CN103765239B - 用于图像引导的介入的术中图像校正 - Google Patents
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Abstract
一种成像校正系统，包括跟踪成像探头（132），所述跟踪成像探头被配置为从不同位置生成感兴趣区域的成像体积。图像补偿模块（115）被配置为处理来自与所述探头相关联的医学成像设备的图像信号，并将一个或多个图像体积与参考进行比较，以确定通过所述感兴趣区域的假设波速与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差。图像校正模块（119）被配置为接收由所述图像补偿模块确定的所述偏差，并基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。
Description
技术领域
本公开涉及图像校正，并且更具体而言涉及用于在术中图像中校正准确度误差的系统和方法。
背景技术
已知因在不同组织中的假设声速与实际声速之间的差异，造成超声（US）图像失真。US系统假设大体恒定的声速。存在试图针对该假设进行校正的多种方法。这么做时，大多数方法依赖从被成像的解剖学特征返回的US波信息。由于单个US图像不包括许多固有的解剖学信息，这些方法中的大多数都未能校正因恒定速度假设造成的偏差。
在仅出于诊断目的而使用US图像的程序中，相位偏差不是严重的问题。然而，在US引导的介入中，所述US图像与外部跟踪手术工具紧密相关。典型地，工具末端的位置叠加在所述US图像/体积上。通常使用外部跟踪系统（例如电磁的、光学的等等）在绝对空间坐标中跟踪所述工具。在这种情境中，所述US图像偏差距感兴趣区域可能会有高达5mm的偏移。这会给整体手术导航系统带来大的误差。
发明内容
根据本发明的原理，一种成像校正系统，包括跟踪成像探头，所述跟踪成像探头被配置为从不同位置生成感兴趣区域的成像体积。图像补偿模块被配置为处理来自与所述探头相关联的医学成像设备的图像信号，并将一个或多个图像体积与参考进行比较，以确定通过所述感兴趣区域的假设波速与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差。图像校正模块被配置为接收由所述图像补偿模块确定的所述偏差，并基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。
根据本发明的原理的工作站包括处理器和被耦合到所述处理器的存储器。成像设备被耦合到所述处理器以从成像探头接收成像信号。所述成像探头被配置为从不同位置生成感兴趣区域的成像体积。所述存储器包括图像补偿模块，所述图像补偿模块被配置为处理来自所述成像设备的图像信号，并将一个或多个图像体积与参考进行比较，以确定通过所述感兴趣区域的假设波速与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差。也在存储器中的图像校正模块被配置为接收由所述图像补偿模块确定的所述偏差并且基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。
一种用于图像校正的方法，包括：跟踪成像探头以从不同已知位置生成感兴趣区域的成像体积；处理来自与所述探头相关联的医学成像设备的图像信号，以将一个或多个图像体积与参考进行比较，从而确定通过所述感兴趣区域的假设波速与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差；并且校正所述图像信号以减少所述偏差，并基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。
通过以下对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的这些以及其他目标、特征和优点将而变得显而易见，要结合附图阅读所述实施例。
附图说明
本公开将参考附图详细提供对优选实施例的以下描述，附图中：
图1的方框图/流程图示出了根据一个示例性实施例的用于校正医学图像中的偏差的系统/方法；
图2的示意图示出了根据示例性范例的对由成像探头在三个不同位置取得的图像体积的分解；
图3的示意图示出了根据示例性实施例的用于校正偏差而采用的图像失配；
图4的示意图示出了根据另一示例性实施例的用于评价图像失配以校正偏差的模型；
图5示出了根据另一示例性实施例的用于利用收集图像评价失配以校正偏差的模型；
图6的示意图示出了根据另一示例性实施例的用于针对偏差而测量和校正图像失配的医学设备；并且
图7的流程图示出了根据一个示例性实施例的用于校正医学图像中的偏差的步骤。
具体实施方式
本发明的原理考虑了行进通过患者的解剖结构的声波速度的差异。实验显示声速的差异始终会在基于超声（US）的导航系统中加入3-4%的误差（例如在15cm的深度有4mm误差）。本实施例校正该误差。在使用声速调节进行校正时，本发明的原理减少了系统的整体误差。在一种情况中，所述误差从（在15cm的深度）约4mm显著减小至约1mm。
