴趣区域中的血管运动(并因而脑移位)的测量。
步骤(iii)可以包括确定所述脑中的一个感兴趣区域中的脑移位。另选地,步骤(iii)可以包括为所述脑中的多个感兴趣区域建立脑移位。如果使用了多个感兴趣区域,这些区域可以重叠或相互不包括。可以在所述脑中的标靶部位(或多个标靶部位)附近的感兴趣区域(或多个感兴趣区域)中和/或在沿着穿过所述脑到达这种标靶部位(或多个标靶部位)的轨迹(或多个轨迹)的感兴趣区域(或多个感兴趣区域)中确定脑移位。感兴趣区域可以包括深脑标靶。优选的是,所述脑内的每个感兴趣区域的体积小于整个脑的体积。优选地,每个感兴趣区域的体积不大于整个脑体积的50%,更优选不大于整个脑体积的25%,更优选不大于整个脑体积的10%。在绝对方面,每个感兴趣区域优选小于200cm3,小于100cm3,更优选小于50cm3。使用脑的这种子区域作为感兴趣区域确保在不受到脑的血管运动可以相当小的其他区域(例如在颅骨附近)影响的情况下在该感兴趣区域中确定局部脑移位。当为深标靶(在深标靶处,脑移位的量可能与皮层表面附近出现的脑移位明显不同)建立脑移位时,这是特别有利的。
所述第一和第二影像中的血管可以包括动脉和/或静脉。尽管脑中的大部分动脉与它们所穿过的脑组织一起运动,应注意的是,一些静脉可能表现出较少的运动,例如周围静脉可能某种程度地锚固到颅骨的内侧。因此,有利但绝非必要的是,所述第一和第二影像示出由动脉构成的血管。还优选但不是必要的是,任何感兴趣区域都不包括脑的包括倾向于不与脑组织一起运动的血管(诸如相对于颅骨某种程度上固定不动的周围静脉)的区域。
方便地,使用在所述第一和第二影像中可见的参考结构来建立所述第一和第二影像二者共用的所述参考位置。在这种情况下,可以执行两个配准过程。可以执行第一配准过程,以建立在每个影像中可见的所述参考结构之间的第一变换。该第一配准过程可以基于所述第一影像和所述第二影像的全部的比较或者这些影像的其中所述参考结构可见的选定部分的比较。然后可以执行第二配准过程,以建立在每个影像的选定感兴趣区域中存在的血管之间的第二变换。于是,所述第一变换和所述第二变换之间的不同可以提供相对于所述参考结构的脑移位的测量(由血管运动证明)。
可以使用在所述第一影像和所述第二影像中可见的任何适当参考结构。有利地,所述参考结构包括对象的在体内具有基本不变位置的解剖学特征。例如,所述解剖学特征可以包括对象的颅骨或颅骨的一部分。另选地,所述参考结构可以包括相对于对象的颅骨固定不动的基准标记组。例如,可以将一基准标记组附装(例如拧或粘结)到颅骨。
除了提供在所述影像中可见的参考结构之外,脑的所述第一影像和所述第二影像可以通过同一成像仪器在对象的头部相对于所述成像仪器放置在同一固定位置的情况下获取。在这种实施方式中,所述参考位置可以包括所述成像仪器的位置参考点或原点。换言之,所述参考位置可以是由该成像仪器的成像系统限定的内部原点或一些已知参考点。
如上所述,用来获取所述第二影像的成像仪器包括计算机化/计算机断层扫描(CT)成像仪器,例如x射线计算机断层扫描(CT)成像仪器。用来获取所述第一影像的成像仪器可以包括任何适当的医学成像仪器。例如,其可以包括断层扫描仪、计算机断层扫描仪(CT)、x射线计算机断层扫描仪、x射线、磁共振成像(MRI)、正电子断层扫描仪(PET)、超声波等。优选地,所述医学成像仪器提供三维或立体影像,或者这种立体影像能够从使用该仪器收集的数据构建。可以使用不同的成像仪器,包括不同类型的成像仪器来收集所述第一和第二影像。优选地,使用同一个成像仪器来收集所述第一影像和所述第二影像。在优选实施方式中,使用手术室内计算机化断层扫描血管造影(CTA)成像仪器来获得所述第一影像和所述第二影像。在这种示例中,所述第一影像和所述第二影像包括第一和第二CTA影像。这种CTA仪器可以方便地包括能够在手术室中使用的CT扫描仪装置,诸如由Medtronics公司出售的O-arm(注册商标)外科手术(CT)成像系统。使用手术室内医学成像仪器的优点在于,可以在患者经受外科手术的同时收集使用本发明的方法分析的所述第一影像和所述第二影像。因而能够快速地(例如在几秒钟或几分钟内)进行脑移位测量,并且用来帮助外科医生的结果使得随后的外科手术动作最优化。
有利地,所述方法包括在所述第一影像中限定至少第一标靶部位的步骤。该步骤例如包括外科医生评阅所述第一影像并且标识需要放置一个或更多个神经外科器械(例如导管、电极)的部位。然后,可以直接在所述第一影像上限定由外科医生标识的部位或多个部位,例如可以在所述第一影像上的一定位置(电子地)标记一点。如果必要,可以限定多个这种标靶部位。
有利地,可以通过从至少一个另外的影像输入标靶信息而在所述第一影像中限定所述第一标靶部位(和任意附加标靶部位)。所述另外的影像可以使用另外的成像仪器获取。该另外的成像仪器可以是与获得所述第一影像和所述第二影像不同类型的成像仪器。将标靶从所述另外的影像映射到所述第一影像上的步骤优选使用(例如以上描述类型的)配准技术执行。
方便地,所述另外的影像包括使用MRI扫描仪获取的影像。有利地,所述另外的影像示出了脑内的血管。可以使用许多不同的MRI获取协议来获取其中血管可见的MR影像。例如,磁共振血管造影(MRA)可将流过血管的血与静止组织区分开。血管还可以在“T1”MRI扫描上看到,这种影像的对比可以可选地通过将对比剂注射到患者血流内(提供所谓的对比MRA影像)来提高。该配准程序因而可以基于在所述第一影像和所述另外影像中可见的血管的对比(例如配准)。优选地,该配准过程使用示出了脑内的至少一个感兴趣区域的数据来执行。这种感兴趣区域可以是围绕一定标靶部位的体积或感兴趣体积,并且可以与比较所述第一影像和所述第二影像时使用的感兴趣区域相同或不同。
有利地,以上描述的共配准过程提供了可将位置在所述另外的图像和第一图像之间映射的必要位置关联或变换。所述另外的图像本身可以供外科医生使用以为将插入对象脑内的器械标识标靶部位或轨迹。另选地,可以从相对于所述另外的图像具有已知位置关系的一个或更多个其他图像的分析输入标靶信息。例如,将所述第一影像与另外的影像共配准的步骤有利地允许将也是使用所述另外的成像仪器(即,用来获取在配准过程中使用的所述另外的图像的仪器)的外科手术计划影像(或多个这种外科手术计划影像)与所述第一影像配准。所述外科手术计划影像可以包括由神经外科医生或通过使用适当的计划软件标识的标靶或多个标靶。这种外科手术计划影像例如可以包括术前获取的影像(例如使用在T2获取模式下操作以示出相关脑结构的MRI仪器获取),外科手术团队在几天或几周的时间内有时间更详细地分析这些术前影像。
尽管可以使用任何合适的医学成像仪器,但是优选的是,所述另外的影像包括使用包括MRI扫描仪的另外的仪器取得的血管造影照片。有利地,所述外科手术计划影像使用(例如在T2模式下操作的)同一个MR扫描仪术前获取。当获取所述另外的影像和所述外科手术计划影像时,可以将对象保持在MRI扫描仪内的同一位置。这样,所述另外的影像中的位置将对应于所述外科手术计划影像中的位置。如果必要,在MR影像获取过程中可以使用MR可见的基准,以允许将所有获取的MRI影像关联至公共参考位置。这也可以用来说明扫描之间的对象的任何运动。由于MRI数据可能经受扭曲,因此还可以使得产生所述另外的(MRI)影像和所述第一影像之间的变换所用的配准过程是弹性的。然后可以变换(即拉伸/压缩而不仅仅平移/旋转)另外的(MRI)影像,以实现与所述第一影像的最佳拟合。这样,MRI扭曲对标定精度的影响可以降低或基本消除。另选地,可以使用刚性配准程序。
使用本发明的方法分析的所述第二影像是在对患者进行介入之后获取的。所发生的介入可以包括可能导致脑在颅骨内移位的任何事件或与对象的相互作用。所述介入可以包括外科手术介入(例如切割对象的脑或将器械插入对象的脑内)或非外科手术介入(例如重定向对象)。应注意的是,外科手术介入不构成这里描述的本发明的第一方面的方法的一部分。有利地,所述第二影像(即如步骤(ii)中所限定的)已经在包括将神经外科器械插入所述第一标靶部位的介入之后获取。所述第二影像因而可以示出所插入的神经外科器械。介入还可以已经包括将另外的神经外科器械插入另外的标靶部位。步骤(iii)于是可以进一步包括评估所插入的神经外科器械相对于所述第一标靶部位的位置的步骤。除了测量脑移位之外,这还允许测量任何定位误差(例如涉及没有预料到的器械偏转等)。
步骤(iii)可以包括直接或间接地建立脑移位。例如,步骤(iii)可以包括通过计算限定脑移位的大小的标量来直接确定脑移位。有利地,步骤(iii)包括通过计算既描述脑移位的大小又描述脑移位的方向(例如相对于所述参考位置)的脑移位向量来直接确定脑移位。在步骤(iii)中确定的脑移位可以有利地用于更新例如由外科手术机器人或立体定向系统使用的标靶坐标。步骤(iii)可以另选地包括间接建立脑移位。例如,步骤(iii)可以包括计算考虑到了脑移位的新的或更新的标靶坐标或建立相对于坐标系的偏移以说明脑移位。而且,这种脑移位的间接测量可以有利地用于提供已经考虑到了脑移位的作用的(例如外科手术机器人或立体定向系统的)标靶坐标。应注意的是,在外科手术过程中补偿脑移位的作用的能力是特别有利的。
应注意的是,这里使用术语“影像”来指代从成像仪器(例如从立体医学成像仪或断层扫描仪)收集的数据,并不意味着这种数据必须以某种形式可视地显示。类似地,对影像中的“可见”结构的参考是为了说明,关于这种结构的信息在影像中存在,并且术语“可见”不应解读为要求这种影像或结构图形地显示。短语“取得影像”旨在表示搜取已经获取的影像(例如通过将影像加载到计算机内)和/或使用适当的成像仪器获取影像。
以上描述的方法使用计算机来实现。因此,本发明还涵盖被编程以实现以上方法的计算机。当在适当的计算机上运行时实现以上方法的计算机软件也可想到。包括被构造成实现以上描述的方法的处理器的仪器也被本发明所涵盖。
这里还描述了用于测量脑移位的仪器,该仪器包括:用于取得对象的脑的第一影像的装置,该第一影像示出了所述脑内的血管相对于参考位置的位置;取得所述脑的第二影像的装置,该第二影像是在对对象进行介入之后获取的,所述第二影像示出了脑内的血管相对于所述参考位置的位置;以及从所述脑的至少一个感兴趣区域中的血管相对于所述参考位置的位置在所述第一影像和所述第二影像之间的移位来计算脑移位的装置。所述仪器还包括以上在相关方法方面中描述的任一个特征。用于测量脑移位的仪器可以与外科手术机器人组合地使用,由所述外科手术机器人使用的标靶坐标和/或坐标系被更新以说明由用于确定脑移位的装置确定的脑移位。
