CN106725851A - 用于外科器械重建的图像采集的系统和方法 - Google Patents

用于外科器械重建的图像采集的系统和方法 Download PDF

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Abstract

一种根据x‑射线成像的对象重建的系统和方法，包括接收对于第一x‑射线图像(60)的第一成角的输入。计算表示根据在第一成角采集的x‑射线图像的对象的重建的质量的第一得分(80)。在第一成角(84)采集第一x‑射线图像(60)。接收对于第二X‑射线的第二成角(84)的输入。计算表示根据第一x‑射线图像(60)和在第二成角采集的x‑射线图像的对象的重建的质量的第二得分(80)。在第二成角采集第二X‑射线图像(62)。根据第一x‑射线图像(60)和第二x‑射线图像(62)重建该对象。

Description

用于外科器械重建的图像采集的系统和方法
背景技术
本公开涉及用于患者的器官的3D显示的图像处理领域，并且更特定地，涉及用于外科器械被定位在其中的患者的器官的3D显示的图像处理领域。
存在在外科程序期间，实现在原位(in situ)的外科器械(诸如针、导管，或者直的或成型的引导线)的实时可视化的技术。
荧光透视图像给出对外科器械的位置的实时了解。荧光透视成像使用x-射线来采集和显示已经在其中插入了外科器械的感兴趣的区域的二维(2D)图像。
荧光透视成像仅实现2D图像的显示，因此强制执业医师解释并在精神上重建3D图像以便于确定位于3D体积内的外科器械的精确位置。
断层摄影成像实现在三维(3D)中的图像重建并且提供对应于患者的身体的部分的横截面切片的图像。因而，相对于患者身体的器械的位置能够直接地被评估。
尽管断层摄影成像具有优点，但它也具有缺点。为了能够重建患者的身体的3D图像，在携带辐射源的C-臂的不同角度位置处的若干2D图像必须被采集。患者因此要遭受辐射剂量。在限制辐射剂量的努力中，在本公开的重建中被使用的2D图像仅以执业医师的判断来被采集。这要求先前重建的3D体积与当前荧光透视视图配准。患者的后续移动可使得该配准退化。为了进一步限制辐射剂量，执业医师可采用重建的覆盖在x-射线体积倾斜切片上的器械来进行治疗规划器械轨迹规划以及器械位置评估。用于器械重建的技术是可用的，但是由于至少以上关于重建以及最终用来执行此类重建的x-射线图像的质量被突出的原因，此种器械重建的质量固有地被限制。
发明内容
根据x-射线图像的对象重建的方法的示范实施例包括接收第一x-射线的第一成角(angulation)的输入。计算表示根据在第一成角被采集的x-射线图像的对象的重建的质量的第一得分，所述x-射线图像在第一成角被被采集。接收第二x-射线的第二成角的输入。计算表示根据在所述第二成角采集的x射线以及第一x-射线图像中的对象的重建的质量的第二得分。第二x-射线图像在第二成角被采集。对象根据第一x-射线图像和第二x-射线图像中被重建。
一种外科器械的重建的方法的进一步示范实施例包括根据外科器械目标轨迹计算第一X-射线的多个可能成角中的每一个成角的第一多个得分。接收第一x-射线的第一成角的输入。采用x-射线C-型臂来采集在第一成角的第一x-射线图像。根据外科器械目标轨迹以及第一x-射线图像计算对于第二x-射线的多个可能成角中的每一个成角的第二多个得分。接收对于所述第二x-射线的第二成角的输入。采用所述x-射线C-臂来采集在所述第二成角的第二x-射线图像。所述外科器械根据所述第一x-射线图像和所述第二x-射线图像被重建。
一种用于外科器械重建的系统的示范实施例包括x-射线C-臂。x-射线C-臂包括发射器和检测器。x-射线C-臂绕多个轴可移动，并且可操作用来采集在绕多个轴的多个成角处患者的x-射线图像。图形显示器配置成呈现表示患者解剖体的至少体积。控制器通信地连接到x-射线C-臂和图形显示器。控制器接收对于第一x-射线的第一成角的输入，计算表示根据在第一成角采集的x-射线图像的外科器械的重建的质量的第一得分，以及操作图形显示器来呈现第一得分。控制器操作x-射线C-臂来采集第一x-射线图像。控制器接收对于第二x-射线的第二成角的输入，计算表示根据在第二成角采集的x-射线图像和第一x-射线图像的外科器械的重建的质量的第二得分，以及操作图形显示器来呈现第二得分。控制器操作x-射线C-臂采集第二x-射线图像。控制器根据第一x-射线图像和第二x-射线图像重建外科器械并且在图形显示器上以2D图像和3D图像中的至少一个来呈现所重建的外科器械。
本发明提供了一组技术方案如下：
1.一种根据x-射线成像的对象重建方法，所述方法包括：
接收对于第一x-射线的第一成角(84)的输入；
计算第一得分(80)，所述第一得分(80)表示根据在所述第一成角(84)采集的x-射线图像的对象的重建的质量；
在所述第一成角(84)采集第一x-射线图像(60)；
接收对于第二x-射线的第二成角(84)的输入；
计算第二得分(80)，所述第二得分(80)表示根据所述第一x-射线图像(60)和在所述第二成角(84)采集的x-射线图像的所述对象的所述重建的所述质量；
在所述第二成角(84)采集第二x-射线图像(62)；以及
根据所述第一x-射线图像和所述第二x-射线图像重建所述对象(46)。
