CN103765159A - 使用概率体素绘图的快速密集点云成像 - Google Patents

Abstract

一种系统、设备和方法包括感测使能的设备（104），所述感测使能的设备具有被配置为感测诱发的应变的至少一条光纤（126）。解读模块（115）被配置为接收来自与一体积相互作用的所述至少一条光纤的信号，并解读所述信号，以确定所述体积内由所述至少一条光纤访问的位置。存储设备（116）被配置为存储所述体积中的被访问位置的历史。

Description

使用概率体素绘图的快速密集点云成像

技术领域

本公开涉及绘制图像，更具体而言涉及用于在评估内部腔等的应用中使用形状感测光纤绘制体积的系统和方法。

背景技术

在很多应用中，经常必须理解内部腔的特征和几何结构。这一信息可能不容易通过成像模态获得，而且可能不容易被数字化以用于软件程序或分析工具。在很多种情况下，重要的是获知内部腔的几何结构或者能够对内部腔进行数字绘制。

发明内容

根据本发明原理，一种系统、设备和方法包括感测使能的设备，所述感测使能的设备具有被配置为感测在所述设备内诱发的应变的至少一条光纤。解读模块被配置为接收来自与一体积相互作用的所述至少一条光纤的信号，并解读所述信号，以确定所述体积内由所述至少一条光纤访问的位置。存储设备被配置为存储所述体积中的被访问位置的历史。

一种系统包括感测使能的设备，所述感测使能的设备具有被配置为感测在所述设备内诱发的应变的至少一条光纤。基于索引的体素坐标查找表格存储在存储器中，在所述存储器中，对应于待绘制的体积中的位置的索引箱存储可能性测度以作为所述至少一条光纤访问对应位置的次数的历史。解读模块被配置为接收来自与所述体积相互作用的所述至少一条光纤的信号，并解读所述信号，以确定在所述体积内所述至少一条光纤访问的位置。显示器被配置为呈现所述体积中的被访问位置的绘图。

一种用于绘制体积的方法包括：初始化对应于体积中的位置的存储位置；通过利用光纤形状感测使能的设备探查所述体积来采集所述体积中的被访问位置的数据集；通过更新对应于所述被访问位置的存储位置来记录所述光纤形状感测设备的所述被访问位置；并且基于所述被访问位置绘制与所述体积相关的测度。

附图说明

通过结合附图阅读的下文对本公开的说明性实施例的详细描述，本公开的这些和其他目的、特征和优点将变得显而易见。

本公开将参考下面的附图详细介绍下文对优选实施例的描述，其中：

图1是根据一个实施例的示出了具有用于绘制体积的形状感测使能系统的系统和工作站的框图/流程图；

图2A是根据本发明原理的示出了用于绘制出盒子的实验设置的图像；

图2B是根据本发明原理的示出了图1的实验设置中的光纤设备访问的位置的迹线的图像；

图2C是根据本发明原理的示出了图1的实验设置中的光纤设备访问的位置的迹线的另一图像；

图3是根据另一说明性实施例的示出了用于收集和采用感测的应变数据以绘制出体积的系统/方法的框图/流程图；并且

图4是根据另一说明性实施例的示出了具有分离的且纵向的段的说明性形状感测构造的图示。

具体实施方式

根据本发明原理，提供了采用光纤形状感测和定位技术以实现准确的形状重建的系统和方法。可以通过利用光纤形状感测使能仪器（例如，实施介入程序时的导管等）“描画”感兴趣结构来检索准确的形状数据。

在一个实施例中，能够使用光纤形状感测和定位技术采集超密点云形式的形状数据。考虑到光纤形状感测和定位技术的高数据率以及解剖结构的复杂拓扑性，基于点的网格处理算法可能是不合适的。

采用了一种系统，其允许使用基于索引的查找机制将超密点云数据映射至体素数据集。使用例如标准的图像处理技术（例如，降噪、孔填充、区域生长、分割、网格化）对体素数据进行处理，和/或使用体积绘制技术使体素数据可视化。体素数据集能够表示概率图，其中，每一体素指示所述形状感测使能的设备（例如，医疗设备）在时间和空间上出现的概率。所述系统还允许对形状以及诸如室或腔的被询问结构进行即时可视化。