对于被用于介入程序的基于超声的外科导航系统，采用US图像的实时跟踪三维（3D）位置，连同来自所述图像的信息，来校正相位偏差。这增加了任意US引导的介入系统的准确度。
要理解，本发明将关于医学仪器进行描述；然而，本发明的教导要宽泛得多，并且可应用于在跟踪或分析复杂生物学或机械系统中采用的任意仪器。尤其地，本发明的原理可应用于对生物学系统的内部跟踪程序，身体的所有区域（诸如肺、胃肠道、排泄器官、血管等）中的程序。附图中所描绘的元件可以被实现为硬件与软件的各种组合，并且提供可以被组合在单一元件或多个元件中的功能。
可以通过使用专用硬件以及能够运行与合适的软件相关联的软件的硬件，来提供附图中所示的各个元件的功能。在由处理器提供时，所述功能可以由单个专用处理器，由单个共享处理器，或由多个各自的处理器（它们中的一些可以为共享的）提供。此外，术语“处理器”或“控制器”的明确使用不应被解释为仅仅指能够运行软件的硬件，并且可以暗含地包括，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，本文中记载原理、方法，和本发明的实施例，以及其具体范例的所有陈述，均意图包括其在结构和功能两者上的等价方案。额外的，这样的等价方案意图包括目前已知的等价方案和未来发展的等价方案（即，发展出的执行相同功能的任意元件，而无论其结构如何）两者。因此，例如，本领域技术人员将认识到，本文中提供的方框图表示实现本发明的原理的示例性系统部件和/或电路的概念图。类似地，将认识到，任何流程图（flow chart、flow diagram）等均表示基本上可以被表示在计算机可读存储介质中并且由计算机或处理器这样运行的各种过程，无论是否明确示出这样的计算机或处理器。
此外，本发明的实施例可以采取计算机程序产品的形式，所述计算机程序产品可从提供程序代码的计算机可用或计算机可读存储介质访问，所述程序代码用于由计算机或任意指令指行系统使用或者结合计算机或任意指令指行系统使用。出于本说明的目的，计算机可用或计算机可读存储介质可以为可以包括、存储、传送、传播或传输程序，用于由所述指令指行系统、装置或设备使用或者结合所述指令运行系统、装置或设备使用的任意装置。所述介质可以为电子、磁性、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光盘-只读存储器（CD-ROM）、光盘-读/写（CD-R/W）和DVD。
现在参考附图并且首先参考图1（附图中相同的附图标记表示相同或相似的要素），示例性地描绘了用于执行医学程序的系统100。系统100可以包括工作站或控制台112，从其监督和管理程序。程序可以包括如下的任意程序，包括但不限于活检、消融、药物的注射，等等。工作站112优选包括一个或多个处理器114和用于存储程序和应用的存储器116。应理解，系统100的功能和部件可以被集成为一个或多个工作站或系统。
存储器116可以存储图像补偿模块115，其被配置为表达来自医学成像设备110和来自跟踪系统117的电磁、光学和/或声学反馈信号。图像补偿模块115被配置为使用信号反馈（以及任意其他反馈），以考虑涉及用于成像受试者148的假设速度与实际速度之间的速度差异的误差或偏差，以及在医学图像中描绘感兴趣区域140和/或医学设备102。
医学设备102可以包括，例如，针、导管、导丝、内窥镜、探头、自动机械、电极、过滤设备、气囊设备或其他医学部件等。工作站112可以包括显示器118，用于使用成像系统110察看受试者148的内部图像。成像系统110可以包括在其中波行进速度有分歧（例如超声、光声等）的成像模态。（一个或多个）成像系统110也可以包括其他系统，例如磁共振成像（MRI）系统、荧光检查系统、计算机断层摄影（CT）系统或其他系统。显示器118可以允许用户与工作站112以及其部件和功能交互。进一步通过接口120便利这种交互，接口120可以包括键盘、鼠标、操纵杆或任意其他外围或控制设备，以允许用户与工作站112的交互。
一个或多个跟踪设备106可以被并入设备102，因此可以在设备102探测跟踪信息。跟踪设备106可以包括电磁（EM）跟踪器、光纤跟踪、机械手定位系统等。
可以提供成像系统110，以收集实时术中成像数据。所述成像数据可以被显示在显示器118上。图像补偿模块115计算从成像系统110返回的图像/图像信号的偏差校正。可以用因行进速度差造成的偏差和误差，显示（使用反馈信号）对感兴趣区域140和/或设备102的数字渲染。所述数字渲染可以由图像校正模块119生成。
在一个实施例中，成像系统110包括超声系统，并且发射为声学性质的。在其他有用的实施例中，介入应用可以包括两个或更多个医学设备在受试者148内部的使用。例如，一个设备102可以包括引导导管，并且另一个设备102可以包括用于执行消融或活检的针，等等。也预期设备的其他组合。