2.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
在图形显示器(16)上呈现所述第一得分(80)；
接收确认所述第一成角的用户输入；
)在所述图形显示器(16)上呈现所述第二得分(80；以及
接收确认所述第二成角的用户输入。
3.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
预先计算表示对于所述第一成角和所述第二成角的多个组合的对象的重建的质量的得分(80)；
基于所述预先计算的得分，选择所述第一成角和所述第二成角的最佳组合；以及
呈现所述第一成角和所述第二成角的所选择的最佳组合。
4.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
接收对于所述第一x-射线的所述第一成角(84)的更新输入；
计算更新的第一得分(80)；以及
在所述图形显示器(16)上实时呈现对于所述第一x-射线的更新的第一得分(80)。
5.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
在图形显示器上呈现表示患者解剖体的体积的初始视图；
接收医疗图像的第一用户移动作为对于所述第一x-射线的所述第一成角的输入；以及
接收所述医疗图像的第二用户移动作为对于所述第二x-射线的所述第二成角的所述输入。
6.如技术方案5所述的方法，进一步包括：
在所述图形显示器(16)上呈现所述第一得分(80)；以及
在所述图形显示器(16)上呈现所述第二得分(80)；
其中计算所述第一得分(80)与接收所述第一用户移动一起实时被执行，并且计算所述第二得分(80)与接收所述第二用户移动一起实时被执行。
7.如技术方案1所述的方法，其中计算所述第一得分(80)包括基于对于所述第二成角的多个可能成角来预先计算对于所述第一成角的多个可能成角的得分，并且计算所述第二得分包括预先计算对于所述第二成角的多个可能成角的得分。
8.如技术方案1所述的方法，其中所述对象是外科器械(76)。
9.如技术方案8所述的方法，其中进一步基于所述外科器械(76)的计算的目标轨迹(40)来计算所述第一得分。
10.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
计算对于所述第一x-射线图像(60)的最佳成角(82)；
在图形显示器(16)上呈现所述最佳成角(82)；
计算对于所述第二x-射线图像(62)的最佳成角(82)；
呈现所述图形显示器(16)的所述最佳成角(82)。
11.如技术方案10所述的方法，其中对于所述第一x-射线图像(60)的所述最佳成角(82)和对于所述第二x-射线图像(62)的所述最佳成角(82)是根据对于所述第一x-射线图像和所述第二x-射线图像的多个计算的成角对中的最佳成角对。
12.一种用于外科器械重建的系统，所述系统包括：
包括发射器(20)和检测器(24)的x-射线C-臂(12)，所述x-射线C-臂(12)围绕多个轴可运动，且可操作来在围绕所述多个轴的多个成角采集患者的x-射线图像；
图形显示器(16)，配置成呈现表示患者解剖体的体积；以及
控制器(14)，所述控制器(14)通信地连接到所述x-射线C-臂(12)和所述图形显示器(16)，所述控制器(14)接收对于第一x-射线(60)的第一成角的输入(18)、计算表示根据在所述第一成角采集的x-射线图像的所述外科器械的重建的质量的第一得分(80)，并操作所述图形显示器(16)来呈现所述第一得分(80)，所述控制器(14)操作所述x-射线C-臂(12)采集第一x-射线图像(60)，所述控制器接收对于第二x-射线的第二成角的输入(18)、计算表示根据在所述第二成角采集的x-射线图像和所述第一x-射线图像(60)的所述外科器械的重建的质量的第二得分(80)，并操作所述图形显示器(16)来呈现所述第二得分(80)，所述控制器(14)操作所述x-射线C-臂(12)采集第二x-射线图像(62)，且所述控制器(14)根据所述第一x-射线图像(60)和所述第二x-射线图像(62)重建外科器械(78)并在所述图形显示器(16)上以2D图像和3D图像中的至少一种来呈现所重建的外科器械。
13.如技术方案12所述的系统，其中所述x-射线C-臂(12)是包括第一x-射线C-臂和第二x-射线C-臂的双平面C-臂(12)，其中所述第一x-射线图像由所述第一x-射线C-臂采集，且所述第二x-射线图像由所述第二x-射线C-臂采集。
14.如技术方案12所述的系统，其中所述控制器操作所述C-臂来采集初始x-射线图像，所述控制器(14)部分地基于所述初始x-射线图像来计算所述第一得分(80)，所述控制器根据所述初始x-射线图像以及所述第一x-射线图像(60)计算初始重建，并且所述控制器部分地基于所述初始重建来计算所述第二得分(80)。
本发明提供了另一组技术方案，如下：
1.一种根据x-射线成像的对象重建方法，所述方法包括：
接收对于第一x-射线的第一成角(84)的输入；
计算第一得分(80)，所述第一得分(80)表示根据在所述第一成角(84)采集的x-射线图像的对象的重建的质量；
在所述第一成角(84)采集第一x-射线图像(60)；
接收对于第二x-射线的第二成角(84)的输入；