这里还描述了一种外科手术机器人系统,该外科手术机器人系统包括:机器人,该机器人用于将外科手术器械引导到位于对象的脑实质内的至少一个标靶部位;医学成像仪器(例如CT成像仪器),该医学成像仪器用来对对象的头部的至少一部分进行成像,该医学成像仪器适合于收集头部的示出了脑实质内的血管的一系列影像;和计算机控制器,该计算机控制器用来更新由所述机器人使用的所述至少一个标靶部位的坐标以说明脑移位,所述脑移位从通过所述医学成像仪器获取的多个影像确定。
本发明的另一个方面提供了用于对患者执行机器人神经外科手术的仪器。该仪器优选包括机动化的神经外科机器人,该机器人用于将医疗器械移动到在机器人坐标系中限定的位置。该机器人可以是计算机控制的。该仪器还有利地提供了成像仪器,该成像仪器用来获取患者的脑的术中影像。例如,该仪器可以包括CT成像仪器(例如O-arm)。每个术中影像中的至少一个位置在所述机器人坐标系中优选是已知的。例如,优选在所述机器人坐标系和所述术中影像的坐标之间提供映射或关联。
还提供了一种标定仪器,该标定仪器用来计算患者脑内的标靶位置,医学器械将前进到该标靶位置。所述标定仪器优选取得患者的至少一个之前(例如术前)获取的影像(在该影像中已经标识了标靶),并通过将所述至少一个之前获取的影像与使用所述成像仪器取得的至少一个术中影像配准来计算所述机器人坐标系中的相对应标靶位置。所述至少一个之前获取的影像可以已经术前获取(例如使用MRI仪器)或者在外科手术程序过程中的较早时间点获取(例如通过用来获取术中影像的成像仪器)。在一个优选实施方式中,所述标定仪器使用所述影像中可见的血管将所述至少一个之前获取的影像与所述至少一个术中影像配准。如这里详细描述的,可以将一定的感兴趣区域中的血管配准以提供所述机器人坐标系中的标靶部位。
还描述了一种用于配准CT和MRI影像的方法,该方法包括如下步骤:(a)取得对象的脑的第一影像,该第一影像是使用CT仪器获取的,该第一影像示出了脑中的血管的位置;(b)取得对象的脑的第二影像,该第二影像是使用MRI仪器获取的,该第二影像示出了脑中的血管的位置;和(c)使用在所述第一影像和所述第二影像中可见的血管将所述第一影像和所述第二影像配准。在步骤(c)中可以使用以上描述的配准技术中的任一种。例如,可以使用刚性配准。优选地,将所述第一影像和所述第二影像配准的步骤(c)包括使所述第二影像弹性扭曲,从而使得在所述第二影像中可见的血管重叠于在所述第一影像中可见的相对应血管上。所述第二(MRI)影像的这种弹性扭曲将使用这种MRI仪器获取的影像中固有地存在的任何扭曲消除。方便地,将所述第一影像和所述第二影像配准的步骤(c)包括在所述第一影像和所述第二影像内的至少一个感兴趣区域中执行配准。优选地,每个感兴趣区域的体积不大于整个脑体积的50%,更优选不大于整个脑体积的25%,并且更优选不超过整个脑体积的10%。然后可以将在MRI坐标系中限定的标靶映射到CT坐标系中。
这里还描述了一种外科手术仪器,该外科手术仪器包括:用于对患者进行外科手术的外科手术机器人,该外科手术机器人包括在机器人坐标系中具有已知位置的多关节型臂;和医学成像仪器,该医学成像仪器用于获取患者的术中影像,由所述医学成像仪器获取的影像的位置在影像坐标系中限定,其中所述外科手术仪器包括基准标记单元,该基准标记单元由所述多关节型臂保持,使其在所述机器人坐标系中具有已知位置,所述基准标记单元包括在由所述医学成像仪器获取的影像中可见的参考结构。这样,能够发现所述机器人坐标系和所述医学成像仪器之间的位置关系,而无需将基准标记直接附装(例如螺接)至患者的颅骨。这消除了在执行神经外科手术之前辅助医生将标记或框架附装到患者颅骨上的需要。优选地,所述基准标记单元以能够保持在外科手术机器人的多关节型臂的工具支座中的工具的形式提供。优选地,所述基准标记单元可以在可重复的位置(例如使用运动或虚拟运动附装机构)附装至所述多关节型臂。
这里还描述了一种用于确定脑移位的方法,该方法包括如下步骤:(i)取得对象的脑的第一影像,该第一影像示出了所述脑内的血管相对于参考位置的位置;(ii)取得所述脑的第二影像,该第二影像是在对对象进行介入之后获取的,所述第二影像示出了脑内的血管相对于所述参考位置的位置;以及(iii)从所述脑的至少一个感兴趣区域中的血管相对于所述参考位置的位置在所述第一影像和所述第二影像之间的移位来计算脑移位。该方法还可以包括这里描述的步骤或特征中的任一个或多个。
附图说明
现在将参照附图仅以示例方式描述本发明,其中:
图1示出了术前获取的MRI(T2)数据;
图2示出了术前获取的MRA数据;
图3示出了在神经外科手术之前获取的手术室内患者的CT血管造影照片;
图4示出了在已经将导管外科地植入之后获取的手术室内患者的CT血管造影照片;
图5示出了外科手术机器人和手术室内的CT扫描仪;
图6是概述适当的配准过程的流程图;
图7是概述用于配准术前CT数据和术后CT数据的过程的流程图;以及
图8是概述用于配准MRA数据和CTA数据的过程的流程图。
具体实施方式
本发明涉及一种测量脑移位的方法,现在将在能够引入这种脑移位的外科手术程序的环境下描述本发明。应该注意的是,这里描述的用于分析影像的计算机实现的方法涉及分析在这种外科手术程序过程中取得的医学影像,并不旨在包括以下概述的任何一个外科手术步骤。下面描述的这些外科手术步骤纯粹用来帮助理解如何使用本发明的计算机实现的分析方法。
参照图1,在非常一般的意义下图示了术前换取的(T2)MRI影像。该影像示出了患者的颅骨2和脑4。这样的T2MRI影像还将详细示出脑内的不同结构,不过为了容易理解将这些结构从图1中省略了。
如在神经外科手术技术中的传统一样,这样的MRI影像由外科医生使用来计划外科手术程序并且通常是术前(例如,提前几天或几周)获取的。可能使用这样的MRI影像计划的外科手术程序的一个示例是放置导管以便将治疗剂输送到脑内的具体结构。图1还示出了标靶区域或标靶部位6和轨迹8,导管将沿着该轨迹8插入而到达位于标识的脑结构处的标靶。这些通常由神经外科医生手动地计划。图1所示的影像内的位置在MRI坐标系内限定。这样的MRI坐标系例如可以通过参考MR可见的基准标记来限定,这些基准标记在成像之前固定至患者头部(但是在图1中没有示出)。
接下来参照图2,示出了在将MRI对比剂注射到患者血流中之后取得的(T1)MRI影像的图示。该影像可以被称为对比MR血管造影照片或“对比MRA”影像。该影像示出了脑内的各种血管10,但是没有示出脑内各种结构的任何细节。因此,该影像通常不适合于标标靶识和详细的外科手术计划目的。应该注意的是,除了对比MRA之外,还可以获取标准MRA(其中血管内的血流与这些血管周围的静止组织区分开)。
图2中所示的对比MRA影像是与图1的MRI影像一样的患者的影像,并且所有位置均在同一个MRI坐标系内描述。这例如可以通过参考相对于颅骨具有固定位置的MR可见的基准标记来实现。另选地,患者头部可以在扫描之间保持在同一位置,由此消除基准标记的需要。在与MRI影像相同的坐标系内获取对比MRA影像允许将来自图1所示的MRI影像的标靶部位6和轨迹8映射到图2的其中血管可见的对比MRA影像。
参照图3,其示出了患者的第一CT血管造影(CTA)影像。该CTA影像是在患者位于手术台上其头部固定至该手术台的期望位置的同时使用手术室内CT仪器(其优选是可动的)获得的,以用于随后的神经外科手术程序。在向患者血流内注射合适的CT对比剂之后获得的第一CTA影像示出了在CT坐标系中脑内的血管20的位置。在该示例中,该CT坐标系相对于在第一CTA影像中也可见的呈现颅骨30形式的参考结构来限定。
然后执行配准程序以将图2的对比MRA影像(其包括标靶部位和轨迹信息)与图3的第一CTA影像配准。该配准过程涉及限定标靶部位6周围的感兴趣区域32,然后执行共配准过程以发现在该感兴趣区域中CTA影像和对比MRA影像之间的最佳位置匹配。该配准过程优选是基于强度的,并利用在CTA影像和对比MRA影像二者中均可见的血管。为了说明MRA扭曲,该配准过程可以是全部或部分弹性的,以允许将对比MRA影像变换(压缩/拉伸)而适合CTA影像的血管结构。下面更详细地概述优选的共配准程序的其他细节,但基本结果是数学变换,该数学变换允许将MRI坐标系中测量的位置映射到CT坐标系中。因此,该配准过程允许将在MR坐标系中限定的标靶部位6和轨迹8映射到CT坐标系中,如图3所示。
因而,上述过程允许将基于术前获取的MRI数据的标靶和轨迹信息映射到在外科手术当天在手术室内建立的CT坐标系中。重要的是,这可以在不需要在术前MRI扫描和外科手术程序之间保持附着于患者的基准标记的情况下进行。如下面将更详细地描述的,CT坐标系还可以关联到机器人或立体定向坐标系,该机器人或立体定向坐标系允许诸如立体定向框架或外科手术机器人之类的外部设备将外科手术器械插入到已经在基于CT的坐标中描述的脑内的期望标靶。
参照图4,示意性地示出了第二CTA影像,该第二CTA影像是在导管40插入之后取得的。该第二CTA影像是利用与获取图3的第一CTA影像使用的相同手术室内CT仪器取得的,并且患者的头部仍然固定至手术台(注意,在外科手术过程中可能发生一些头部运动)。如从图4可以看到,导管已经沿着图3中所示的轨迹精确地插入,并且使其顶端精确地位于使用图3中所示的第一CTA影像限定的标靶坐标处。然而,在外科手术程序过程中,在一些点处脑已经相对于颅骨移位(注意,这种脑移位在图4中极其夸大地示出)。该脑移位(注意,该脑移位导致血管采取图4中的如20’所示的位置)意味着,导管的顶端并没有实际放置在脑内的标靶部位(治疗剂的输送需要该标靶部位)。换言之,有由图4中的向量B限定的脑移位,该脑移位导致导管的顶端从其在脑实质内的期望标靶偏离。
应注意的是,在图4中,假定导管精确位于其原来计划的位置,并且所有误差均源自于脑移位。当然,导管放置时可能还有其他误差,或者导管可能由于脑组织的密度变化而从期望轨迹偏离开。在这种情况下,也可以从第二CTA影像建立实际导管位置从计划位置的任何变化。
通常,上述类型的脑移位只能在术后(例如在随后的MRI扫描过程中)或者当治疗失败时标识出。然而,第二CTA影像的获取允许以如下方式在手术前后测量任何脑移位。首先,执行配准程序,以建立描述第一和第二CTA影像中所示的颅骨(或者颅骨的一个或更多个预定区域)之间的空间关系的参考变换。然后在标靶部位周围的脑的感兴趣区域32中将第一CTA影像与第二CTA影像配准,这提供了脑(血管)变换。参考变换和脑(血管)变换之间的差描述了脑内的感兴趣区域32在第一和第二CTA影像之间相对于颅骨已经移动了多少。换言之,使用颅骨作为固定位置参考特征可以建立描述感兴趣区域32中的脑移位的向量。
