CN108475443B - 血管结构的合成表示 - Google Patents
血管结构的合成表示 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108475443B CN108475443B CN201680077181.5A CN201680077181A CN108475443B CN 108475443 B CN108475443 B CN 108475443B CN 201680077181 A CN201680077181 A CN 201680077181A CN 108475443 B CN108475443 B CN 108475443B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- body part
- dimensional
- model
- vascular structure
- dimensional model
- 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.)
- Active
Links
- 230000002792 vascular Effects 0.000 title claims abstract description 145
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims abstract description 28
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 33
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 17
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 15
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 13
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 20
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 description 12
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 description 8
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 description 8
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 6
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 5
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 5
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- 241000353097 Molva molva Species 0.000 description 2
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000002586 coronary angiography Methods 0.000 description 2
- 238000007887 coronary angioplasty Methods 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000003936 working memory Effects 0.000 description 2
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
-
- 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
- A61B6/504—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 blood vessels, e.g. by angiography
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- 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
- A61B2090/367—Correlation of different images or relation of image positions in respect to the body creating a 3D dataset from 2D images using position information
-
- 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
- G06T2207/10116—X-ray image
-
- 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
- G06T2207/10116—X-ray image
- G06T2207/10124—Digitally reconstructed radiograph [DRR]
-
- 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
- G06T2207/30048—Heart; Cardiac
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T2219/004—Annotating, labelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T2219/20—Indexing scheme for editing of 3D models
- G06T2219/2016—Rotation, translation, scaling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T2219/20—Indexing scheme for editing of 3D models
- G06T2219/2021—Shape modification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Architecture (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明涉及一种用于提供血管结构的合成表示的装置。对其进行了描述以提供(210)至少一幅2D X射线图像被提供,所述至少一幅2D X射线图像包括患者身体部位的血管结构的2D X射线图像数据。提供身体部位的3D模型(220),所述3D模型包括3D建模的血管结构。确定(230)所述身体部位的3D模型的2D投影,所述身体部位的3D模型的2D投影包括所述3D建模的血管结构的2D投影。所述身体部位的所述3D模型被变换(240)。对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括确定所述身体部位的所述3D模型的姿态,使得与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的所述3D建模的血管结构的2D投影表示所述患者的身体部位的所述血管结构的2DX射线图像数据。基于根据所述3D模型确定的信息来生成(250)医学报告。
Description
技术领域
本发明涉及用于提供通常被整合在临床介入报告中的血管结构的合成表示的装置,用于提供通常被整合在临床介入报告中的血管结构的合成表示的医学系统,以及用于提供通常被整合在临床介入报告中的血管结构的合成表示的方法,以及计算机程序单元和计算机可读介质。
背景技术
在血管处置中,例如在经皮腔内冠状动脉血管成形术(PTCA)中处置心脏狭窄,需要提供与血管处置有关的信息。通过注释冠状动脉的扁平图来记录血管处置的重要发现。具体而言,临床医师必须描述哪种狭窄被处置,例如通过将它们定位在冠状动脉的扁平示意图上以及通过它们的严重程度。
US2010/0098309A1描述了分析和使用患者的体积数据的系统和方法被公开。使用诸如计算机断层摄影设备(CT)、磁共振成像器(MR)或其他断层摄影模态的成像模态来获得表征患者的体积数据。将根据数据导出的体积数据或图像切片与来自解剖图集的解剖图像或模型数据进行比较,以便将患者数据与身体结构相关联。解剖关联被用作数据库中的搜索项来检索在诊断或处置患者中可能有用的信息。
然而,在血管造影图像中观察到的冠状动脉的扁平示意图远离实际血管结构,并且作为结果,临床医师不能直接地将血管造影图像内的特征与冠状动脉的示意图中的特征匹配。
发明内容
具有一种解读血管造影图的改进的技术将是有利的。
本发明的目的利用独立权利要求的主题来解决,其中,在从属权利要求中并入了另外的实施例。应该注意,本发明的以下描述的方面也适用于用于提供血管结构的合成表示的装置,用于提供血管结构的合成表示的医学系统,用于提供血管结构的合成表示的方法,并且适用于计算机程序单元和计算机可读介质。
根据第一方面,提供了一种用于提供血管结构的合成表示的装置,所述装置包括:
-输入单元;以及
-处理单元;
所述输入单元被配置为提供至少一幅2D X射线图像,所述至少一幅2D X射线图像包括患者的身体部位的血管结构的2D X射线图像数据。所述输入单元还被配置为提供所述身体部位的3D模型,所述3D模型包括3D建模的血管结构。所述身体部位的所述3D模型是所述身体部位的通用模型。所述处理单元被配置为确定所述身体部位的所述3D模型的2D投影,所述身体部位的所述3D模型的所述2D投影包括所述3D建模的血管结构的2D投影。所述处理单元还被配置为对所述身体部位的所述3D模型进行变换,其中,对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括确定所述身体部位的所述3D模型的姿态,使得与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的所述3D建模的血管结构的2D投影表示所述患者的身体部位的所述血管结构的所述2D X射线图像数据。所述处理单元被配置为基于根据所述3D模型确定的信息来生成医学报告。