计算第二得分(80)，所述第二得分(80)表示根据所述第一x-射线图像(60)和在所述第二成角(84)采集的x-射线图像的所述对象的所述重建的所述质量；
在所述第二成角(84)采集第二x-射线图像(62)；以及
根据所述第一x-射线图像和所述第二x-射线图像重建所述对象(46)。
2.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
在图形显示器(16)上呈现所述第一得分(80)；
接收确认所述第一成角的用户输入；
)在所述图形显示器(16)上呈现所述第二得分(80；以及
接收确认所述第二成角的用户输入。
3.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
预先计算表示对于所述第一成角和所述第二成角的多个组合的对象的重建的质量的得分(80)；
基于所述预先计算的得分，选择所述第一成角和所述第二成角的最佳组合；以及
呈现所述第一成角和所述第二成角的所选择的最佳组合。
4.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
接收对于所述第一x-射线的所述第一成角(84)的更新输入；
计算更新的第一得分(80)；以及
在所述图形显示器(16)上实时呈现对于所述第一x-射线的更新的第一得分(80)。
5.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
在图形显示器上呈现表示患者解剖体的体积的初始视图；
接收医疗图像的第一用户移动作为对于所述第一x-射线的所述第一成角的输入；以及
接收所述医疗图像的第二用户移动作为对于所述第二x-射线的所述第二成角的所述输入。
6.如技术方案5所述的方法，进一步包括：
在所述图形显示器(16)上呈现所述第一得分(80)；以及
在所述图形显示器(16)上呈现所述第二得分(80)；
其中计算所述第一得分(80)与接收所述第一用户移动一起实时被执行，并且计算所述第二得分(80)与接收所述第二用户移动一起实时被执行。
7.如技术方案1所述的方法，其中计算所述第一得分(80)包括基于对于所述第二成角的多个可能成角来预先计算对于所述第一成角的多个可能成角的得分，并且计算所述第二得分包括预先计算对于所述第二成角的多个可能成角的得分。
8.如技术方案1所述的方法，其中所述对象是外科器械(76)。
9.如技术方案8所述的方法，其中进一步基于所述外科器械(76)的计算的目标轨迹(40)来计算所述第一得分。
10.如技术方案1所述的方法，进一步包括：
计算对于所述第一x-射线图像(60)的最佳成角(82)；
在图形显示器(16)上呈现所述最佳成角(82)；
计算对于所述第二x-射线图像(62)的最佳成角(82)；
呈现所述图形显示器(16)的所述最佳成角(82)。
11.如技术方案10所述的方法，其中对于所述第一x-射线图像(60)的所述最佳成角(82)和对于所述第二x-射线图像(62)的所述最佳成角(82)是根据对于所述第一x-射线图像和所述第二x-射线图像的多个计算的成角对中的最佳成角对。
12.一种外科器械的重建的方法，所述方法包括：
根据外科器械目标轨迹计算对于第一x-射线的多个可能的成角中的每一个的第一多个得分；
接收对于所述第一x-射线的第一成角的输入；
采用x-射线c-臂在所述第一成角采集第一x-射线图像；
根据所述外科器械目标轨迹和所述第一x-射线图像计算对于第二x-射线的多个可能成角中的每一个的第二多个得分；
接收对于所述第二x-射线的第二成角的输入；
采用所述x-射线c-臂在所述第二成角采集第二x-射线图像；以及
根据所述第一x-射线图像和所述第二x-射线图像重建所述外科器械。
13.如技术方案12所述的方法，进一步包括：
呈现来自根据所述第一成角的所述输入实时更新的所述多个得分的第一得分；以及
呈现来自根据所述第二成角的所述输入实时更新的所述第二多个得分的第二得分。
14.如技术方案12所述的方法，进一步包括：
根据所述第一多个得分确定对于所述第一x-射线图像的第一最佳成角；
在接收到用户输入时，操作所述x-射线c-臂到所述第一最佳成角；
根据所述第二多个得分确定对于所述第二x-射线图像的第二最佳成角；以及
在接收到用户输入时，操作所述x-射线c-臂到所述第二最佳成角。
15.如技术方案14所述的方法，进一步包括：
呈现对于所述第一x-射线图像的所述第一最佳成角；以及
呈现对于所述第二x-射线图像的所述第二最佳成角。
16.如技术方案12所述的方法，其中所述第一多个得分和所述第二多个得分在采集所述第一图像和所述第二图像之前被计算用于多个图像集，其中所述多个图像集包括所述第一成角的第一图像和所述第二成角的第二图像。
17.如技术方案16所述的方法，进一步包括计算表示根据所述多个图像集的每一个图像集的重建的质量的得分。
18一种用于外科器械重建的系统，所述系统包括：
包括发射器(20)和检测器(24)的x-射线C-臂(12)，所述x-射线C-臂(12)围绕多个轴可运动，且可操作来在围绕所述多个轴的多个成角采集患者的x-射线图像；
图形显示器(16)，配置成呈现表示患者解剖体的体积；以及