根据一个尤其有用的实施例，可以在工作站112上或医学成像设备（例如US机器）上提供特殊操作模式，以校正所收集图像中的偏差。可以通过激活使能机构111（例如接口120上的实体开关、按钮等，或者虚拟开关、按钮等）来设定所述特殊操作模式。按钮/或用户接口形式的切换器111可以选择性地被手动或自动打开或关闭。一旦被激活，所述特殊操作模式通过采用来自成像系统110（例如US成像系统）和跟踪系统117的反馈信息的组合，实现相位偏差校正。
在一个实施例中，成像系统110包括具有探头132的超声系统，探头132带有被安装在其上的跟踪传感器134。探头132上的跟踪传感器134被校准/配准到正被成像的体积/与正被成像的体积校准/配准。以此方式，由跟踪系统117使用传感器134和/或传感器106（针对设备102）来跟踪感兴趣区域140和/或医学设备102。US探头132上的传感器134提供所述US图像/体积在3D空间中的3D位置和取向。因此，相对于全局坐标系，任意US图像中的任意体素的位置均可以被关联到任意其他图像中的任意其他像素。
图像补偿模块115包括相位偏差校正模型136。校正模型135被相关/相比到所收集的图像/与所收集的图像相关/相比，并被用于提供针对每个图像的校正。在一个实施例中，模型136被用于将一个图像中的信息关联到在另一图像中观察到的。可以通过以下方法执行这种关联：在两个（或更多个）图像间匹配对应的特征，并优化偏差校正模型136以达到对所述成像数据的（一个或多个）最适模型。在另一实施例中，模块115可以采用在两个或更多个图像上的图像翘曲（例如使用图像的非刚性配准），以获得（除了仅单一校正的声速以外）针对声速的空间变化的校正。
图像补偿模块115使用跨多个图像的所述反馈，并采用在其后校正的性质用于相位偏差校正。图像补偿模块115确保这些图像中的解剖结构在所述多图像上一致地排列。这被模块115用作约束，以针校正所述偏差。
在另一实施例中，可以迭代地执行用于更新超声速度的过程，在其中应用经校正的声速并然后再次执行程序，以进一步改进声速。这可以通过手动或自动地引导用户移动探头132预定义的量或者以预定义的方向移动探头132，而得以完成。这也可以通过在经校正的US图像上多次运行算法，而在算法上得以实现。一旦获得了所述校正，则根据经校正的声速更新所述图像。
在其他实施例中，模型136可以包括基于历史数据、用户输入、图像翘曲或学习的相位偏差失真/校正数据的公用或预期相位偏差失真/校正值。校正模型136在一些情况中可以如缩放操作（例如，用响应乘以缩放因子）那么简单，到在其他情况中更为复杂的基于解剖结构的相位校正（例如，考虑因图像中的物质（mass）造成的失真，等等）。
模型优化可以采用不同组合的多个指标。例如，可以通过计算图像匹配指标（例如最大互信息、最小熵等等）来优化校正模型136。备选地，可以通过利用针对每个图像接收的US图像信号，并然后用从不同取向接收的信号匹配那些响应来优化所述偏差。在又另一实施例中，图像补偿模块115可以将（一个或多个）当前图像配准到患者模型（例如，术前磁共振图像（MRI）、计算机断层摄影（CT）图像、统计学图集等）并使用该信息以优化所述相位偏差。
使用模型136的一个优点在于所述优化可以使用来自模型136的“期望”信号响应。此外，模型136可以并入不同组织的期望声速。因此，所述模型帮助对US图像的失真的现场校正。
外部跟踪手术工具/设备102的位置也可以被用作针对校正的约束。这在设备102的部分（例如针、导管等等）在US图像中可见时（在许多应用中通常是这种情况），尤其有用。应注意，本文描述的技术以及其他技术均可以被用于与彼此组合。
在应用所述校正之后，每个US图像将具有被校正为允许所述手术工具的正确叠加的体素和体素深度。从外部跟踪系统117计算所述工具的叠加。图像校正模块119调节所述图像，以考虑所述偏差，用于输入到显示器118或多个显示器。
在一个范例中，在由发明人进行的实验中，发明人能够重复地示出声速的差异始终在基于US的导航图像中加入3-4%的误差（例如在15cm的深度有4mm的误差）。在该情况中，由US机器假设的声速与水中的声速之间的差异为4%。这导致在图像体积到被附接到探头132的传感器134的校准中的误差，导致设备102的导管尖端位置的叠加中的可见偏移。在使用根据本发明原理的声速调节校正所述可见偏移时，我们能够使该范例中所述系统的总体误差（4mm）减少约3mm。这些结果为示例性的，也可以预期其他改进。所述校正方法减少了被增加到US引导的介入系统的相位偏差的误差的量。所述校正可以显著地移除图像偏移，增加所述系统的准确度，并校正失真的图像。本发明的原理显著地改善了介入引导系统的准确度，并且能使图像准确度从偏移5至6mm的平均量（不可接受的）到仅偏移2至3mm（可接受的）或更少。
参考图2，超声成像过程被分解以进一步图示本发明的原理。感兴趣区域202要被成像。图200示出超声探头132，其包括用于确定探头132的位置和取向的传感器134。随着探头132被相对于感兴趣区域202定位，多个图像体积204、206和208被收集。图200a、200b和200c示出了图像200的分解。图200a、200b和200c中的每个体积204、206、208均包括感兴趣区域202的图像218，其包括因通过感兴趣区域202的假设声速与实际声速之间的差异造成的偏差差异210、212和214。将根据本发明的原理考虑偏差差异210、212、214。