换句话说,X射线图像(例如,来自血管造影图序列的血管造影图)可以与表示从与在血管造影的采集期间应用的相似的视角呈现的血管树(例如冠状动脉树)的合成图相关联。术语“血管造影图”涉及患者心脏区域的血管和/或心脏外的血管结构的可视化。
以另一种方式来说,身体部分的3D模型可以被变换,例如旋转、平移或翘曲,使得3D模型的3D血管结构的2D投影看起来与血管造影的类似。以此方式,合成地生成的2D血管结构看起来由(虚拟)X射线采集单元采集,该X射线采集单元的X射线源和检测器相对于患者的身体部位被定位为类似于在真实的血管造影被采集时真实的X射线源和检测器的定位。然后,因为3D模型中的3D血管结构是已知的,即血管树的所有组成部分是已知的并且可以被命名,所以可以将注释应用于血管结构的2D合成投影可以使得结构在2D血管造影图内更容易地被解释。
以此方式,在以统一的方式来解释各种血管造影图的全局性质方面,临床医师被提供以帮助。
所述身体部位的所述3D模型是所述身体部位的通用模型。换句话说,所述模型是可以针对不同患者使用的3D模型。这意味着在使用身体部位的通用3D模型时,不需要可以从其开发患者特异的模型的身体部位的CT图像。
以此方式,身体部位的通用3D模型可以针对所有患者使用,并且3D模型内的已知血管结构可以用于帮助临床医师解释实际血管造影图。以此方式,临床医师能够更好地确定针对特定血管造影图的通过心脏的X射线的方向。换句话说,当查看血管造影时,临床医师能够在空间上将他自己相对于心脏进行取向。此外,因为3D建模的血管结构的2D投影具有已知的结构,所以临床医师可以通过参考3D建模的血管结构的2D投影来容易地确定血管造影中血管结构的部分的身份。通过参考3D模型的匹配的2D投影,临床医师能够通过血管造影中的动脉的解剖学名称容易地识别它们,所述2D投影示出建模血管结构的2D投影,就好像心脏的3D模型本身经受从与用于采集血管造影图的方向相同的方向进行的X射线分析。临床医师可能能够识别分支和子段,但是将从不同血管造影图获得的信息合成到人造的扁平图中可能是麻烦的,并且以所描述的方式利用该3D模型辐助了该过程。
临床医师还被提供以帮助他解释3D模型的2D投影–图的单元。好处至少有两方面:他不必a)从图像转换到解剖名称,并且然后b)从解剖名称转换到图。此外,重新投影图自然允许将来自不同序列(不同视图)的信息聚合成一个独特的模型。信息能够容易地从不同的角度收集到将发现总结到最终报告的一个结构中。
换句话说,所述处理单元被配置为通过例如对3D模型的旋转、平移和/或翘曲来对3D模型进行变换,并且确定3D建模的血管结构在每个点处的2D投影,直到模型的2D投影中的血管结构匹配或近似匹配或至少最接近地匹配(即,视觉上足够好)实际采集的血管造影图中的血管结构–即,在3D模型的一次变换中,其2D投影将展示出对血管造影的最佳适配。换句话说,3D模型被变换,直到模型的2D投影中的血管结构与血管造影图中的血管结构的2-D X射线图像数据最接近地相关。
以此方式,可以确定3D模型(并且在一个示例中被细化),使得与身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的2D投影与患者的身体部位的血管结构的2D X射线图像数据相关。
换句话说,检查的血管造影序列与从类似的视角的呈现冠状树(血管结构的2-D X射线图像数据的示例)的图相关联。以此方式,不是显示一幅人为扁平化的完整二维图,而是使用完整的3-D模型(包括血管结构的3-D模型或图),其被重新投影到一系列2-D图中,每个与采集的血管造影图中对应的一幅(或多于一幅)类似。
在一个示例中,所述输入单元被配置为提供与用于采集所述至少一幅2D X射线图像的X射线采集单元的几何配置有关的信息,并且其中,对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括利用与所述X射线采集单元的几何配置有关的信息。
换句话说,可以使用与X射线源和探测器相对于患者的位置有关的信息,使得穿过身体部位的X射线的方向近似为已知,可以被使用以便将3D模型定位和取向为在与患者身体部位相对应的位置,使得3D模型的2D投影将已经非常类似于所述2D血管造影图。
在一个示例中,对所述身体部位的所述3D模型的变换包括应用缩放因子。
换句话说,所述模型可以根据患者身体部位的不同尺寸进行缩放。例如,心脏的大小因患者而异。
在一个示例中,所述缩放因子包括仿射缩放因子。
换句话说,身体部位的模型不仅可以均匀地改变大小,而且其可以在身体部位的模型中以不同的比例缩放。换句话说,缩放因子可以在身体部位的模型中线性增加,使得在身体部位的模型的一个极端处,身体部位的大小没有变化,但是在身体部位的模型的另一个极端处身体部位的大小已经改变。然后,身体部位的模型的中间部分可以在两个极端之间线性或非线性地缩放。