控制器(14)，所述控制器(14)通信地连接到所述x-射线C-臂(12)和所述图形显示器(16)，所述控制器(14)接收对于第一x-射线(60)的第一成角的输入(18)、计算表示根据在所述第一成角采集的x-射线图像的所述外科器械的重建的质量的第一得分(80)，并操作所述图形显示器(16)来呈现所述第一得分(80)，所述控制器(14)操作所述x-射线C-臂(12)采集第一x-射线图像(60)，所述控制器接收对于第二x-射线的第二成角的输入(18)、计算表示根据在所述第二成角采集的x-射线图像和所述第一x-射线图像(60)的所述外科器械的重建的质量的第二得分(80)，并操作所述图形显示器(16)来呈现所述第二得分(80)，所述控制器(14)操作所述x-射线C-臂(12)采集第二x-射线图像(62)，且所述控制器(14)根据所述第一x-射线图像(60)和所述第二x-射线图像(62)重建外科器械(78)并在所述图形显示器(16)上以2D图像和3D图像中的至少一种来呈现所重建的外科器械。
19.如技术方案18所述的系统，其中所述x-射线C-臂(12)是包括第一x-射线C-臂和第二x-射线C-臂的双平面C-臂(12)，其中所述第一x-射线图像由所述第一x-射线C-臂采集，且所述第二x-射线图像由所述第二x-射线C-臂采集。
20.如技术方案18所述的系统，其中所述控制器操作所述C-臂来采集初始x-射线图像，所述控制器(14)部分地基于所述初始x-射线图像来计算所述第一得分(80)，所述控制器根据所述初始x-射线图像以及所述第一x-射线图像(60)计算初始重建，并且所述控制器部分地基于所述初始重建来计算所述第二得分(80)。
附图说明
图1描绘成像系统的示范实施例。
图2描绘轨迹规划显示的示范实施例。
图3描绘引导显示的示范实施例。
图4A描绘用于第一图像的采集的显示。
图4B描绘用于第二图像的采集的显示。
图5描绘配准显示的示范实施例。
图6描绘器械重建显示的示范实施例。
图7是描绘执行用于器械确认的3D重建的方法的示范实施例的流程图。
图8是描绘采集用于器械重建的x-射线图像的方法的示范实施例的流程图。
图9图解地描绘用于器械的3D重建的x-射线图像的采集的相关几何结构。
图10图解地分解了在器械重建中三种类型的误差。
具体实施方式
如本文中所公开的实施例被理解为作为例子给出，且本领域中的普通技术人员能够以除所公开的具体示范实施例以外的其他方式和组合来执行如本文中所公开的概念。一些实施例可在没有在其中描述的所有具体特征的情况下被执行，同时两个或更多实施例的个别特性可被组合来导致在本公开的范围之内的进一步实施例。
图1中描绘了医疗图像系统10的示范实施例。医疗成像系统10包括旋转C-臂12，其可被定位绕患者P的多个成角位置中。控制器14通信地连接到C-臂12以及图形显示器16。控制器14进一步连接到输入装置18，其在实施例中可以是鼠标或者键盘，而在其他实施例中它可能是显示器16的触摸-敏感组件，或者如将被本领域中普通技术人员所识别的输入装置的另一类型。
控制器14以如在本文中进一步详细公开的方式来操作，以便于执行医疗成像系统10的功能性，包括但不限制于定位C-臂12和多个成角位置中的任何，以及捕获在那些位置处的医疗图像。
旋转C-臂12在绕相对于患者的轴的旋转中是可移动的。C-臂12示范地在右前斜(RAO)和左前斜(LAO)成角之间绕旋转轴(AS)旋转。C-臂12在头(CRA)和尾(CAU)成角之间绕头尾轴(ACC)旋转中是可移动的。C-臂在纵向(L)移动中在绕垂直轴(AV)的旋转中是进一步可移动的。C-臂12是由控制器14控制的机器人，用来示例性地通过定位于C-臂12的第一端22的辐射源20和定位于C-臂12的第二端26的检测器24来定位和采集射线照相图像。辐射源20能够从该第一端22发射出辐射(例如x-射线)以便在穿过该患者P之后在该第二端26处的该检测器24处被收集。在现代射线照相系统中，检测器24是实现记录2Dx-射线图像的平面数字传感器。虽然在图1中描绘了单个C-臂12，但理解地，其他的医疗成像系统可包括多于一个的C-臂，例如双平面C-臂。
医疗成像系统10进一步包括存储器28，其与控制器14是整体的或通信地连接到控制器14。存储器28操作来记录由医疗成像系统10采集的医疗图像以及参数。如果存储器28位于控制器14的外部，则存储器28和控制器14能够经由线连接、网络或者端口(例如，USB端口)来连接。存储器28可以是硬盘或者SSD或者任何其他可移动、可信的存储装置。存储器28可以是控制器14的ROM或者RAM app存储器、USB密钥、存储器卡、或者位于集中式服务器(未描绘)上的存储器。
在实施例中，控制器14由一个或者更多计算机处理器来体现，计算机处理器运行设计成执行如本文中公开的功能和操作的计算机可读代码。如由控制器14所运行的这些功能和操作可被分组成如关于如本文中所公开的实施例所描述的至少四个应用或者功能。此类应用包括C-臂控制30，其包括但不限制于C-臂12的定位，以及采用C-臂12使用发射器20和检测器24进行的图像的采集。轨迹规划应用32操作来将患者解剖体的多个2D和/或3D可视化的视图呈献给执业医师，以用于规划目标器械轨迹。引导应用34示范地采用C-臂12来采集荧光透视x-射线图像，并且采用覆盖图(overlay)(所述覆盖图包含患者解剖体的3D)来呈现它们并且可选地采用该目标轨迹来呈现它们以便将临床医生引导到在该患者解剖体内的该目标位置。如本文中进一步详细地描述的重建应用36，使得临床医生能够评定相对于目标位置的器械位置。如本文中描述的重建应用36操作来重建在3D系统内的器械并将该重建的器械投射到患者解剖体的2D和/或3D图像来确认在患者内的器械位置。