参考图3，在一个实施例中，将每个体积204、206、208的图像218与彼此相比较，以确定图像218之间的失配。然后在方框220中，将所述失配用于考虑所述偏差（210、212和214）。
参考图4，根据由一个尤其有用的实施例，更详细地描述了方框220的过程。由传感器134跟踪外部探头132。可以使用变换230将探头132的坐标系224变换到感兴趣区域202的坐标系或其他参考坐标系，例如与通过例如CT、MRI等等取得的术前图像相关联的全局坐标系226。探头132上的传感器134提供图像体积204、206和208在3D空间中的3D位置和取向。相对于全局坐标系226，可以将任意图像体积204、206和208中的任意体素的位置关联到任意其他图像体积中的任意其他像素的位置。
相位偏差校正模型232取得这些相关图像218，并校正图像218中的每个。算法通过匹配两个（或更多个）图像上的对应特征，将一个图像中的信息关联到在另一图像中观察到的信息。可以通过搜索两个或更多个图像218之间的最适关联来优化所述关联。所述算法包括相位偏差失真/校正模型（例如缩放模型、考虑组织的密度以及它们的变量的体素模型，等等）。相位偏差失真/校正模型可以被用于提供最适关联234和/或表示历史数据或学习到的用于拟合两个或更多个图像的或其他信息。模型优化可以采用不同组合的多个指标。例如，可以通过计算图像匹配指标，如最大互信息、最小熵等等来执行优化校正模型232。
参考图5，在另一实施例中，代替或附加于通过利用针对每个图像接收的US信号，并且然后用从某个其他取向接收的信号匹配所述响应，而优化所述偏差，可以将（一个或多个）当前US图像302或304分别配准或匹配到（一个或多个）患者模型306或308（术前MRI、CT、统计学图集等等），并且可以采用针对所述配准/匹配收集的信息用于优化所述相位偏差。模型306、308可以被用于提供“期望的”信号响应。例如，可以在对通过特征的声速的影响方面考虑密度和几何结构。（一个或多个）模型306、308可以并入不同组织的期望声速，并且辅助对图像302、304的失真的现场校正。
参考图6，跟踪手术工具（例如设备102）可以被用于另一校正方法中。应理解，可以额外地、与本文中描述的方法组合地或代替本文描述的方法来使用该方法。可以使用跟踪系统（117，图1），例如电磁跟踪系统、光纤跟踪系统、形状感测系统等来执行对外部跟踪手术工具102的定位。由于设备102正被跟踪，设备102可以被用作可以对其估计和校正偏差的特征。设备102的位置可以被用作校正的约束。这在所述设备的部分（例如，针、导管等）在所述图像体积（204、206、208）中可见时（作为许多应用中通常的情况），尤其有帮助。构造320示出具有偏差的设备102，并且构造322示出校正之后的设备102。
参考图7，示例性地示出了用于图像校正的系统/方法。在方框402中，跟踪成像探头以从不同的已知位置生成感兴趣区域的成像体积。所述成像探头可以包括超声探头，其将超声脉冲或信号发送到感兴趣区域并从感兴趣区域接收超声脉冲或信号。所述感兴趣区域可以为患者的任意内部组织或器官。也可以采用其他成像技术。可以使用多个位置传感器之一跟踪所述探头。所述位置传感器可以包括电磁传感器，或者可以采用其他位置感测技术。
在方框404中，从与所述探头相关联的医学成像设备处理图像信号，以将一个或多个图像体积与参考进行比较。所述比较确定通过所述感兴趣区域的假设波速（假设其针对所有组织为恒定的）与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差。
在方框406中，所述参考可以包括所述感兴趣区域的一个或多个特征，并且使用坐标系对齐来自不同取向的多个图像，使得所述一个或多个特征中的失配被用于计算所述偏差。在方框408中，可以将被跟踪医学设备部署在所述图像中，使得可以将所述医学设备的位置和取向用作所述参考，以计算所述偏差。
在方框410中，所述参考可以包括模型。将所述感兴趣区域的一个或多个特征与所述模型比较，使得特征失配被用于计算所述偏差。所述模型可以包括提前由三维成像模态（例如CT、MRI等等）生成的患者模型。所述模型也可以包括被储存在存储器中的所选的特征点，以提供比较或变换以对齐图像。可以基于来自当前程序和/或其他患者的多个程序的历史数据或学习数据，来确定或提供所选的特征点。在方框412中，在一个实施例中，所述模型可以包括通过所述感兴趣区域的波速数据（包括针对特定组织、区域等等的不同值），并且使用该数据提供调节，以确定通过所述感兴趣区域的经补偿波速。
在方框414中，校正所述图像信号，以减少所述偏差并且基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。在方框416中，可以通过包括实体或虚拟开关以在被激活时显示偏差校正的图像，来实现图像补偿模型。在被激活时，所述开关实现偏差补偿。在被禁用时，不补偿所述偏差补偿。
在解释权利要求书时，应理解:
a）词语“包括”不排除除给定权利要求中列出的那些以外的其他元件或动作的存在；
b）元件前的词语“一”或“一个”不排除多个这种元件的存在；
c）权利要求中的任何附图标记均不限制它们的范围；
d）几种“器件”可以由相同的项目或者硬件或软件实现的结构或功能来表示；并且
e）除非明确指示，不要求动作的特定顺序。
已经描述了针对用于图像引导的介入的术中图像校正的系统和方法的优选实施例（其意图为示例性而非限制性的），注意本领域技术人员在上述教导的启示下，能进行多种修改和变型。因此要理解，可以对所公开的公开内容的特定实施例进行由所附权利要求书界定的本文公开的实施例的范围之内的改变。在这样描述了专利法要求的细节与特性之后，在权利要求书中阐述了要求保护并且期望得到专利证书保护的内容。
Claims (13)
1.一种成像校正系统，包括：
跟踪成像探头(132)，其被配置为从不同位置生成感兴趣区域的成像体积；
图像补偿模块(115)，其被配置为处理由与所述探头相关联的医学成像设备从不同取向采集的多个图像信号，并基于至少一个模型将在一个图像中观察到的信息关联到在另一图像中观察到的信息以确定通过所述感兴趣区域的假设波速与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差；以及
图像校正模块(119)，其被配置为接收由所述图像补偿模块确定的所述偏差，并基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述感兴趣区域的一个或多个特征被与所述模型比较，使得所述一个或多个特征中的失配被用于计算所述偏差。
3.如权利要求2所述的系统，其中，所述模型(136)包括通过所述感兴趣区域的波速数据，以提供通过所述感兴趣区域的所述经补偿波速。
4.如权利要求1所述的系统，还包括被跟踪医学设备(102)，其中，所述医学设备的位置和取向被用于计算所述偏差。
5.如权利要求1所述的系统，其中，所述图像补偿模块(115)采用优化方法来基于在一个图像中观察到的信息与在另一图像中观察到的信息的关联确定模型。
6.一种工作站，包括：
处理器(114)；
存储器(116)，其被耦合到所述处理器；以及
成像设备(110)，其被耦合到所述处理器，以接收由成像探头(132)从不同取向采集的多个成像信号，所述成像探头被配置为从不同位置生成感兴趣区域(140)的成像体积；
所述存储器包括：
图像补偿模块(115)，其被配置为处理来自所述成像设备的多个图像信号，并基于至少一个模型将在一个图像中观察到的信息关联到在另一图像中观察到的信息以确定通过所述感兴趣区域的假设波速与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差；以及
图像校正模块(119)，其被配置为接收由所述图像补偿模块确定的所述偏差，并且基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。
7.如权利要求6所述的工作站，还包括被跟踪医学设备(102)，其中，所述医学设备的位置和取向被用于计算所述偏差。
8.如权利要求6所述的工作站，其中，所述图像补偿模块采用优化方法来基于在一个图像中观察到的信息与在另一图像中观察到的信息的关联确定模型。
9.如权利要求8所述的工作站，其中，所述优化方法包括互信息最大化和熵最小化中的一种。
10.如权利要求6所述的工作站，还包括使能机构(111)，其被配置为将图像补偿模式使能，以显示经偏差校正的图像。
11.一种用于图像校正的方法，包括：
跟踪(402)成像探头，以从不同的已知位置生成感兴趣区域的成像体积；
处理(404)由与所述探头相关联的医学成像设备从不同取向采集的多个图像信号，并且基于至少一个模型将在一个图像中观察到的信息关联到在另一图像中观察到的信息，以确定通过所述感兴趣区域的假设波速与通过所述感兴趣区域的经补偿波速之间的偏差；并且
校正(414)所述图像信号以减少所述偏差，并基于所述经补偿波速生成用于显示的校正图像。
12.如权利要求11所述的方法，其中，所述方法还包括将所述感兴趣区域的一个或多个特征与所述模型进行比较(410)，使得所述一个或多个特征中的失配被用于计算所述偏差。
13.如权利要求11所述的方法，还包括部署(408)被跟踪医学设备，使得所述医学设备的位置和取向被用于计算所述偏差。
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| AU2016370633A1 (en) * | 2015-12-14 | 2018-07-05 | Nuvasive, Inc. | 3D visualization during surgery with reduced radiation exposure |
| JP7076369B2 (ja) * | 2015-12-31 | 2022-05-27 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 介入音響撮像のためのシステム及び方法 |