在一个示例中,所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括所述身体部位的所述3D模型的平移。
换句话说,可以计算模型在空间中的位置的改进估计(3个平移参数),并且这可以针对其缩放(1个、2个或者可能3个参数)、针对轻微旋转(3个参数)和/或轻微平移(3个参数)而被校正。
在一个示例中,所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括所述身体部位的所述3D模型的旋转。
在一个示例中,所述身体部位的所述3D模型的变换包括将所述身体部位的3D模型的2D投影配准到所述血管结构的所述2D X射线图像数据。
术语“配准”涉及身体部位的3D模型的变换,使得3D建模的血管结构的2D投影具有血管树,该血管树在空间上对应于血管结构的2D X射线图像数据中的血管树。换句话说,3D建模的血管结构的2D投影中的血管结构与血管结构的2D X射线图像数据的血管结构最佳地相似,或者换句话说,真实X射线图像与合成建模的图像尽可能相似。
在一个示例中,所述处理单元被配置为使得用户能够注释与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一个2D投影,并且其中,所述处理单元被配置为将注释应用于所述身体部位的3D模型的3D建模的血管结构。
换句话说,临床医师能够透明准确地填写他的发现。临床医师可以选择他希望使用哪个血管造影图像(2D X射线图像)/二维图(3D建模的血管结构的2D投影)对来注释冠状动脉树。编辑图中的一个(例如,用于定位狭窄)将更新所有这些图(因为它们都呈现了同一对象的特定视图–通用的3D模型)。因此,临床医师将能够选择不同狭窄最清晰可见的视图来填充报告。
在一个示例中,所述处理单元被配置为使得用户能够选择报告格式,所述报告格式用于报告与所述身体部分的所述经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一个2D投影,和/或与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构和/或身体部位的经变换的3D模型。
换句话说,使得临床医师能够选择他想要在报告中呈现该信息的格式。一种简单的方法是将血管造影/重新投影的2D图中的一些对导出到报告中。这将允许将阅读报告的临床医师直观且准确地理解检查的结果的性质。用户还将能够以更简洁而紧凑的方式生成总结他的发现的其他图形。他可以求助于他在数字报告中旋转的扁平2D示意图(3D建模的血管结构的2D投影)或3D树(3D建模的血管结构)。
以此方式,提供了注释冠状动脉树的简单方法。
在一个示例中,所述至少一幅2D X射线图像包括多幅图像;其中,所述处理单元被配置为从所述多幅图像中选择可见且明显的2D X射线图像。
根据第二方面,提供了一种用于提供血管结构的合成表示的医学系统,所述系统包括:
-X射线图像采集单元;
-用于提供根据前述范例和方面中的任一项所述的血管结构的合成表示的装置;以及
-输出单元;
所述X射线图像采集单元被配置为提供至少一幅2D X射线图像。所述输出单元被配置为输出表示所述至少一幅2D X射线图像的数据,并且被配置为输出表示所述身体部位的所述3D模型的数据。
通过提供用于提供血管结构的合成表示的医学系统,向临床医师自动提供了与介入相关联的所需报告信息。向临床医师提供关于患者冠状动脉树的部分名称的信息,使得能够完整和准确地报告要进行的介入和报告已经进行的介入。通过提供血管结构的合成表示,临床医师可以容易地在将来查看血管造影图并且了解他们的空间背景,并且不同的临床医师可以复查血管造影图并且自动地被提供以与血管造影图内观察到的血管结构有关的信息,而无需必须解读图像。
根据第三方面,提供了一种用于提供血管结构的合成表示的方法,所述方法包括:
a)提供至少一幅2D X射线图像,所述至少一幅2D X射线图像包括患者的身体部位的血管结构的2D X射线图像数据;
b)提供所述身体部位的3D模型,所述3D模型包括3D建模的血管结构,并且其中,所述身体部位的3D模型是所述身体部位的通用模型;
c)确定所述身体部位的所述3D模型的2D投影,所述身体部位的所述3D模型的所述2D投影包括所述3D建模的血管结构的2D投影;
d)对所述身体部位的所述3D模型进行变换,其中,对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括确定所述身体部位的所述3D模型的姿态,使得与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的所述3D建模的血管结构的2D投影表示所述患者的身体部位的所述血管结构的所述2D X射线图像数据;并且
e)基于根据所述3D模型确定的信息来生成医学报告。
根据另一方面,提供了一种对如前所述的装置进行控制计算机程序单元,当所述计算机程序单元由处理单元执行时,所述计算机程序单元适于执行如前所述的方法的步骤。
根据另一方面,提供了一种存储有如前所述的计算机单元的计算机可读介质。