优选采用基于光纤的形状感测，以使用光纤的固有反向散射性质。所涉及的原理通过使用特征瑞利反向散射模式或其他反射特征对光纤中的分布式应变测量进行利用。将光纤应变感测设备安装或集成到医疗仪器或其他探测设备，使得所述光纤感测设备能够绘制空间体积。在一个实施例中，由参考坐标系定义空间。之后由感测设备占据该空间，所述感测设备通过其存在来感测该空间内的空隙以及其边界。能够采用这种信息计算该空间的特征、该空间的尺寸等。

在一个说明性实施例中，系统执行分布式光纤感测，以对空间或体积进行数字重建。采用应变测量解析沿所述感测设备的长度的位置，以确定沿所述感测设备的有可被占据的自由空间的具体位置。将所述感测设备在所述空间内移动，以检测所述空间的边界。随着数据随时间的被采集，由累积的数据定义三维体积。

应当理解，虽然将依据医疗仪器描述本发明；然而本发明的教义的范围要宽得多，其适用于其他仪器。在一些实施例中，在复杂生物或机械系统（例如，管道系统等）的跟踪或分析中采用本发明原理。例如，可以使用本发明原理绘制出建筑墙体或者发动机组内的腔。具体而言，本发明原理适用于生物系统的内部跟踪或绘制程序，即身体内的所有区域（例如，肺、胃肠道、排泄器官、血管等）中的程序。在附图中描绘的元件可以通过硬件和软件的各种组合来实施，并可以提供可以组合到单个元件或多个元件中的功能。

能够通过使用专用硬件以及与适当的软件结合的能够执行软件的硬件来提供附图所示的各种元件的功能。当由处理器提供时，能够由单个专用处理器、单个共享处理器或者多个独立处理器（其中一些能够被共享）提供所述功能。此外，不应将术语“处理器”或“控制器”的明确使用解释为排他性地指代能够执行软件的硬件，而是其能够隐含地包括但不限于数字信号处理器（DSP）硬件、用于存储软件的只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、非易失性存储器等。

此外，文中详述本发明的原理、方面和实施例以及其具体范例的所有陈述都旨在包含其结构等价物和功能等价物两者。此外，这样的等价物旨在包括当前已知的等价物和未来开发的等价物（即，所开发出的执行相同功能的元件，而不管其结构如何）。因而，例如，本领域技术人员将认识到，文中呈现的框图表示体现本发明原理的说明性系统部件和/或电路的概念图。类似地，应当认识到，流程表、流程图等表示实质上可以在计算机可读存储介质中表示，因而可由计算机或处理器执行的各种过程，而不管是否明确示出了这样的计算机或处理器。

此外，本发明的实施例能够采取计算机程序产品的形式，所述计算机程序产品可由提供程序代码的计算机可用或计算机可读存储介质访问，以由计算机或者任何指令执行系统使用或者与计算机或者任何指令执行系统结合使用。就本说明书的目的而言，计算机可用或计算机可读存储介质能够是任何可以包括、存储、通信、传播或传输由指令执行系统、装置或设备使用或者与指令执行系统、装置或设备结合使用的程序的装置。所述介质能够是电子、磁、光学、电磁、红外或半导体系统（或装置或设备）或传播介质。计算机可读介质的范例包括半导体或固态存储器、磁带、可移除计算机软盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、刚性磁盘和光盘。光盘的当前范例包括压缩盘—只读存储器（CD-ROM）、压缩盘—读/写（CD-R/W）、Blu-Ray^TM和DVD。

现在参考附图，其中，类似的附图标记表示相同或类似的元件，首先参考图1，说明性地示出了根据一个实施例的用于绘制体积的系统100。系统100可以与针对采用光纤形状感测的介入和手术程序的所有应用结合使用并且适用于针对采用光纤形状感测的介入和手术程序的所有应用。此外，可以将本发明原理应用于机械系统，例如，在发动机组中绘制出的汽缸，搜索古物中的腔、建筑设置中的空间等。可以采用应变的分布式光纤感测重建腔的形状和/或特征，和/或对内表面或外表面进行重建或数字化。通过在一形状的区域上采用光纤，形状特征的数据云能够被学习到，并被用于对所述形状进行数字化。