这种测量脑移位的方式可以完全地用作将伴随一定神经外科手术程序的脑移位的量量化。如果脑移位超过一定量,则手术可能撤销(例如通过移出导管)并且再次进行(例如通过将导管植入到移位的标靶部位)。另选地,在外科手术程序过程中可以多次测量脑移位,并且如果测量到了任何明显的脑移位,可以对标靶坐标进行适当修正。例如,可以在颅骨中钻出开口并刺穿脑硬膜之后测量脑移位。所测量的脑移位然后可以用来更新将在随后的立体定向或机器人手术过程中用以插入神经外科器械的标靶坐标。使用上述方法测量脑移位还可以在神经外科器械植入过程中周期性地测量,并且相应地更新标靶坐标或外科手术坐标系的原点。
现在将参照图5来描述一种技术,该技术用来将神经外科立体定向机器人的坐标系(例如由Renishaw Mayfield生产的Neuro|mate机器人系统50)关联到相关的CT仪器52的坐标系。具体地说,图5示出了Neuro|mate机器人系统5,该系统50安排用来对患者54执行外科手术,患者的头部在关联至机器人50的手术台56上刚性地保持在适当位置。一个移动式手术室内CT扫描仪52位于患者头部周围,并被布置成在包围头部的CT成像空间58中获取CT影像。机器人系统50还包括多关节型机械臂60,该机械臂60在其远端处具有支座62,神经外科器械等可以附装至该支座62。在图5中,该多关节型机械臂60携带CT可见标记设备64,该标记设备64相对于支座62具有已知(预校准)的位置。也就是说,该CT可见的标记设备64在该机器人坐标系内具有已知位置。
为了建立机器人坐标系和CT坐标系之间的位置关联,多关节型机械臂60将CT可见的标记设备64放置在CT成像空间58中,并且移动式CT扫描仪52执行CT扫描。在这种扫描过程中用于该CT可见的标记设备64的合适位置在图5中示出为64’。因而,所得到的CT影像(其可以是以上描述的CT血管造影影像)示出了患者头部内相对于CT可见的标记设备64的位置(例如血管和标靶部位的位置)。因而,对CT影像的分析允许在CT坐标系和机器人坐标系之间建立关联或变换,由此允许将已经在CT坐标系中限定的标靶位置和轨迹(如上所述,其可能已经从MRI坐标系映射到CT坐标系)映射到机器人坐标系内。然后可以该标记设备64从支座上拆下并替换为外科器械,可以沿着期望轨迹将该外科器械引导到标靶坐标。该标记设备64可以在需要时(在同一位置)再次附装至支座,并再次成像。例如,在CT坐标系和机器人坐标系之间的映射需要重新建立或校验时。
应注意的是,也可以在患者出现之前建立CT坐标系和机器人坐标系之间的映射。例如,可以在患者被安置在手术台56上之前通过机器人的机械臂将CT可见的标记设备保持在CT扫描仪的成像空间内的各种不同位置。然而,这是假定当患者进入时CT扫描仪和外科手术机器人之间的相对位置不变时才这样。另选地,患者54可以将该CT可见的标记设备附着于它们的颅骨,例如作为头部框架的一部分或通过直接(例如螺纹)附装。这种附装件可以包括一特征以与由机器人50的机械臂60保持的器械接合以便能够在机器人坐标系内建立CT可见的标记的位置。
一旦已经建立CT坐标系和机器人坐标系之间的变换,如果在机器人坐标系内限定的标靶位置改变(例如由于脑移位),则可以更新这些标靶位置。例如,可以以上述方式(即通过查找相对于颅骨的这种脑移位)测量脑移位的量。假定患者的颅骨相对于机器人不移动,则可以将所测量的脑移位直接用于修正机器人坐标系内的标靶坐标。应该注意的是,因为在上述方法中相对于颅骨来测量脑移位,所以CT扫描仪在测量之间可相对于患者移动。而且,这种用于脑移位的修正可以在手术中周期地或在一定时间点来确定。然后可以在手术过程中相应地改变机器人坐标系内的标靶位置以说明任何脑移位。还应该注意的是,机器人坐标系的原点可以调节以说明脑移位。这与改变标靶位置具有相同作用。
尽管以上示例提及了评估标靶区域中的脑移位,但应注意的是,可以对脑内的多个感兴趣区域测量脑移位。这些感兴趣区域可以对应于多个标靶部位(例如,如果植入多个神经外科器械的话)和/或沿着插入轨迹的多个点(例如为了确保插入的器械不损坏敏感组织或刺穿任何大血管)。重要的是注意到,尽管上述示例示出了二维影像,但这些二维影像仅仅是三维或立体影像的切片。提供上述二维图示仅仅是为了容易理解,本领域技术人员将充分认识到,在大多数实际情况下,坐标系和任何脑移位都是以三维限定和测量的。
以上在一般方面描述了影像的配准,但是现在将参照图6至8描述合适的配准过程的更多细节。
可以使用各种已知配准过程来执行表明血管的两个数据组(例如,Angio-MR、Angio-CT、血管模型或血管图集数据组)的共配准。例如,合适的配准方法包括如下三组技术中的任一组。首先,可以使用基于强度的配准方法。如果3D血管数据包括血管模型或图集,优选在配准之前将其转换成3D体积数据。在这种技术中,通过使强度相似性最大化来确定变换。其次,可以使用基于特征的配准方法。这些方法通常从两个数据组提取一定特征。合适的特征可以包括血管连接部和/或血管形状。可以通过使不同组的标识特征之间的距离最小化来估计最佳变换。最后,可以使用基于强度和特征配准方法二者的混合技术。这种混合方法包括所谓的主动外观模型和颗粒系统方法。
现在参照图6,示出了基于强度的配准过程的流程图。如从图6可以看出,步骤70包括取得所谓的移动数据(诸如以上提到的第二CTA影像),步骤72包括取得固定数据(诸如以上提到的第一CTA影像)。针对固定和移动数据限定感兴趣区域,例如在脑中限定的标靶部位周围的小区域。执行步骤74,该步骤74利用变换(T移动→固定)将(感兴趣区域中的)移动数据扭曲。在步骤76中通过成本函数的计算比较扭曲的移动数据和固定数据的强度。步骤78然后试图选择用于在变换(T移动→固定)中使用的、反馈给步骤74中的值的改进参数。该过程反复迭加,直到无法进一步提高扭曲的移动数据和固定数据之间的相关性。然后在步骤80中将变换的最终的最佳值返回。
该配准过程也可以看作是两个基本部分的叠加。第一个部分是变换模型的选择,第二个部分是变换参数的估计。而且,大多数影像配准问题都可以看作是最优化问题,该最优化问题在一般数学方面可描述如下:
其中I移动和I固定是(待扭曲的)移动和固定(标靶)数据,T移动→固定是所选的变换模型中的参数向量,W(I移动|T移动→固定)是具有参数T移动→固定的变换模型下的扭曲移动数据,而f成本(·)是用来测量扭曲移动数据和固定数据之间的强度相似性的成本函数。
接下来参照图7,示出了描述使用配准技术测量术前和术后CTA影像之间的脑移位的流程图。该配准技术使用基于两个区域的刚性配准(三个平移和三个旋转角),该刚性配准使用术前和术后CTA数据。因而,该方法通过测量在待测量脑移位的点(例如在探针的顶端处)处的相对于颅骨的空间改变来估计脑移位。这给出了一个向量,该向量标识脑移位相对于颅骨的大小和方向。该配准基于体积CTA数据,并且其使得切片距离和切片厚度问题最小化。由于其是基于CT的,其也避免了任何MRI扭曲。
更详细地参照图7,步骤90和92分别包括取得术前影像和术后影像。两个影像示出了参考结构(例如颅骨)和脑内的血管。执行步骤94,该步骤94包括基于参考结构(例如颅骨)的术前和术后CTA影像之间的刚性配准,这产生变换还执行步骤96,该步骤96包括将术前和术后CTA影像中的预定感兴趣区域中的血管共配准。这产生了变换该感兴趣区域的尺寸可以例如是50×40×15mm。
然后,按照如下计算在两个探针(左右探针)的顶端在插入之后所位于的两个点处的脑移位。首先,在CT机器的UVW坐标中的术后CTA影像中确定每个探针的顶端位置。这些位置被限定为(a)r固定和l固定。然后使用变换在术前CTA中计算探针顶端的位置,由此给出位置(a)和(b)然后使用在术前CTA中计算探针顶端的位置,这提供了(a)和(b)
也使得可以从如下表达式计算每个探针的位置处的脑移位(Sl和Sr):
参照图8,图示了用于将MRA数据与CTA数据配准的过程。步骤100和102分别包括取得(例如找回或获取)CTA数据和MRA数据。然后执行步骤104,该步骤104在血管可见的区域中限定感兴趣区域。该感兴趣区域可以位于将脑内的要插入神经外科器械的标靶结构或部位周围。然后执行步骤106,以将通过确定描述两个(MRA和CTA)数据组之间的对应关系的最佳变换来共配准这两个数据组。然后可以将来自MRA数据(例如关于标靶结构的位置)映射到CTA数据上。
以上描述的技术优选使用适当变成的计算机来实现。应该记住,上述示例是非限制性的,并且仅仅是为了帮助理解本发明而提供的。本领域技术人员将完全意识到根据以上概述的一般教导而可能实现的上述示例的许多变型。
Claims (15)
1.一种通过分析脑影像确定脑移位的仪器,该通过分析脑影像确定脑移位的仪器包括:
用于取得对象的脑(4)的第一影像的装置,该第一影像示出了所述脑内的血管(20)相对于参考位置(30)的位置;
用于取得所述脑(4)的第二影像的装置,该第二影像是在对对象进行介入之后获取的,所述第二影像已经通过计算机断层扫描(CT)成像仪器获取并示出了所述脑内的血管(20’)相对于所述参考位置(30)的位置,
其特征在于,所述通过分析脑影像确定脑移位的仪器进一步包括:
从所述脑的至少一个感兴趣区域(32)中的血管相对于所述参考位置(30)的位置在所述第一影像和所述第二影像之间的移位来确定脑移位的装置。
2.根据权利要求1所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中用于确定脑移位的装置使用共配准过程来确定所述至少一个感兴趣区域(32)中的血管(20,20’)的位置的移位。
3.根据权利要求1所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中所述参考位置(30)是从在所述第一影像和所述第二影像中可见的参考结构建立的。
4.根据权利要求3所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中在所述第一影像和所述第二影像中可见的所述参考结构包括所述对象的解剖学特征,该解剖学特征具有在所述对象的身体内基本不变的位置。
5.根据权利要求3所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中在所述第一影像和所述第二影像中可见的所述参考结构包括相对于所述对象的颅骨固定不动的基准标记。