有利的是,上述任何方面提供的益处同样适用于所有其他方面,并且反之亦然。
参考下文描述的实施例,上述方面和范例将变得显而易见并将得以阐述。
附图说明
下面将参考附图来描述示范性实施例:
图1示出了用于提供血管结构的合成表示的装置的示例的示意性设置;
图2示出了用于提供血管结构的合成表示的医学系统的示例的示意性设置;
图3示出了用于提供血管结构的合成表示的方法的示例;
图4显示了扁平的冠状动脉图的示例;
图5示出了冠状血管造影的示例图像以及来自与血管造影图相似的视角的3D建模的血管结构的2D投影;
图6示出了与图5中所示的相同的信息,但是图像被示意图代替;
图7示出了身体部位的3D模型的示例;
图8示出了用于提供血管结构的合成表示的方法工作流的示例的图示。
具体实施方式
图1示出了用于提供血管结构的合成表示的装置10的示例。所述装置包括输入单元20和处理单元30。所述输入单元20被配置为将至少一幅2D X射线图像提供给处理单元30,所述至少一幅2D X射线图像包括患者的身体部位的血管结构的2D X射线图像数据。所述输入单元20还被配置为将所述身体部位的3D模型提供给所述处理单元30,所述3D模型包括3D建模的血管结构。所述处理单元30被配置为确定身体部位的3D模型的2D投影,所述身体部位的3D模型的2D投影包括所述3D建模的血管结构的2D投影。所述处理单元30还被配置为对所述身体部位的3D模型进行变换,其中,对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括确定所述身体部位的所述3D模型的姿态,使得与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的所述3D建模的血管结构的2D投影表示所述患者的身体部位的所述血管结构的所述2D X射线图像数据。所述处理单元30还被配置为基于根据所述3D模型确定的信息来生成医学报告。
在一个示例中,确定所述姿态包括对姿态的细化。在一个示例中,3D模型中的3D血管结构是已知的,即血管树的所有(或者至少一些)组成部分是已知的并且可以被命名(注释)。在一个示例中,所述处理单元被配置为通过使用图像处理单元来确定身体部位的3D模型的2D投影。在一个示例中,所述处理单元被配置为通过使用图像处理单元来对身体部位的3D模型进行变换。
在一个示例中,所述变换包括处理单元被配置为将2D X射线图像数据中的血管结构的至少一部分与3D模型血管结构的2D投影中的血管结构的对应的至少一部分对齐。例如,3D建模的血管结构的2D投影中的位置被转换成相应血管造影图像的位置–例如,根据血管系统的特定点(例如主三叉分支)进行对齐。在一个示例中,3D建模的血管结构的2D投影中的至少一些特征(例如A,B,C)对齐或投影到至少一幅2D X射线图像(血管造影图)至少一些相似特征(例如A',B',C')。在一个示例中,对齐可以包括将3D建模的血管结构的2D投影的区域放置在至少一幅2D X射线图像(血管造影图)的等价区域的之上,例如,在考虑宽的区域(例如大的节段)时,并且图像的模糊或非常模糊的版本被用作参考。对齐可以是粗糙的或非常粗糙的,然而在示例中,这对于以视觉等同的配置呈现模型的投影的目的是足够好的。
在一个示例中,对3D模型的细化得到3D建模的血管结构的2D投影,与3D建模的血管结构的预先细化2D到血管结构的2D X射线图像数据投影相关相比,3D建模的血管结构的2D投影与血管结构的2D X射线图像数据更密切相关。
换句话说,确定了3D模型的姿态(并且在一个示例中改进了),使得3D模型的2D投影尽可能多地对应于血管造影图中(血管结构的2D X射线图像数据)实际观察到的注入冠状动脉树。
在一个示例中,确定(并且在示例改进中)包括空间中的旋转和/或空间中的平移和/或缩放因子的应用以增加或减小3D模型的尺寸以考虑患者的心脏的尺寸。换句话说,3D模型的空间位置和取向是变化的,直到其在二维中的投影与采集的血管造影图中实际观察到的注入冠状动脉树最接近地匹配。
根据一个示例,所述输入单元被配置为向所述处理单元提供与用于采集至少一幅2D X射线图像的X射线采集单元40的几何配置有关的信息,并且其中,对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括利用与所述X射线采集单元的几何配置有关的信息。
在一个示例中,与几何配置有关的信息包括X射线采集单元的角度和源到图像距离SID。在一个示例中,三维模型初始定位在等中心处,例如,根据C型臂几何配置。
根据一个示例,对所述身体部位的所述3D模型的变换包括应用缩放因子。
根据一个示例,所述缩放因子包括仿射缩放因子。
根据一个示例,所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括所述身体部位的所述3D模型的平移。
在一个示例中,所述变换包括变形,使得例如沿着x、y或z轴的平移也可以包含长度元素的拉伸或收缩。在一个示例中,平移包括沿x、y或z轴的任何一个、任意两个或所有三个的平移。在一个示例中,所述变形包括仿射变换,对涉及平移、旋转和缩放的所有9个参数以及不能被解释为一系列平移、旋转和缩放的其他变换(如本领域技术人员理解的仿射变换)进行变换。