| EP3463032B1 (en) * | 2016-05-31 | 2020-12-23 | Koninklijke Philips N.V. | Image-based fusion of endoscopic image and ultrasound images |
| US20180049808A1 (en) * | 2016-08-17 | 2018-02-22 | Covidien Lp | Method of using soft point features to predict breathing cycles and improve end registration |
| US10299699B2 (en) * | 2016-11-28 | 2019-05-28 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Computerized tomography image correction |
| EP3554383B1 (en) * | 2016-12-16 | 2020-04-22 | Koninklijke Philips N.V. | System for providing images for guiding surgery |
| US11457981B2 (en) | 2018-10-04 | 2022-10-04 | Acclarent, Inc. | Computerized tomography (CT) image correction using position and direction (P andD) tracking assisted optical visualization |
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1853574A (zh) * | 2005-04-26 | 2006-11-01 | 韦伯斯特生物官能公司 | 超声数据以预获取图像的配准 |
| CN1853573A (zh) * | 2005-04-26 | 2006-11-01 | 韦伯斯特生物官能公司 | 使用超声以预获取图像配准电解剖图 |
| EP1785742A1 (de) * | 2005-11-11 | 2007-05-16 | BrainLAB AG | Bestimmung von Schallgeschwindigkeitsfaktoren in Ultraschallbildern eines Körpers |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE10115341A1 (de) * | 2001-03-28 | 2002-10-02 | Philips Corp Intellectual Pty | Verfahren und bildgebendes Ultraschallsystem zur Besimmung der Position eines Katheters |
| JP4958348B2 (ja) * | 2001-09-06 | 2012-06-20 | 株式会社日立メディコ | 超音波撮像装置 |
| US7379769B2 (en) * | 2003-09-30 | 2008-05-27 | Sunnybrook Health Sciences Center | Hybrid imaging method to monitor medical device delivery and patient support for use in the method |
| US20060110071A1 (en) * | 2004-10-13 | 2006-05-25 | Ong Sim H | Method and system of entropy-based image registration |
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2012
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1853574A (zh) * | 2005-04-26 | 2006-11-01 | 韦伯斯特生物官能公司 | 超声数据以预获取图像的配准 |
| CN1853573A (zh) * | 2005-04-26 | 2006-11-01 | 韦伯斯特生物官能公司 | 使用超声以预获取图像配准电解剖图 |
| EP1785742A1 (de) * | 2005-11-11 | 2007-05-16 | BrainLAB AG | Bestimmung von Schallgeschwindigkeitsfaktoren in Ultraschallbildern eines Körpers |
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