对于医疗应用而言，医疗仪器102可以配备有形状感测设备104。可以将医疗设备102上的形状感测设备104插入到体积131（例如，身体内的腔）中。从形状感测设备104的被照射光纤接收到的光的反射性质指示应变测量结果，所述应变测量结果可以被解读以定义形状感测设备104的空间。形状感测设备104的形状被设置在坐标系138中，以实现点在所述空间中相对于彼此的定义。

系统100可以包括工作站或控制台112，从工作站或控制台112对程序进行监督和/或管理。工作站112优选包括一个和多个处理器114以及用于存储程序和应用的存储器116。存储器116可以存储光学感测和解读模块115，光学感测和解读模块115被配置为解读来自形状感测设备或系统104的光学反馈信号。光学感测模块115可以被配置为使用光学信号反馈（以及任何其他反馈，例如，电磁（EM）跟踪等）重建形变、挠曲以及与医疗设备或仪器102和/或其周围区域相关的其他变化。医疗设备102可以包括导管、导丝、探头、内窥镜、机器人、电极、过滤设备、气囊设备或其他医疗部件等。应当理解，可以与医疗设备102仪器一起或者独立于医疗设备102采用形状感测设备104。

所述感测系统包括光学询问器108，光学询问器108提供选定信号并接收光学响应。光源106可以被提供为询问器108的部分，或者提供为用于向感测设备104提供光信号的单独单元。感测设备104包括一条或多条光纤126，一条或多条光纤126可以按照一个或多个设定模式耦合至设备102。光学纤维126通过线缆127连接至工作站112。线缆127可以根据需要包括光纤、电连接、其他仪器设备等。

具有光纤的感测设备104可以基于光纤布拉格光栅传感器。光纤布拉格光栅（FBG）是光纤的一短段，该段反射特定波长的光并使所有其他光透射。这是通过向纤芯增加折射率的周期性变化而实现的，这生成波长特异性的介质反射镜。因此，能够将光纤布拉格光栅用作内联（inline）光滤波器以阻挡特定波长，或者用作具有波长特异性的反射器。

光纤布拉格光栅的操作背后的基本原理是折射率发生变化的每一界面处的菲涅耳反射。对于一些波长而言，各种阶段的反射光同相，使得针对反射存在相长干涉，继而针对透射存在相消干涉。布拉格波长对应变以及温度敏感。这意味着能够将布拉格光栅用作光纤传感器中的感测元件。在FBG传感器中，被测对象（例如，温度或应变）引起布拉格波长的移位。

这种技术的一个优点在于可以使各种传感器元件分布到光纤的长度上。沿嵌入到结构中的光纤的长度使两个或更多的芯与各种传感器（测量仪器）结合允许准确地确定这样的结构的三维形式，准确度通常高于1mm。沿所述光纤的长度能够将大量的FBG传感器（例如，3个或更多的感测纤芯）定位于各种位置上。能够通过每一FBG的应变测量推断出所述结构在该位置上的曲率。通过大量的测得位置，能够确定总的三维形式，并且能够确定温度差异。

作为光纤布拉格光栅的替代，能够利用常规光纤中的固有反向散射。一个这样的方案是使用标准单模通信光纤中的瑞利散射。瑞利散射是由于纤芯中的折射率的随机波动而发生的。能够将这些随机波动模型化为幅度和相位沿光栅长度随机变化的布拉格光栅。通过使用在多芯光纤的单一长度内延伸的两个或三个纤芯中的这种效应，能够跟踪感兴趣表面的3D形状、温度和动态。也可以采用其他反射/散射现象。