根据一个示例,对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括对所述身体部位的所述3D模型的旋转。
换句话说,在一个示例中,变换可以包括使用X射线采集单元的几何信息来提供3D模型的初始取向,随后是变化缩放因子,接着是模型的平移,接着进行旋转(或取向)细化以得到对3D模型的姿态的正确确定,使得3D建模的血管结构的2D投影与血管结构的2D X射线图像数据相关。
在一个示例中,旋转包括围绕x,y或z轴中的任意一个、任意两个或全部三个的旋转。
根据一个示例,对所述身体部位的所述3D模型的变换包括将所述身体部位的3D模型的2D投影配准到所述血管结构的所述2D X射线图像数据。
在一个示例中,对所述身体部位的所述3D模型的2D投影的配准包括将3D建模的血管结构的2D投影配准到血管结构的2D X射线图像数据。
关于模型的2D投影到血管造影图的匹配的信息可以在以下论文中找到:“Projection.based motion compensation and reconstruction of coronary segmentsand cardiac implantable devices using rotational X-ray angiography”,GertSchoonenberg,Raoul Florent,Pierre Lelong,Onno Wink,Daniel Ruijters,JohnCarroll,Bart ter Haar Romeny,Medical Image Analysis,第13卷,第5期,2009年10月,第785-792页。
在一个示例中,将身体部位的3D模型的2D投影与血管结构的2D X射线图像数据配准包括渐近地对3D模型的3D位置进行仿射,使得3D建模的血管结构的2D投影与冠状动脉树尽可能好地匹配,如同其在二维X射线图像(血管造影图)上被观察。
在一个示例中,仿射包括定义能量函数,该能量函数表征3-D建模的血管结构的当前2-D投影与血管造影图中的冠状动脉树的匹配程度。在一个示例中,定义能量函数包括通过对血管造影图进行滤波来计算血管能量图,并且将重叠的血管能量加和到3-D建模的血管结构的2-D投影。如果3-D模型的姿态使得3-D建模的血管结构的2-D投影与血管造影图中的血管良好地对应,则能量将是高的,但是如果3-D模型的姿态不导致正确取向的3-D模型,将不会有这样的对应关系,并且能量是低的。
在一个示例中,在姿态之间的采样步骤中,结合所产生的3-D模型血管结构的相关联的2-D投影来研究所有可能的姿态,并且给出最高能量的那个姿态对应于具有型最佳姿态3-D模型。
在一个示例中,能量是关于姿态参数(平移、旋转和缩放)可微分的,其中,能量导数指示姿态参数应该调整的方向以便改善对齐。换句话说,梯度下降将很快导致姿态的(局部)最优选择。以此方式,与所有可能的姿态都被调查的情况相比,所需的姿态可以更快地被确定。
在一个示例中,通过应用高斯滤波来调整脉管能量图。以此方式,该简单的调整模糊了能量图,以便可以更容易地确定适当的姿态。以此方式,可以利用不精确地表示特定患者的真实3D冠状动脉树的3D模型。
例如在以下文章中描述了血管能量图的计算:“Improved vessel enhancementfor fully automatic coronary modelling”,V.Auvray,U.Jandt,R.Florent,D..SPIE Medical imaging 2009。
在一个示例中,身体部位的3D模型的2D投影与血管结构的2D X射线图像数据的配准包括通过纯2-D图像处理来识别血管造影中的一些特定点(例如分支点)。这些点然后用途锚点以设置3-D模型的姿态参数,使得3-D建模的血管结构中的2-D投影中的特定点与血管造影图中的对应特定点相匹配。换句话说,设计了一种特定的方法来将3-D模型与血管造影图对齐。以下文章中描述了识别这样的分支点的具体方法的示例:“Model-basedsegmentation of the left main coronary bifurcation from 2D angiograms”,R.Lacroix,R.Florent,V.Auvray,ISBI 2012。
在一个示例中,所述装置包括输出单元,其中,所述输出单元被配置为输出表示至少一幅2D X射线图像的数据,并且被配置为输出表示与身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的2D投影的数据。
根据一个示例,所述处理单元被配置为使得用户能够注释与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一个2D投影,并且其中,所述处理单元被配置为将注释应用于所述身体部位的3D模型的3D建模的血管结构。
在一个示例中,注释单元50或注释模块50被配置为使得用户能够注释与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一个2D投影,并且其中,所述处理单元或所述注释单元或所述注释模块被配置为将注释应用于身体部位的3D模型的3D建模的血管结构。