虽然C-臂控制贯穿如本文中所描述的过程被用在系统的一般工作流中，但轨迹规划32、引导34以及重建36通常依次发生。虽然本文中公开的示范实施例可与各种引导的外科程序一起使用，但使用细长器械(包括但不限制于，针、导管、或者直的或螺旋的线引导，以及将被本领域中普通技术人员所认识的其他器械)的那些外科程序，如本文中所描绘的图像来自于骨盆骨固结(consolidation)的示范应用。将被认识到，如本文中所描述的此类系统和方法可在使用任何的以上所识别的器械的各种的被引导的外科程序中的任何中被使用。该程序的工作流通过采集患者的初始3D体积来开始。这可示范地采用锥面光束计算断层摄影(CBCT)来执行，锥面光束计算断层摄影(CBCT)可以是C-臂12的能力。备选地，患者的3D体积可来自于磁共振(MR)成像或者其他3D成像技术。
图2呈现了轨迹规划显示38的示范实施例。如以上所参照的，在治疗规划中，目标轨迹40在患者的解剖体上的入口点42和目标点44之间被确定。轨迹规划显示38以各种视图呈现了目标轨迹40，包括3D重建46以及3D重建46的一个或者更多倾斜切片48。
接下来，外科程序被发起并且器械被整个或者部分地插入到患者之中。荧光透视成像提供对外科手术的进展的监测和引导。在实施例中，图3中描绘的引导显示50呈现了具有与荧光透视图像配准的重建的3D体积的荧光透视图像。目标轨迹40与3D重建进一步叠加，使得针52的荧光透视图像能够对于沿着目标轨迹40的进展而被监测。
在外科程序期间，执业医师可期望对器械位置的进一步3D确认。在此种情形下，执业医师将操作如本文中所描述的确认和重建应用。示范地，执业医师在器械的插入时、在到达器械的目标点时、或者在执业医师期望进一步确认的插入过程的任何步骤处，可期望进一步的位置的确认。荧光透视图像中的振动能够影响3D配准以及器械对准和器械引导。这能够是由于患者移动，包括对患者的震动(示范地来自于器械的力)，其在骨盆骨固结中的针被锤击通过骨盆骨的情况。此外，虽然器械引导提供有配准的3D体积，但因此该引导仍然基于2D荧光透视视图；在正交于荧光透视视图的方向上相对于目标轨迹40的失调，在没有3D确认的情况下可不被注意到。
图7是描绘方法100的示范实施例的流程图，所述方法100执行用于3D位置确认的器械的3D重建。在方法100中，在102采集第一成角度的x-射线图像。图4A示范地描绘了对于第一图像的采集的显示，并且图4B示范地描绘了对于第二图像的采集的显示。在示范实施例中，成角度的x-射线图像能够采用C-臂来采集且将在本文中进一步详细地被描述。虽然在本文中发现的描述主要集中于在其中采集两个x-射线图像的实施例，但被认识到，在本公开的范围内，在其他实施例中可采集多于两个的图像。
在成角度的x-射线图像在102被采集之后，3D体积在104与所采集的x-射线图像配准。这是在轨迹规划期间被采集的3D体积的相关部分的示范地手动配准。在实施例中，系统基于本文中进一步详细公开的概念来呈现整体重建精度的得分，所述概念关于目标轨迹、3D重建的配准以及成角度的x-射线图像的精度。
如图5的配准显示54中所描绘的，手动配准可包括相对于相应的第一图像60和第二图像62、用来在x-射线图像上对准3D体积的平移56或者旋转58的用户输入。在实施例中，此种手动配准已被发现一贯地产生在3D体积和x-射线图像之间对准的一毫米之内的精度。
接下来，在106，器械在采集的x-射线图像中被检测。这可使用图像处理技术来自动地被执行以便自动地检测表示最靠近目标轨迹的器械的对象。在108，通过交叉背投影平面来执行所检测到的器械的3D重建。
在110，器械的3D重建被覆盖在3D重建或者横截面视图中，例如在如图6中所描绘的器械重建显示64中。在图6中的器械重建显示64中，被重建的器械66呈现在3D重建视图68以及2D横截面视图70中之一或者二者中。虽然重建视图68和横截面视图70可以是与在治疗规划期间所使用(示范地描绘在图2中)的相同视图，但这些视图不必是相同的。
图8描绘采集x-射线以用于器械重建的方法200的示范实施例。虽然用于根据有限数量的x-射线视图的简单器械的重建的技术是已知的，但发明人已经发现用于此种重建的x-射线图像的质量对于对象重建的精度以及在先前采集的3D体积中定位那个被重建的对象的精度是显著的组成部分。特定地，所采集的x-射线图像相对于所重建的对象的成角的几何被发现是在整体重建质量中的显著因素。
图9图解地描绘了在第一图像N1和第二图像N2之间的相关几何。器械图像72发现在第一图像N1和第二图像N2中，并且器械重建74根据那些图像创建。
采集X-射线以用于图像重建的方法200设法在获得x-射线图像以用于改进的器械重建以及在3D体积内的定位中引导并通知执业医师。在实施例中，方法200能够是方法100中在102执行的步骤的详细实施例。方法200的示范实施例在202以根据目标轨迹计算得分图并且对于第一图像成角和第二图像成角的所有可能组合的预定模拟误差开始。在实施例中，得分图被预先计算。在实施例中，得分图被预先计算以改进相对于如本文中进一步详细描述的被修改第一图像成角或者输入的得分的实时反馈。在一些实施例中，得分图可被用来计算如本文中进一步详细描述的最佳成角。进一步的实施例还可在没有得分图的情况下操作。在先于外科程序的轨迹规划期间，目标轨迹如以上所描述的被先前计算。