可以在程序期间采用成像系统110对受试者或体积131就地成像。成像系统110可以包括荧光透视系统、计算机断层摄影（CT）系统、超声系统等。成像系统110可以与设备102（例如，静脉内超声（IVUS）等）结合，或者可以用在体积131的外部。成像系统110可以用于收集和处理术前图像（例如，图像体积130），以绘制出受试者中的感兴趣区域，从而建立用于与形状感测空间配准的图像体积。应当理解，来自成像设备110的数据可以是有帮助的，但是其并不是执行根据本发明原理的绘制所必需的。成像设备110可以提供有关于腔或其他感兴趣区域在体内的存在位置的参考位置，但是其可能无法提供所期望的所有信息或提供所述空间的数字化绘制，或者不能解析所述空间的所有内部特征。

在一个实施例中，工作站112包括图像生成模块148，图像生成模块148被配置为接收来自形状感测设备104的反馈，并记录有关感测设备104在体积131内已到过的位置的累积位置数据。能够在显示设备118上显示形状感测设备104在空间或体积131内的历史的图像134。工作站112包括用于查看受试者（患者）或体积131的内部图像的显示器118，并且可以包括图像134作为感测设备104访问的位置的历史的叠加或者其他绘制。显示器118还可以允许用户与工作站112及其部件和功能或者系统100内的任何其他元件交互。这可以由接口120进一步促进，所述接口可以包括键盘、鼠标、操纵杆、触摸设备或允许与工作站112进行用户交互的任何其他外围或控制装置。

在另一实施例中，系统100包括用于在不采用任何其他成像或跟踪方案或者不依赖于任何外部技术或用户观测/干预的情况下计算形状感测设备104在体积131内的历史的方法或程序136。系统100动态地实时计算形状感测设备104的点并且获知沿感测设备104在空间131内的长度的所有点的坐标位置。通过定义参考位置并之后确定与该位置的距离而针对形状感测设备104建立坐标系138。可以通过多种方式完成这一操作，包括但不限于建立形状感测设备的初始位置作为参考，采用图像体积130以及将形状感测空间与图像体积130配准等。

可以将形状感测设备104在体积131内的历史存储到基于索引的体素坐标查找表格142中，该表格存储形状感测设备104的访问的信息或频率。查找表格142包括与体积131中的位置相关联的存储位置或箱。每当形状感测使能的设备104进入一个位置，查找表格142就在该对应的箱中增加。可以通过多种方式解读或使用分箱的数据。例如，解读模块115可以包括机器学习方法146或者其他程序或方法，以基于形状感测设备104的存储信息或历史识别出体积。可以使用解读模块115随时间对历史进行分析，以计算出（例如，由于运动、心跳、呼吸等的）体积的形变或者导出的随时间的测度（例如，增长率、膨胀等）解读模块115也可以采用日期计算出所述体积的数字模型132。可以将这一模型132用于其他分析或研究。

形状感测设备104能够提供对空间131的准确的形状重建。例如1.5m系缆/光纤的四维（3D+时间）形状能够说明性地以例如大约20Hz的帧速率被重建（每50ms提供30000个数据点所述数据点，这些数据点沿光纤以～50微米的增量隔开）。这一采集和重建过程导致了例如大约10Mbyte/s或者大体80Mbit/s的数据率，这些数据需要例如通过网络或其他连接被传送，并被处理和可视化。准确的形状数据允许对感兴趣解剖结构（例如，空间131的壁）进行“描画”或绘制。数据率和存储是说明性的并且是系统相关的。

参考图2A-2C，说明性地示出了利用密集点云数据的概率体素图进行体积绘制的说明性范例，所述密集点云数据是使用光纤形状感测和定位采集的。在图2A中，使用形状感测使能导管204对盒202进行了询问。盒202表示封闭体积。针对感测设备204的位置采集数据。在图2B和2C中显示了所述数据。为了使数据在图2B和图2C中可视化，在由虚线206勾勒出的盒202内操纵形状感测设备204。在图2B和2C中很好地表示了盒202的形状。所述数据通过高信号迹线（较亮的线）示出了感测设备204停留时间较长的位置，例如，在能够进入盒202的有形孔处。而感测设备204短时段占据所述空间的区域为低信号迹线（较暗的线）。图2B和2C中的数据示出了杂散线210，其可能是由于形状感测设备204的重建限制中的假信号导致的，并可以被滤除。