根据一个示例,所述处理单元被配置为使得用户能够选择报告格式,所述报告格式用于报告与所述身体部分的所述经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一个2D投影,和/或与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构和/或身体部位的经变换的3D模型。
在一个示例中,报告单元60或报告模块60被配置为使得用户能够选择报告格式,所述报告格式用于报告与所述身体部分的所述经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一个2D X射线图像和/或2D投影,和/或与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构和/或身体部位的经变换的3D模型。
在一个示例中,所述处理单元被配置为利用所观察血管造影图来自动旋转所述3D模型,使得所述3D模型以与正被观察的血管造影图相同的角度被呈现。
根据一个示例,所述至少一幅2D X射线图像包括多幅图像;其中,所述处理单元被配置为从所述多幅图像中选择可见且明显的2D X射线图像。
在一个示例中,在采集可见并且明显的2D X射线图像期间存在造影剂。例如,造影剂已被注入到血管结构的至少一部分中,以便以可见并且明显的方式提供血管结构的图像数据。在一个示例中,所述处理单元被配置为选择良好注入的图像。换句话说,在可见并且明显的(例如良好注射的)图像中,注入的动脉(例如冠状动脉)良好地可见。关于血管结构的至少一部分的术语“可见并且明显”涉及血管结构的至少一部分被呈现为使得血管结构可以被手动地或自动地定位和/或识别和/或描绘。由于造影剂在图像采集的时候己被注射到血管结构中(例如在X射线血管造影术期间),因而图像可以是可见并且明显的。
在一个示例中,临床医师或用户可以选择他想要在报告中呈现他的发现的格式。他可以诉诸一些血管造影图/二维投影模型的注释图对,和/或生成紧凑的示意图(扁平2D图,数字报告中的可编辑3D图)。
在一个示例中,所述至少一幅2D X射线图像包括多幅图像;其中,所述处理单元被配置为从多幅图像中选择第一2D X射线图像和第二2D X射线图像,其中,所述处理单元被配置为选择第二2D X射线图像作为相对于第一2D X射线图像的配准的图像的图像。
术语“配准的图像”涉及选择第二2D X射线图像使得其相对于第一2D X射线图像被配准。例如,第一和第二2D X射线图像可以关于心动周期、患者呼吸、患者运动或图像缩放或其任何组合来配准。换句话说,身体部位(例如心脏)预计在两幅图像之间将处于相似状态。这得到在第一幅2D X射线图像中得到的心脏和在第二幅2D X射线图像中得到的心脏之间的空间对应的脉管树。换句话说,可以最佳地使用可能与穿过心脏的不同角度相关的2D X射线图像,以使得当面对血管结构的3D模型时的2D X射线图像时能够更新至少一个参数。由于3D模型可以是通用模型,因此预计3D模型与真实患者冠状动脉树之间会存在不准确性,并且因此,这样的配准是是任选的。图像缩放与观察结构的解剖状态无关,并且在一个示例中可涉及可被考虑的成像设置。这提供了简化,因为随着心脏周期的变化,心脏的3D模型不需要是动态的,因为可以选择与心动周期内的固定时刻相关的X射线图像。
图2示出了用于提供血管结构的合成表示的医学系统100的示例。该系统包括:X射线图像采集单元40,根据以上描述的图1的用于提供血管结构的合成表示的装置10,以及输出单元110。X射线图像采集单元40被配置为经由通信线缆120将至少一幅2D X射线图像提供给装置10。装置10经由适当的通信电缆与输出单元10通信,并且输出单元10被配置为输出表示至少一幅2D X射线图像的数据,并且被配置为输出表示身体部位的3D模型的数据。
在一个示例中,所述输出单元被配置为输出表示身体部位的2D投影的数据。
在一个示例中,所述输出单元被配置为输出表示3D建模的血管结构的2D投影的数据。
在一个示例中,所述输出单元被配置为输出至少一幅2-D X射线图像,并且输出3D建模的血管结构的2D投影的图像。
在一个示例中,所述X射线图像采集单元包括X射线成像设备。
在一个示例中,所述X射线图像采集单元包括荧光透视成像设备。例如,荧光成像低剂量X射线设备。
在一个示例中,所述X射线图像采集单元包括血管造影成像设备。
在一个示例中,所述输出数据可用于使临床医师确定血管处置或介入是否成功。
在一个示例中,所述系统被用于导管实验室中的经皮腔内冠状动脉血管成形术(PTCA),以处置心脏狭窄。
图3以其基本步骤示出了用于提供血管结构的合成表示的方法200的示例。所述方法包括以下步骤:
在也被称为步骤a)的第一提供步骤210中,提供包括患者的身体部位的血管结构的2D X射线图像数据的至少一幅2D X射线图像。
在也被称为步骤b)的第二提供步骤220中,提供身体部位的3D模型,所述3D模型包括3D建模的血管结构。
在也被称为步骤c)的确定步骤230中,确定身体部位的3D模型的2D投影,所述身体部位的所述3D模型的所述2D投影包括3D建模的血管结构的2D投影。