图10图解地描绘了在实际器械76和重建的器械78之间的器械重建中三个类型的误差。这些被表示为正交距离(dp)、轴向距离(dc)和角度(α)。在实施例中，发明人已发现在那三个类型的误差中，正交距离(dp)在被引导的器械程序中是最临床上相关的，因为那个维度中的误差最有可能导致错失预期解剖目标的任何机会。因此，对于误差值(dp、dc、α)中的每一个建立预定模拟误差(例如距离或角度)，其中不同的值被调节来匹配临床需求。在示范实施例中，该预定模拟误差可对于dp是2.5mm并且对于dc和α是更大的值。采用这些输入值，得分图，其在示范实施例中是基于这些值计算出的用于采集系统的位置的任何可达成的对的得分表格。如以上所注意的，C-臂位置被示范地表示为绕每一个轴的旋转(例如，LAO/RAO、CRA/CAU、L)。
在另一个实施例中，对于第一和第二成角的每一个可能组合的得分表示估计的仿真误差，其被计算用于根据具有那些成角的第一和第二图像的沿目标轨迹的重建。在此种实施例中，表示根据可用的第一和第二图像的每一个组合的重建的得分基于图像集来计算。在进一步的实施例中，得分图中的得分被呈现为可能的第一图像成角的表格。在每一个可能的第一图像成角，得分基于选择的最佳第二图像成角。在实施例中，得分归一化为1-100的标度或者任何其他合适的标度。在其他实施例中，得分被表示在由对于得分的阈值定义的仓（bin)中。
图4A和4B示范地描绘了可被呈现在图形显示装置上用于第一图像(图4A)和第二图像(图4B)的采集的显示。在图像中，目标轨迹40与被计算用于从那个视图获取的x-射线图像的得分80一起被描绘。
在204，最佳的第一图像成角被计算并且然后可被呈现。这被视为是图4A和4B中的最佳角度指示82。最佳角度的计算可以是与计算的得分图中最高得分相关联的成角的选择，或者可以从计算的得分图中进一步推导以基于进一步的考虑(包括但不限制于当前C-臂位置)在具有最大得分的所有成角之间选择最佳成角。
如以上所提到的，在另一个实施例中，最佳第一图像成角被计算为最佳图像集，提供最佳第一图像成角和最佳第二图像成角。在实施例中，最佳图像集可从根据第一图像成角和第二图像成角的重建的被组合得分中选择。
在206，C-臂第一成角的用户输入被接收。在一个实施例中，用户输入用于C-臂的一个或者更多成角设置。在进一步的示范实施例中，用户输入C-臂的成角，其被表示在呈现的2D或者3D图像的移动中。在示范的实施例中，这可以是与荧光透视图像或者其他x-射线的2D表示配准的3D体积。在另一个实施例中，所呈现的图像是表示患者的解剖体的部分的体积或者模型。图4A和4B的所呈现的显示能够被用户操纵来围绕目标轨迹旋转。当这些输入被接收(在一些实施例的208处)时，显示被修改以在当前C-臂的成角呈现3D图像。在84，关联到用户输入以及当前被呈现的图像的C-臂成角被呈现。
在210，根据C-臂成角的被接收的用户输入，如以上所描述的第一得分被计算用于当前C-臂成角。在一个实施例中，这可当C-臂成角的用户输入被接收时来实时地被计算。在其中计算了得分图的另一个实施例中，通过识别得分图中与C-臂成角相关联的得分来计算第一得分。因而，在实施例中，执业医师被给定关于基于在当前C-臂成角采集的x-射线图像的重建的潜在精度的实时反馈。因而，执业医师能够继续操纵视图以及C-臂成角，并且在206系统接收进一步的用户输入，导致更新的得分，直到执业医师满意所应用的C-臂成角、得分以及3D图像的显示。在实施例中，得分可被呈现为在归一化的0-100标度上的百分比。在此种实施例的一个示例中，90％或以上的得分可指示图像成角达到期望的质量(例如，在重建误差的2.5mm内)，而100％指示最佳的潜在成角。得分的颜色编码也可被用来给执业医师提供关于供器械重建使用的图像的质量的视觉提示。
在实施例中，执业医师可选择在204计算的最佳成角并且系统将导航(navigate)C-臂到对于第一图像的所计算的最佳C-臂成角。然而，如先前所注意的，各种成角可被确定来具有对于器械的潜在重建的相同或者类似高得分的潜在结果。另外，执业医师可具有关于x-射线图像成角的他们自己的偏好，并且预期选择他们自己的图像。然而，采用计算的得分的实时呈现，执业医师被给定反馈以评估和选择用于x-射线图像的采集的成角。如以上所提到的，对于第一图像的最佳成角可被计算并且被确定为图像(包括至少第一图像)的最佳集合。在此种实施例中，用户可以以最佳图像集的第一图像的最佳成角被呈现。
在212，第一图像C-臂成角的用户确认被接收。虽然在实施例中，其中在第一成角采集的图像的视图被计算且呈现，但接收的用户确认可确认C-臂的当前成角以及当前视图，在如所描述的另一实施例中，系统可接收呈现的最佳第一图像成角的用户选择的确认。在214，系统控制器14的C-臂控制30操作C-臂12(图1)采集第一x-射线图像。在实施例中，采用C-臂的第一x-射线图像的采集可要求在控制点进一步的执业医师输入和/或如本领域中将会被认识的确以。