6.根据权利要求1所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中所述脑(4)的所述第一影像和所述第二影像都是已经通过同一CT成像仪器在所述对象的头部相对于所述CT成像仪器放置在同一固定位置的情况下获取的,其中所述参考位置(30)包括所述CT成像仪器的位置参考点或原点,并且所述CT成像仪器包括手术室内的计算机断层扫描血管造影(CTA)成像仪器。
7.根据权利要求1所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中在所述第一影像中限定至少第一标靶部位(6)。
8.根据权利要求7所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中用于确定脑移位的装置还将所述第一影像与使用另外的成像仪器获取的另外的影像配准,其中所述另外的影像也示出了所述脑中的血管,并且所述配准基于感兴趣区域中的血管的比较,
其中将所述第一影像与另外的影像配准允许将使用所述另外的成像仪器获取的外科手术计划影像与所述第一影像配准,所述外科手术计划影像包括由神经外科医生标识的标靶(6)。
9.根据权利要求8所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中所述另外的影像包括MR血管造影照片,并且所述另外的成像仪器包括MRI扫描仪,其中所述外科手术计划影像是术前使用所述MRI扫描仪获取的。
10.根据权利要求7所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中所述第二影像是在介入之后获取的,该介入包括将神经外科器械插入至所述第一标靶部位,所述第二影像示出了所插入的神经外科器械。
11.根据权利要求1所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中用于确定脑移位的装置计算脑移位向量(B),该脑移位向量描述了所述脑移位相对于所述参考位置(30)的大小和方向。
12.根据权利要求1所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,其中用于确定脑移位的装置计算脑移位修正量,以对由外科手术机器人(50)标定的位置进行更新。
13.根据权利要求1所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器,该通过分析脑影像确定脑移位的仪器包括被适当地编程的计算机。
14.一种用于对患者执行机器人神经外科手术的仪器,该仪器包括根据权利要求1至13中任一项所述的通过分析脑影像确定脑移位的仪器以及机动化的计算机控制的神经外科机器人(50),该神经外科机器人(50)用于将医疗器械移动到在机器人坐标系中限定的位置。
15.一种用于对患者执行机器人神经外科手术的仪器,该仪器包括:
机动化的计算机控制的神经外科机器人(50),该机器人用于将医疗器械移动到在机器人坐标系中限定的位置;
成像仪器(52),该成像仪器用来获取患者(54)的脑的术中影像,每个术中影像中的至少一个位置在所述机器人坐标系中是已知的;以及
标定仪器,该标定仪器用来计算所述医疗器械将前进到的患者脑内的标靶部位,所述标定仪器取得患者的其中已经标识了标靶的至少一个之前获取的影像,并通过将所述至少一个之前获取的影像与使用所述成像仪器获取的至少一个术中CT影像配准来计算所述机器人坐标系中的对应标靶部位,
其中,所述成像仪器(52)是用于获取脑的术中CT影像的计算机断层扫描(CT)成像仪器,并且所述标定仪器使用所述至少一个之前获取的影像和所述至少一个术中CT影像中可见的血管来配准所述至少一个之前获取的影像和所述至少一个术中CT影像。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP10252178A EP2468207A1 (en) | 2010-12-21 | 2010-12-21 | Method and apparatus for analysing images |
EP10252178.8 | 2010-12-21 | ||
PCT/GB2011/001754 WO2012085511A1 (en) | 2010-12-21 | 2011-12-21 | Method and apparatus for analysing images |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103313673A CN103313673A (zh) | 2013-09-18 |
CN103313673B true CN103313673B (zh) | 2016-12-07 |
Family
ID=43877224
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201180065112.XA Expired - Fee Related CN103313673B (zh) | 2010-12-21 | 2011-12-21 | 用于分析影像的方法和仪器 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US9463073B2 (zh) |
EP (2) | EP2468207A1 (zh) |
JP (2) | JP2014511186A (zh) |
CN (1) | CN103313673B (zh) |
WO (1) | WO2012085511A1 (zh) |
Families Citing this family (62)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6002695B2 (ja) * | 2011-03-18 | 2016-10-05 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 神経外科における脳変形の追跡 |
US11045267B2 (en) | 2012-06-21 | 2021-06-29 | Globus Medical, Inc. | Surgical robotic automation with tracking markers |
US11298196B2 (en) | 2012-06-21 | 2022-04-12 | Globus Medical Inc. | Surgical robotic automation with tracking markers and controlled tool advancement |
US11786324B2 (en) | 2012-06-21 | 2023-10-17 | Globus Medical, Inc. | Surgical robotic automation with tracking markers |
US11857149B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-01-02 | Globus Medical, Inc. | Surgical robotic systems with target trajectory deviation monitoring and related methods |
US11857266B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-01-02 | Globus Medical, Inc. | System for a surveillance marker in robotic-assisted surgery |
US10758315B2 (en) | 2012-06-21 | 2020-09-01 | Globus Medical Inc. | Method and system for improving 2D-3D registration convergence |
US11589771B2 (en) | 2012-06-21 | 2023-02-28 | Globus Medical Inc. | Method for recording probe movement and determining an extent of matter removed |
US10842461B2 (en) | 2012-06-21 | 2020-11-24 | Globus Medical, Inc. | Systems and methods of checking registrations for surgical systems |
US12004905B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-06-11 | Globus Medical, Inc. | Medical imaging systems using robotic actuators and related methods |
US11793570B2 (en) | 2012-06-21 | 2023-10-24 | Globus Medical Inc. | Surgical robotic automation with tracking markers |
US10874466B2 (en) | 2012-06-21 | 2020-12-29 | Globus Medical, Inc. | System and method for surgical tool insertion using multiaxis force and moment feedback |
US11864839B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-01-09 | Globus Medical Inc. | Methods of adjusting a virtual implant and related surgical navigation systems |
US10624710B2 (en) | 2012-06-21 | 2020-04-21 | Globus Medical, Inc. | System and method for measuring depth of instrumentation |