能够使用形状感测技术容易地采集（一个或多个）超密点云212的形式的形状数据。在一个实施例中，可以采用基于点的网格处理算法（例如，凸包），但是考虑光纤感测的高数据率以及诸如具有分支结构的心血管腔的很难由标准凸包算法定义的解剖结构（例如，左心房和肺静脉）的复杂拓扑性，其他建模系统可能更合适。这些建模系统可以利用数据点云对体积建模，以供进一步的分析或成像。

在一个实施例中，可以使用基于索引的查找机制将超密数据点云212映射到体素数据集。所述体素数据集能够使用图象处理技术（例如，去噪、孔填充、区域生长、分割、网格化）被处理，和/或使用体绘制技术被可视化。所述体素数据集实质上表示一种概率图，其中，每一体素指示医疗设备（例如，形状感测使能的设备）在时间和空间上出现的概率。所述系统允许对形状以及诸如腔室的被询问结构进行即时可视化。

参考图3，说明性地示出了一种用于使用光纤形状感测数据生成概率图的系统/方法。在方框302中，考虑诸如导管的形状感测使能的设备，用户需要定义视场（FOV）的位置和尺寸。就1.5m光纤而言，FOV最大能够为（例如）3×3×3m³。假设形状感测系统在1m的光纤长度上具有大约1mm的精细准确度，则可能想要将用于体积装箱的体素尺寸设置为例如2mm。由此将产生需要大约13Gbyte存储（使用4byte数据类型）的(1500)³个体素的体积尺寸。然而，在实际中，感兴趣解剖结构最有可能是小得多的体积，例如，大约为300mm³，这将产生大约13Mbyte的存储要求。一旦分配了系统存储器，就在方框304中在每一箱位置上利用零值对所述存储器进行初始化。体素体积像素将表示被访问空间的概率图或多维直方图。

在方框306中，将形状感测设备引入至待绘制的体积。通过随机的方式将所述形状感测设备契合到所述体积中，但是也可以采用模式化的契合方法。目标是优选在短时间内使所述形状感测设备尽可能多地覆盖所述体积。在一些实施例中，应当以较高的频率扫过所述体积的边界，以辅助界定所述体积或者其中包含的对象/特征。

在方框307中，能够使用自动化的或者用户交互方法来选择将用于体素化过程的感兴趣光纤段或子段。这可以包括选择用于数据收集的子区域或者采用多个感测段并选择用于数据收集的一组段。所述光纤感测设备可以包括多个同轴设置的段或者纵向段，以更有效率地扫过所述体积。例如，这能够用于确保仅针对落在整个工作体积内的感兴趣子区域中光纤段的全部或部分生成体素测量结果。子区域能够由用户选择或者能够从体积绘制内自动指定。子区域也能够通过程序前成像数据的其他可视化、“实况”程序中图像被定义，或者从类似研究（所述研究允许在介入期间对光纤形状感测配置进行专家系统指导）被定义。

在方框308中，可以使用基于索引的体素坐标查找将来自形状感测系统的形状感测数据帧映射到体积，例如：

索引_i＝x_体素，i+y_体素，i*sx+z_体素，i*sx*sy

其中，x_体素，i对应于沿光纤索引位置i(x_光纤，i)利用所述光纤形状感测设备询问的体素x坐标的索引，x₀是在给定了所述形状感测设备的坐标系原点的情况下体素体积的x补偿，dx是以mm为单位的沿x轴的体素分辨率。索引_i是在给定光纤索引位置i处的线性数据阵列的情况下体素数据集内的索引查找位置。对于y和z方向中的每者相同的内容成立。sx是沿x维度的体素网格尺寸（对于sy，是沿y方向的）。如果索引是负的或者大于阵列尺寸，那么形状感测测量结果将处于FOV之外。也可以采用其他索引方案。