在216，在采用得分图的实施例中，采用采集的第一x-射线图像的信息来更新得分图。如以上所注意的，得分图的初始计算假设了对于其他(第二)图像的所有可能的成角。因此，通过采用第一图像的实际成角来更新得分图，得分图相对于第一x-射线图像的成角被大大地精炼。
根据被更新的得分图，在218最佳第二图像成角能够被计算并呈现。如同以上所描述的第一图像的采集一样，对于第二图像的最佳成角被呈现给执业医师并且执业医师可选择第二图像拍摄有这些成角坐标。备选地，执业医师能够输入第二C-臂成角，其被系统在220接收。如以上所描述的，第二C-臂成角的用户输入可被输入作为C-臂成角的入口。在另一个实施例中，第二C-臂成角的用户输入可以是呈现在显示器上的图像的修改，其由提供移动输入的用户来输入，其中所述移动输入被系统在220接收以移动呈现在显示器上的图像到执业医师预期被采集作为第二x-射线图像的x-射线视图。当接收到C-臂第二成角时，系统可在222呈现在第二成角的图像的视图。C-臂成角的被接收的用户输入可导致C-臂到输入成角的移动。
如同第一图像的采集一样，接收的第二C-臂成角坐标可在图形显示器中被呈现回给执业医师。接收的C-臂第二成角坐标被用来在224计算第二得分，所述第二得分表示根据在C-臂的第二成角采集的第二x-射线图像的器械的重建的潜在质量。得分可在224以参照带有当前C-臂成角坐标的得分图实时更新的方式来呈现。这给了执业医师在选择对于第二x-射线图像的视图中的实时反馈。如以上关于第一图像所描述的，其他实施例可使用得分图来参考地计算第二得分。在带有被更新用于第二图像的预先计算的得分图的实施例中，接收的第二成角坐标可在该得分图中寻找，以识别与接收的第二成角坐标相关联的预先计算的得分。
在实施例中，接收的C-臂第二成角可在当执业医师输入一个或更多可能的C-臂成角来评估对于第二图像的采集时由执业医师来更新。如以上所描述的，在另一个实施例中，C-臂第二成角的被接收的输入可以是如在218呈现的计算的最佳第二图像成角的执业医师选择。
虽然实施例已经在本文中使用预先计算的得分图来描述，但在其他实施例中，得分能够在每次从执业医师接收到新的C-臂成角坐标时被独立地计算。由于那创建了附加的处理负担，发明人已经发现得分图的预先计算以及通过参照该得分图的得分的呈现改进用户体验。
在226，对于第二图像的C-臂成角的用户确认被接收。在228，C-臂以及系统控制器的C-臂控制被操作来在第二成角采集第二图像。如同第一图像的采集一样，用来采集第二图像的C-臂的操作可要求附加的执业医师输入以及控制，包括但不限制于由C-臂捕获的实际图像以及C-臂设置的确认。
在其中多于两个x-射线图像被采集的示范实施例中，方法可以以类似的方式进行，其中对于后续(例如第三)图像的多个成角的得分基于先前所采集的图像来计算。例如，复制由第一图像或者第二图像提供的视图的图像将不被期望作为第三图像，因为它没有提供附加信息来改进器械重建。此类实施例可在执行复杂结构的重建中是有用的，诸如但不限制于多个的针、弯曲的引导线，以及被导航通过曲折脉管的引导线或其他器械。
如本文中所公开的示范实施例，基于图像成角以及目标轨迹来计算得分。进一步的实施例还可在确定得分中结合附加的考虑。进一步的考虑的添加可进一步帮助区分类似得分的图像成角以用于建议的最佳图像的选择。精炼的得分也可进一步区分可能的图像视图。附加的考虑的示例可包括图像中感兴趣的进一步对象的检测。其他对象，诸如但不限制于患者解剖体和/或实际的器械，可被检测并用来精炼得分。同样，介入系统参考框架(ISRF)中的投影矩阵能够被估计用于视图并被结合到得分之中。在附加的实施例中，ISRF和患者体积之间的3D配准的潜在精度能够被考虑，包括但不限制于ISRF中患者体积的初始布置以及在重建后手动或者自动地对失调进行补偿的能力的评估。
在仍然有的进一步示范实施例中，用于器械重建的图像可在不参照目标轨迹的情况下被采集。而是用于器械重建的图像可参照初始重建来被采集。可采用至少一个附加的x-射线图像的采集来执行初始器械重建。如以上所注意的，在没有成角优化的情况下，器械重建可遭受误差。然而，此种重建可在实施例中提供器械位置的合适表示，根据其来计算出对于器械的后续精炼重建的最佳图像成角和/或图像得分。
在一个示范实施例中，采集了两个初始x-射线图像并根据初始图像计算初始器械重建。该初始重建然后被用作在计算对于第一和第二图像的得分中的输入，其中所述第一和第二图像以如以上所描述的方式用在器械的后续最终重建中。
在另一个实施例中，初始x-射线图像被采集。根据初始x-射线图像，两个得分中的至少一个可被计算来在至少一个或更多后续x-射线的选择中进行辅助。第一得分基于初始图像和重建的可达到的最终精度，其中所述重建考虑了后续被采集的图像的所有可能成角。这类似于按照如以上所描述的、相对于第一图像计算的得分。另外，描述当前重建精度的得分可被计算。该得分是假设图像在当前成角被采集之后将没有后续图像被采集的情况下来被计算的。该得分类似于如相对于第二视图的以上计算的那个。该方法可进展到以最大化这二者得分的方式来捕获附加的x-射线图像。另外，一旦初始x-射线图像和第一x-射线图像被采集，则器械的初始重建是可行的。如以上所描述的该初始重建可被用于计算对于第二或者后续x-射线图像的最佳成角的得分中，或者可靠自身被评估用于重建的精度。在其中初始重建精确地被评估的实施例中，此种初始重建可被使用。