US11399900B2 (en) | 2012-06-21 | 2022-08-02 | Globus Medical, Inc. | Robotic systems providing co-registration using natural fiducials and related methods |
US11253327B2 (en) | 2012-06-21 | 2022-02-22 | Globus Medical, Inc. | Systems and methods for automatically changing an end-effector on a surgical robot |
US11974822B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-05-07 | Globus Medical Inc. | Method for a surveillance marker in robotic-assisted surgery |
US11317971B2 (en) | 2012-06-21 | 2022-05-03 | Globus Medical, Inc. | Systems and methods related to robotic guidance in surgery |
US11896446B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-02-13 | Globus Medical, Inc | Surgical robotic automation with tracking markers |
US11963755B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-04-23 | Globus Medical Inc. | Apparatus for recording probe movement |
US11864745B2 (en) | 2012-06-21 | 2024-01-09 | Globus Medical, Inc. | Surgical robotic system with retractor |
US10799298B2 (en) | 2012-06-21 | 2020-10-13 | Globus Medical Inc. | Robotic fluoroscopic navigation |
JP6293777B2 (ja) * | 2012-12-10 | 2018-03-14 | インテュイティブ サージカル オペレーションズ, インコーポレイテッド | 画像キャプチャ装置及び操作可能な装置可動アームの制御された動作の間の衝突回避 |
CN103169503B (zh) * | 2013-03-22 | 2014-10-22 | 北京汇影互联科技有限公司 | 一种脑部血流测量系统及方法 |
US9592095B2 (en) | 2013-05-16 | 2017-03-14 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Systems and methods for robotic medical system integration with external imaging |
JP2015002922A (ja) * | 2013-06-21 | 2015-01-08 | 国立大学法人信州大学 | 外科手術用装置 |
US10052161B2 (en) | 2014-08-06 | 2018-08-21 | Brainlab Ag | Brain shift compensation for catheter trajectory planning |
FR3036279B1 (fr) * | 2015-05-21 | 2017-06-23 | Medtech Sa | Robot d'assistance neurochirurgicale |
JP6710946B2 (ja) * | 2015-12-01 | 2020-06-17 | セイコーエプソン株式会社 | 制御装置、ロボットおよびロボットシステム |
US11883217B2 (en) | 2016-02-03 | 2024-01-30 | Globus Medical, Inc. | Portable medical imaging system and method |
US10467497B2 (en) | 2016-02-22 | 2019-11-05 | Sony Corporation | System and method for providing assistance in surgery in presence of tissue deformation |
CN105816192A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-08-03 | 王雪原 | 个体化人脑多模态医学影像的三维配准及提取脑组织方法 |
CN105852970B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-06-14 | 北京柏惠维康科技有限公司 | 神经外科机器人导航定位系统及方法 |
EP3490482B1 (en) | 2016-07-26 | 2023-09-06 | 7D Surgical ULC | System and method for verification of fiducial correspondence during image-guided surgical procedures |
KR101848027B1 (ko) | 2016-08-16 | 2018-04-12 | 주식회사 고영테크놀러지 | 정위수술용 수술로봇 시스템 및 정위수술용 로봇의 제어방법 |
CN106345062B (zh) * | 2016-09-20 | 2018-01-16 | 华东师范大学 | 一种基于磁共振成像的经颅磁刺激线圈定位方法 |
US11030748B2 (en) * | 2016-10-28 | 2021-06-08 | Koninklijke Philips N.V. | Automatic CT detection and visualization of active bleeding and blood extravasation |
US10627464B2 (en) | 2016-11-22 | 2020-04-21 | Hyperfine Research, Inc. | Low-field magnetic resonance imaging methods and apparatus |
CN109983474A (zh) | 2016-11-22 | 2019-07-05 | 海珀菲纳研究股份有限公司 | 用于磁共振图像中的自动检测的系统和方法 |
DE102016225613A1 (de) * | 2016-12-20 | 2018-06-21 | Kuka Roboter Gmbh | Verfahren zum Kalibrieren eines Manipulators eines diagnostischen und/oder therapeutischen Manipulatorsystems |
US11589926B2 (en) | 2017-01-04 | 2023-02-28 | Medivation Ag | Mobile surgical tracking system with an integrated fiducial marker for image guided interventions |
CN110461270B (zh) * | 2017-02-14 | 2023-01-10 | 阿特雷塞斯有限责任公司 | 具有压缩和/或cmos开窗的高速光学跟踪 |
WO2018232514A1 (en) | 2017-06-23 | 2018-12-27 | 7D Surgical Inc. | SYSTEMS AND METHODS FOR PEROPERATIVE SURFACE RECORDING AND NAVIGATION |
JP6995535B2 (ja) * | 2017-08-31 | 2022-01-14 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
CN109745119B (zh) * | 2017-11-06 | 2023-09-29 | 艾博纽诺股份公司 | 用于校准和测量用于脑神经导航仪的目标点的装置和方法 |
FR3073135B1 (fr) | 2017-11-09 | 2019-11-15 | Quantum Surgical | Dispositif robotise pour une intervention medicale mini-invasive sur des tissus mous |
CN110575255B (zh) * | 2018-06-07 | 2022-08-16 | 格罗伯斯医疗有限公司 | 使用自然基准提供共配准的机器人系统和相关方法 |
KR101925483B1 (ko) | 2018-07-24 | 2018-12-05 | 재단법인 대구경북첨단의료산업진흥재단 | Mri 영상 장치와 호환 가능한 수술 로봇의 구동 장치 |
CN113164148A (zh) * | 2018-11-30 | 2021-07-23 | 爱可瑞公司 | 锥形射束计算机断层扫描中用于优化面板读取的非对称散射拟合 |
US11602402B2 (en) | 2018-12-04 | 2023-03-14 | Globus Medical, Inc. | Drill guide fixtures, cranial insertion fixtures, and related methods and robotic systems |