在方框310中，在计算出了体素体积内的索引位置后，当确定所述形状感测设备处于对应的索引位置上就使体素值加一（或者通过任何其他运算将体素值设置为任何其他期望值/修改值），由此创建概率图。其指示所述形状感测设备在所述空间内实际存在过的位置以及存在了多长时间。该过程可以随时间循环，返回至方框306，以获得所述形状感测设备的新位置。注意，必须以例如20Hz的采集帧速率针对沿光纤的每一测量点重复体素访问（例如，对光纤元件尺寸进行欠采样至例如大约1mm能够显著提高速度）。

在方框312中，能够使用（举几个例子）体积绘制、多平面重新格式化（MPR）、最大强度投影（MIP）或表面绘制（例如，等表面可视化）方法使所得到的体素绘图可视化。体素化的形状感测数据允许仅绘制所述设备最可能出现的区域。其可以是例如心室。心室的形状在针对最主要的心脏和呼吸相位的体积绘制中将是高信号的。

在方框314中，可以在数据集上执行基于体素的图像处理。这可以包括修改色图、不透明度/半透明度查找表格等。体素数据能够使用图象处理技术（例如，去噪、孔填充、区域生长、分割、网格化）被处理，和/或使用体积绘制技术被可视化。在另一实施例中，可以考虑对其他信息（例如，在对应的光纤形状感测节点位置上测得的电势）进行编码。能够使用例如Red Green Blue Alpha（RGBA）或者用于体积绘制的其他数据类型在体素数据集中对这样的数据进行编码。在方框316中，可以采用基于体素的数据集来计算网格或其他计算模型，所述网格或其他计算模型可以用于执行有限元分析或其他分析。

在方框318中，可以采用与其他传感器数据结合或者不结合的体素化形状感测数据来识别并补偿体积运动（例如，心室运动）。使用随时间的形状感测数据能够估计体积的形状/运动的估计结果。另一实施例包括在扩展的时间段上进行询问的同时进行功能成像（例如，具有小的移动的高信号区域具有所述形状感测设备存在的较高可能性，低信号快速移动区域具有所述设备存在/曾存在过的较小可能性）。以这种方式，能够估计机械失同步（dyssynchrony），从而沿例如左心室的不同区域比较点云体素图像的强度。能够通过比较对应于移动的心肌层的区域的高信号区域和对应于腔主体的低信号区域，能够估计心输出量。也预见到其他应用。

在方框320中，能够将体素化点云图像与机器学习算法或其他数据处理算法耦合，以使感兴趣解剖目标的识别自动化，描绘目标区域，修改成像系统或介入系统设置，从而优化诊断或治疗效能。

参考图4，示出了根据另一实施例的说明性光纤使能形状感测设备400。设备400可以包括分离的段402，每一段携带着一条或多条光纤。设备400可以包括纵向段404，其中，采用预定部分或段404绘制出如上文所述的体积。尽管形状感测使能的设备不必包括任何段，但在这一实施例中设备400可以包括分离的段402、纵向段404或两者。可以使段402或404能够使用解读模块115（图1）进行形状感测以感测该段的特性特征，并使解读模块115变得敏感化，以解读来自该一个或多个段的反馈。

具有不同的段构造可以促进对待绘制的体积进行更快的数据收集。例如，指状或分离的段402可以将配置为容纳到所述体积内的紧密的空间中。形状感测设备可以具有被设计为改善准确性和/或数据收集的定制构造。

在解读权利要求时，应当理解：

a）“包括”一词不排除给定权利要求中列出的那些之外的其他元件或动作的存在；

b）元件前的量词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件；

c）权利要求中的任何附图标记都不限制其范围；

d）可以由同一项目，或者硬件或软件实施的结构或功能表示若干“器件”；并且

e）不要求具备任何特定的动作顺序，除非另行明确说明。

已经描述了使用概率体素图进行快速密集点云成像的优选实施例（其旨在为说明性的而非限制性的），应注意，本领域技术人员在理解上述教义后能够做出修改和变型。因此要理解，可以在所披露的公开的特定实施例中做出改变，这些改变在权利要求书概括的本文公开实施例的范围之内。这样描述了专利法要求的细节和特性之后，在权利要求书中阐述了专利证书主张并期望保护的内容。