以上所描述的实施例的延伸可被实现来导致自动的器械重建工作流。从初始x-射线图像开始，通过以自动序列的方式实现如以上所描述的方法，对于第一图像的最佳成角可被计算，且C-臂自动操作来在所计算的最佳成角采集第一图像。使用初始图像、采集的第一图像、以及在第一图像和初始图像之间的初始重建中的一个或更多，对于第二或后续图像的最佳成角可被计算，且C-臂操作来在所计算的最佳成角采集第二或后续图像。此种自动化的工作流可继续直到达到足够的评估质量的器械重建。
在附加的实施例中，此种重建精度得分可被呈现给用户用于重建的接受以及足够精度得分的最终确认。
图中所提供的功能框图、操作序列、以及流程图表示用于执行本公开的新颖方面的示范构造、环境、以及方法学(methodology)。虽然，出于解释的简化的目的，本文中所包括的方法学可以是以功能图、操作序列、或者流程图的形式，且可被描述为一系列的动作，但要被理解且领会到的是，所述方法学不被动作的顺序所限制，因为一些动作依照其可按照与示出的和本文中所描述的那个顺序不同的顺序和/或与其他动作同时发生。例如，本领域中那些技术人员将理解并领会到方法学能够备选地表示为一系列相关的状态或者事件，诸如在状态图中。此外，不是示出在方法学中的所有动作可被要求用于新颖实现。
该书面描述使用包括最佳模式的示例来公开本发明，且还使本领域中任何技术人员能够制造和使用本发明。本发明的可取得专利范围由权利要求来定义，且可包括本领域中那些技术人员想到的其他示例。如果它们具有不与权利要求的字面语言不同的结构元件，或如果它们包括与权利要求的字面语言有非本质差别的等同结构元件，则此类其他示例旨在位于权利要求的范围之内。

Claims (10)

1.一种根据x-射线成像的对象重建方法，所述方法包括：
接收对于第一x-射线的第一成角(84)的输入；
计算第一得分(80)，所述第一得分(80)表示根据在所述第一成角(84)采集的x-射线图像的对象的重建的质量；
在所述第一成角(84)采集第一x-射线图像(60)；
接收对于第二x-射线的第二成角(84)的输入；
计算第二得分(80)，所述第二得分(80)表示根据所述第一x-射线图像(60)和在所述第二成角(84)采集的x-射线图像的所述对象的所述重建的所述质量；
在所述第二成角(84)采集第二x-射线图像(62)；以及
根据所述第一x-射线图像和所述第二x-射线图像重建所述对象(46)。
2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
在图形显示器(16)上呈现所述第一得分(80)；
接收确认所述第一成角的用户输入；
在所述图形显示器(16)上呈现所述第二得分(80)；以及
接收确认所述第二成角的用户输入。
3.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
预先计算表示对于所述第一成角和所述第二成角的多个组合的对象的重建的质量的得分(80)；
基于所述预先计算的得分，选择所述第一成角和所述第二成角的最佳组合；以及
呈现所述第一成角和所述第二成角的所选择的最佳组合。
4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
接收对于所述第一x-射线的所述第一成角(84)的更新输入；
计算更新的第一得分(80)；以及
在所述图形显示器(16)上实时呈现对于所述第一x-射线的更新的第一得分(80)。
5.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
在图形显示器上呈现表示患者解剖体的体积的初始视图；
接收医疗图像的第一用户移动作为对于所述第一x-射线的所述第一成角的输入；以及
接收所述医疗图像的第二用户移动作为对于所述第二x-射线的所述第二成角的所述输入。
6.如权利要求5所述的方法，进一步包括：
在所述图形显示器(16)上呈现所述第一得分(80)；以及
在所述图形显示器(16)上呈现所述第二得分(80)；
其中计算所述第一得分(80)与接收所述第一用户移动一起实时被执行，并且计算所述第二得分(80)与接收所述第二用户移动一起实时被执行。
7.如权利要求1所述的方法，其中计算所述第一得分(80)包括基于对于所述第二成角的多个可能成角来预先计算对于所述第一成角的多个可能成角的得分，并且计算所述第二得分包括预先计算对于所述第二成角的多个可能成角的得分。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述对象是外科器械(76)。
9.如权利要求8所述的方法，其中进一步基于所述外科器械(76)的计算的目标轨迹(40)来计算所述第一得分。
10.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
计算对于所述第一x-射线图像(60)的最佳成角(82)；
在图形显示器(16)上呈现所述最佳成角(82)；
计算对于所述第二x-射线图像(62)的最佳成角(82)；
呈现所述图形显示器(16)的所述最佳成角(82)。
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