US11744655B2 (en) | 2018-12-04 | 2023-09-05 | Globus Medical, Inc. | Drill guide fixtures, cranial insertion fixtures, and related methods and robotic systems |
US11382549B2 (en) | 2019-03-22 | 2022-07-12 | Globus Medical, Inc. | System for neuronavigation registration and robotic trajectory guidance, and related methods and devices |
US11806084B2 (en) * | 2019-03-22 | 2023-11-07 | Globus Medical, Inc. | System for neuronavigation registration and robotic trajectory guidance, and related methods and devices |
US11045179B2 (en) | 2019-05-20 | 2021-06-29 | Global Medical Inc | Robot-mounted retractor system |
JP7323893B2 (ja) * | 2020-01-10 | 2023-08-09 | 公立大学法人公立はこだて未来大学 | 標準脳モデル生成システム、標準脳モデル生成方法および標準脳モデル生成プログラム |
US20210322112A1 (en) * | 2020-04-21 | 2021-10-21 | Mazor Robotics Ltd. | System and method for aligning an imaging device |
US11452492B2 (en) | 2020-04-21 | 2022-09-27 | Mazor Robotics Ltd. | System and method for positioning an imaging device |
EP4102513A1 (en) * | 2021-06-10 | 2022-12-14 | Inteneural Networks Inc. | Method and apparatus for registering a neurosurgical patient and determining brain shift during surgery using machine learning and stereooptical three-dimensional depth camera with a surfacemapping system |
US11794039B2 (en) | 2021-07-13 | 2023-10-24 | Accuray, Inc. | Multimodal radiation apparatus and methods |
US11854123B2 (en) | 2021-07-23 | 2023-12-26 | Accuray, Inc. | Sparse background measurement and correction for improving imaging |
CN114948215A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-08-30 | 苏州景昱医疗器械有限公司 | 手术机器人和系统 |
CN117137626B (zh) * | 2023-10-30 | 2024-04-12 | 北京三博脑科医院有限公司 | 一种神经外科手术机器人的无创注册方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1243690A (zh) * | 1997-08-27 | 2000-02-09 | 北京航空航天大学 | 机器人脑外科设备系统及其实现方法 |
CN1910616A (zh) * | 2004-01-21 | 2007-02-07 | 美国西门子医疗解决公司 | 手术中二维图像与手术前三维图像的仿射配准方法和系统 |
Family Cites Families (54)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5961454A (en) | 1993-08-13 | 1999-10-05 | The Brigham And Women's Hospital | Fusion of anatomical data sets into stereotactic coordinates |
US5999840A (en) | 1994-09-01 | 1999-12-07 | Massachusetts Institute Of Technology | System and method of registration of three-dimensional data sets |
US7191110B1 (en) | 1998-02-03 | 2007-03-13 | University Of Illinois, Board Of Trustees | Patient specific circulation model |
GB9803364D0 (en) | 1998-02-18 | 1998-04-15 | Armstrong Healthcare Ltd | Improvements in or relating to a method of an apparatus for registering a robot |
US6591127B1 (en) | 1999-03-15 | 2003-07-08 | General Electric Company | Integrated multi-modality imaging system and method |
FR2802002B1 (fr) | 1999-12-02 | 2002-03-01 | Ge Medical Syst Sa | Procede de recalage automatique d'images tridimensionnelles |
US6389104B1 (en) | 2000-06-30 | 2002-05-14 | Siemens Corporate Research, Inc. | Fluoroscopy based 3-D neural navigation based on 3-D angiography reconstruction data |
US6351513B1 (en) | 2000-06-30 | 2002-02-26 | Siemens Corporate Research, Inc. | Fluoroscopy based 3-D neural navigation based on co-registration of other modalities with 3-D angiography reconstruction data |
US7225012B1 (en) | 2000-09-18 | 2007-05-29 | The Johns Hopkins University | Methods and systems for image-guided surgical interventions |
DE10117752C1 (de) | 2001-04-09 | 2003-02-27 | Siemens Ag | Kernspintomographievorrichtung mit einer Einrichtung zur Bewegungskorrektur |
GB0205773D0 (en) | 2002-03-12 | 2002-04-24 | Gill Steven S | Clamp |
DE10230877A1 (de) | 2002-07-09 | 2004-02-12 | Siemens Ag | Kernspintomographiegerät mit einer Einrichtung zur graphischen Planung Kontrastmittel-gestützter angiographischer Messungen |
US7570791B2 (en) | 2003-04-25 | 2009-08-04 | Medtronic Navigation, Inc. | Method and apparatus for performing 2D to 3D registration |
DE10322738A1 (de) | 2003-05-20 | 2004-12-16 | Siemens Ag | Verfahren zur markerlosen automatischen Fusion von 2D-Fluoro-C-Bogen-Bildern mit präoperativen 3D-Bildern unter Verwendung eines intraoperativ gewonnenen 3D-Datensatzes |
EP1658588A1 (en) | 2003-08-21 | 2006-05-24 | Philips Intellectual Property & Standards GmbH | Device and method for combined display of angiograms and current x-ray images |
US7103399B2 (en) * | 2003-09-08 | 2006-09-05 | Vanderbilt University | Apparatus and methods of cortical surface registration and deformation tracking for patient-to-image alignment in relation to image-guided surgery |