Claims (23)

1.一种系统，包括：

感测使能的设备（104），其具有被配置为感测在所述设备内诱发的应变的至少一条光纤（126）；

解读模块（115），其被配置为接收来自与一体积相互作用的所述至少一条光纤的信号，并解读所述信号，以确定所述体积内由所述至少一条光纤访问的位置；以及

存储设备（116），其被配置为存储所述体积中的被访问位置的历史。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储设备（116）存储对应于所述体积中的位置的箱，并且所述历史包括对应位置的访问次数的计数。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述形状感测使能的设备（104）被包含在医疗设备（102）中，并且所述体积包括体内的内部腔。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述解读模块（115）包括机器学习方法（146），所述机器学习方法用于基于存储的信息来识别所述体积。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述感测使能的设备（104）包括选择性使能的段（402、404），使得所述段的一部分被使能以绘制出所述体积。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述历史包括所述体积的形变信息，并且所述解读模块（115）被配置为计算所述体积的形变或者随时间的导出的测度。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述解读模块（115）被配置为计算所述体积的数字模型（132）。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述历史包括使用基于索引的体素坐标查找表格（142）。

9.一种系统，包括：

感测使能的设备（104），其具有被配置为感测在所述设备中诱发的应变的至少一条光纤（126）；

基于索引的体素坐标查找表格（142），其存储在存储器（116）中，在所述存储器中，对应于待绘制的体积中的位置的索引箱存储可能性测度以作为对应位置由所述至少一条光纤访问的次数的历史；

解读模块（115），其被配置为接收来自与所述体积相互作用的所述至少一条光纤的信号，并解读所述信号，以确定所述体积内由所述至少一条光纤访问的位置；以及

显示器（118），其被配置为呈现所述体积中的被访问位置的绘图。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述形状感测使能的设备（104）被包含在医疗设备（102）中，并且所述体积包括体内的内部腔。

11.根据权利要求9所述的系统，其中，所述解读模块（115）包括机器学习方法（146），所述机器学习方法用于基于存储的信息或导出的定量度量来识别所述体积。

12.根据权利要求9所述的系统，其中，所述感测使能的设备（104）包括选择性使能的段（402、404），使得所述段的一部分被使能以绘制出所述体积。

13.根据权利要求9所述的系统，其中，所述历史包括所述体积的形变信息，并且所述解读模块（115）被配置为计算所述体积的形变或者其他随时间的导出的测度。

14.根据权利要求9所述的系统，其中，所述解读模块（115）被配置为计算所述体积的数字模型（132）。

15.根据权利要求9所述的系统，其中，所述显示器（118）被配置为呈现根据可能性绘图计算的导出的定量测度的绘图。

16.一种用于绘制体积的方法，包括：

初始化（304）对应于体积中的位置的存储位置；

通过利用光纤形状感测使能的设备探查所述体积来采集（306）所述体积中的被访问位置的数据集；

通过更新对应于所述被访问位置的存储位置来记录（310）所述光纤形状感测设备的所述被访问位置；并且

基于所述被访问位置绘制（312）与所述体积相关的测度。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，记录（310）所述被访问位置包括将被访问位置计数存储到对应于所述体积中的位置的索引箱中。

18.根据权利要求16所述的方法，其中，所述形状感测使能的设备被包含在医疗设备中，并且所述体积包括体内的内部腔。

19.根据权利要求16所述的方法，还包括使用机器学习方法基于所述被访问位置来识别（320）所述体积。

20.根据权利要求16所述的方法，还包括将所述感测使能的设备的段选择性使能（307）以绘制出所述体积。

21.根据权利要求16所述的方法，其中，更新对应于所述被访问位置的存储位置包括存储（318）所述体积的形变信息，以计算所述体积随时间的移动。

22.根据权利要求16所述的方法，其中，绘制所述体积包括计算（316）所述体积的数字模型。

23.根据权利要求16所述的方法，其中，基于所述被访问位置来绘制（312）与所述体积相关的测度包括绘制计算的区域统计数据或其他测度。

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