WO2005025404A2 (en) * | 2003-09-08 | 2005-03-24 | Vanderbilt University | Apparatus and methods of cortical surface registration and deformation tracking for patient-to-image alignment in relation to image-guided surgery |
US20050171558A1 (en) * | 2003-10-17 | 2005-08-04 | Abovitz Rony A. | Neurosurgery targeting and delivery system for brain structures |
WO2005039391A2 (en) | 2003-10-21 | 2005-05-06 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Systems and methods for intraoperative targetting |
DE10357184A1 (de) | 2003-12-08 | 2005-07-07 | Siemens Ag | Verfahren zur fusionierten Bilddarstellung |
EP1751712A2 (en) | 2004-05-14 | 2007-02-14 | Philips Intellectual Property & Standards GmbH | Information enhanced image guided interventions |
US20050267359A1 (en) * | 2004-05-27 | 2005-12-01 | General Electric Company | System, method, and article of manufacture for guiding an end effector to a target position within a person |
US20060036167A1 (en) | 2004-07-03 | 2006-02-16 | Shina Systems Ltd. | Vascular image processing |
EP1629789B1 (de) | 2004-08-31 | 2007-05-16 | BrainLAB AG | Fluoroskopiebild-Verifizierung |
WO2006033483A1 (ja) * | 2004-09-24 | 2006-03-30 | Icat Corporation | 人体情報抽出装置、人体撮影情報の基準面変換方法および断面情報検出装置 |
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 |
WO2006075331A2 (en) | 2005-01-13 | 2006-07-20 | Mazor Surgical Technologies Ltd. | Image-guided robotic system for keyhole neurosurgery |
US7729746B2 (en) | 2005-11-04 | 2010-06-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Three-dimensional co-registration between intravascular and angiographic data |
US8427475B2 (en) | 2005-11-14 | 2013-04-23 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Silhouette blend rendering of anatomical structures |
US7835500B2 (en) | 2005-11-16 | 2010-11-16 | Accuray Incorporated | Multi-phase registration of 2-D X-ray images to 3-D volume studies |
DE602006013404D1 (de) | 2006-02-21 | 2010-05-20 | Brainlab Ag | Universelle Schnittstelle zur Registrierung von Bildern |
US8060181B2 (en) | 2006-04-07 | 2011-11-15 | Brainlab Ag | Risk assessment for planned trajectories |
EP2018119A2 (en) * | 2006-05-11 | 2009-01-28 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | System and method for generating intraoperative 3-dimensional images using non-contrast image data |
DE102006026752B4 (de) | 2006-06-08 | 2009-04-16 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens zur Registrierung von funktionellen MR-Bilddaten mit Röntgendurchleuchtung |
DE102006045423B4 (de) | 2006-09-26 | 2016-07-14 | Siemens Healthcare Gmbh | 07.09.07Verfahren zur Nachbearbeitung eines dreidimensionalen Bilddatensatzes einer Gefäßstruktur |
GB2445961B (en) * | 2006-10-31 | 2009-02-04 | Prosurgics Ltd | Fiducial marker placement |
DE602007009414D1 (de) | 2006-11-13 | 2010-11-04 | Koninkl Philips Electronics Nv | Fusionsierte 3d-darstellung von perfusions- und funktionellen daten einer rotationsangiografie |
EP1925256A1 (de) | 2006-11-24 | 2008-05-28 | BrainLAB AG | Verfahren und Vorrichtung zur Registrierung einer anatomischen Struktur mit Markern |
GB2444738A (en) | 2006-12-12 | 2008-06-18 | Prosurgics Ltd | Registration of the location of a workpiece within the frame of reference of a device |
DE102007010806B4 (de) | 2007-03-02 | 2010-05-12 | Siemens Ag | Verfahren zum Schaffen erweiterter Möglichkeiten bei der Verwendung von für den Einsatz von Registrierungsverfahren ungeeigneten Bilddaten eines Patienten und Röntgenangiographiesystem |
US8150494B2 (en) | 2007-03-29 | 2012-04-03 | Medtronic Navigation, Inc. | Apparatus for registering a physical space to image space |
US8010177B2 (en) | 2007-04-24 | 2011-08-30 | Medtronic, Inc. | Intraoperative image registration |
US9289270B2 (en) | 2007-04-24 | 2016-03-22 | Medtronic, Inc. | Method and apparatus for performing a navigated procedure |
EP2044975B1 (de) | 2007-10-01 | 2012-02-22 | BrainLAB AG | Verfahren zum Registrieren von 2D-Bilddaten, Computerprogrammprodukt, Navigationsverfahren zum Navigieren eines Behandlungsgerätes im Bereich der Medizin und Recheneinrichtung zum Registrieren von 2D-Bilddaten |
US8190232B2 (en) | 2007-10-04 | 2012-05-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Automatic alignment of magnetic resonance imaging (MRI) brain scan by anatomic landmarks |
DE102007060689B4 (de) | 2007-12-17 | 2017-07-13 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur Aufnahme von angiographischen Datensätzen und Magnetresonanzanlage dafür |
US9579161B2 (en) | 2008-05-06 | 2017-02-28 | Medtronic Navigation, Inc. | Method and apparatus for tracking a patient |
FR2936890B1 (fr) * | 2008-10-03 | 2010-12-03 | Univ Grenoble 1 | Procede de traitement d'image pour estimer une deformation d'un cerveau d'un patient |
EP2230641B1 (de) | 2009-03-18 | 2016-06-29 | Brainlab AG | Verfahren zur Ermittlung der Lage einer Struktur in einem Körper |
US8238631B2 (en) | 2009-05-13 | 2012-08-07 | Medtronic Navigation, Inc. | System and method for automatic registration between an image and a subject |
US8737708B2 (en) | 2009-05-13 | 2014-05-27 | Medtronic Navigation, Inc. | System and method for automatic registration between an image and a subject |
US8503745B2 (en) | 2009-05-13 | 2013-08-06 | Medtronic Navigation, Inc. | System and method for automatic registration between an image and a subject |
GB2472066A (en) | 2009-07-23 | 2011-01-26 | Medi Maton Ltd | Device for manipulating and tracking a guide tube with radiopaque markers |
EP2707823B1 (en) | 2011-05-11 | 2017-07-05 | Brainlab AG | Method for optimising local drug delivery |
-
2010
- 2010-12-21 EP EP10252178A patent/EP2468207A1/en not_active Ceased
-
2011
- 2011-12-21 US US13/994,459 patent/US9463073B2/en active Active
- 2011-12-21 WO PCT/GB2011/001754 patent/WO2012085511A1/en active Application Filing
- 2011-12-21 EP EP11808909.3A patent/EP2654592B1/en not_active Not-in-force
- 2011-12-21 CN CN201180065112.XA patent/CN103313673B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2011-12-21 JP JP2013545489A patent/JP2014511186A/ja active Pending
-
2015
- 2015-08-06 US US14/820,310 patent/US20150335390A1/en not_active Abandoned
-
2016
- 2016-06-28 JP JP2016127479A patent/JP2016193222A/ja active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1243690A (zh) * | 1997-08-27 | 2000-02-09 | 北京航空航天大学 | 机器人脑外科设备系统及其实现方法 |
CN1910616A (zh) * | 2004-01-21 | 2007-02-07 | 美国西门子医疗解决公司 | 手术中二维图像与手术前三维图像的仿射配准方法和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2654592B1 (en) | 2018-11-21 |
EP2468207A1 (en) | 2012-06-27 |
US20150335390A1 (en) | 2015-11-26 |
JP2014511186A (ja) | 2014-05-15 |
EP2654592A1 (en) | 2013-10-30 |
US9463073B2 (en) | 2016-10-11 |
WO2012085511A1 (en) | 2012-06-28 |
JP2016193222A (ja) | 2016-11-17 |
CN103313673A (zh) | 2013-09-18 |
US20130279784A1 (en) | 2013-10-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103313673B (zh) | 用于分析影像的方法和仪器 | |
CN103118596B (zh) | 用于使用伪特征进行腹部表面匹配的系统 | |
US10417357B2 (en) | Patient and procedure customized fixation and targeting devices for stereotactic frames | |
EP2398381B1 (en) | Mechanical axis alignment using mri imaging | |
US7203277B2 (en) | Visualization device and method for combined patient and object image data | |
Shahlaie et al. | Intraoperative computed tomography for deep brain stimulation surgery: technique and accuracy assessment | |
US6546279B1 (en) | Computer controlled guidance of a biopsy needle | |
KR101049507B1 (ko) | 영상유도수술시스템 및 그 제어방법 | |
JP2966089B2 (ja) | 不均質組織内部における局部手術用対話型装置 | |
Elayaperumal et al. | Autonomous real-time interventional scan plane control with a 3-D shape-sensing needle | |
WO2008035271A2 (en) | Device for registering a 3d model | |
Krempien et al. | Projector-based augmented reality for intuitive intraoperative guidance in image-guided 3D interstitial brachytherapy | |
CN110537985A (zh) | 用于增强现实手术系统的脊柱空间坐标系定位装置及方法 | |
Jun et al. | MR safe robot assisted needle access of the brain: preclinical study | |
Lim et al. | Robotically assisted long bone biopsy under MRI: cadaver study results | |
Peng et al. | Comparison of intraoperative 3-dimensional fluoroscopy with standard computed tomography for stereotactic frame registration | |
US8112143B2 (en) | Using magnetic resonance images for locating anatomical targets | |
Vetter et al. | Navigation aids and real-time deformation modeling for open liver surgery | |
JP2023064079A (ja) | 手術中に患者の身体を位置決めし、患者の位置を追跡するための装置および方法 | |
US20130079625A1 (en) | Ct - mri hyrbrid apparatus and method of implementing the same | |
US9174068B2 (en) | Navigation device for brachytherapy and method for operating the navigation device | |
Martinez et al. | Super resolution for improved positioning of an mri-guided spinal cellular injection robot | |
Fischer | Enabling technologies for MRI guided interventional procedures | |
Lim | Image-Guided Robotic Interventions for Core Needle Biopsy | |
US20160081763A1 (en) | Pathology localizer and therapeutical procedure guide system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20161207 Termination date: 20211221 |