在也被称为步骤d)的变换步骤240中,所述身体部位的所述3D模型被变换。对所述身体部位的所述3D模型的所述变换包括确定所述身体部位的所述3D模型的姿态,使得与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的所述3D建模的血管结构的2D投影表示所述患者的身体部位的所述血管结构的2DX射线图像数据。
在也称为步骤e)的生成步骤250中,基于根据所述3D模型确定的信息来生成医学报告。
应该注意,步骤230和240可以一起执行,并且事实上步骤230实际上可以形成步骤240的子部分。
在一个示例中,确定所述姿态包括对姿态的细化。
在一个示例中,所述方法包括提供与用于采集至少一幅2D X射线图像的X射线采集单元的几何配置有关的信息,并且变换身体部位的3D模型包括利用与X射线采集单元的几何配置有关的信息。
在一个示例中,变换所述身体部位的所述3D模型包括所述身体部位的所述3D模型的旋转。在一个示例中,旋转包括围绕x,y或z轴中的任意一个、任意两个或全部三个的旋转。
在一个示例中,变换所述身体部位的所述3D模型包括所述身体部位的所述3D模型的平移。在一个示例中,平移包括沿x,y或z轴的任何一个、任意两个或所有三个的平移。
在一个示例中,变换所述身体部位的所述3D模型包括将所述身体部位的3D模型的2D投影配准到所述血管结构的所述2D X射线图像数据。
在一个示例中,所述方法包括使得用户能够注释与身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一幅2D X射线图像和/或2D投影,并且其中,所述处理单元被配置为将注释应用于所述身体部位的3D模型的3D建模的血管结构。
在一个示例中,所述方法包括使得用户能够选择报告格式,所述报告格式用于报告与所述身体部分的所述经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构的至少一个2D X射线图像和/或2D投影,和/或与所述身体部位的经变换的3D模型相关联的3D建模的血管结构和/或身体部位的经变换的3D模型。
在一个示例中,所述至少一幅2D X射线图像包括多幅图像;其中,所述方法包括从多幅图像中选择良好注射的2D X射线图像。
在一个示例中,所述至少一幅2D X射线图像包括多幅图像;其中,所述方法包括从多幅图像中选择第一2D X射线图像和第二2D X射线图像,其中,所述第二2D X射线图像被选择为相对于第一2D X射线图像的配准的图像的图像。
现在将结合图4-8更详细地描述用于提供血管结构的合成表示的装置和方法的示例。
参考图4查看正在解决的问题。图4显示了扁平的冠状动脉图的示例。为了能够表示每一个可能的冠状动脉树,冠状动脉图必须是非常示意性的。例如,右侧冠状动脉和左侧冠状动脉树被压平并且并排放置。二级分支(缘支,中隔,对角...)的走向被基本地指示,需要避免重叠来保持图可读。这种表示本质上是示意性的,因此远离血管造影图像上观察到的动脉的实际结构和走向。因此,将这样的通用动脉模型与观察到的血管造影图像联系起来并不简单。填充图需要临床医师付出努力,而他在精神上需要将他在检查序列中观察到的注入血管投影到解剖学(语义)模型,然后返回到通用图上。另外,当第二位临床医师需要阅读和理解报告时,他将执行相反的任务,尤其是在需要详细了解狭窄的确切位置时,可能会出现含糊不清的情况。
如参照图4所概述的问题可以通过将每个血管造影序列与从相似的角度呈现冠状动脉树的图相关联来解决。而不是显示一张人为扁平化的完整2D图,利用血管结构的完整三维图,其被重新投影到与采集的血管造影相似的一系列2D图中。这一结果的一个示例在图5和图6中给出,图5和图6示出了冠状血管造影的示例图像以及来自与血管造影相似的视角的3D模型血管结构的2D投影。
更详细地说,利用了冠状动脉的3D几何模型。它将动脉树分解到与图4的2D平面化模型相同解剖节段。图7中示出了身体部位的3D模型的示例,在该示例中是心脏。关于3D模型身体部位的更多信息,请参阅以下报告:“Intrathoracic spatial location ofspecified coronary segments on the normal human heart.Applications inquantitative arteriography,assessment of regional risk and contraction,andanatomic display,”J.T.Dodge Jr,B.G.Brown,E.L.Bolson,和H.T.Dodge,Circulation,第78卷,第5号,第1167页,(1988年)。
现在,对于每个血管造影序列:
从序列中自动选择一个良好注入的图像(其中注入的冠状动脉良好地可见);
根据C型臂的几何形状(由其角度和其对光源距离SID定义),3D几何模型被投影以产生2D表示,最初位于等中心处;
3D几何模型的姿态被细化,使其尽可能与实际观察到的注入冠状动脉树相对应。在一个示例中,计算了模型在空间中的位置(3个平移参数的改进估计),针对其尺寸(1个,或可能3个参数)并且针对轻微的旋转(3个参数)进行了校正。
在以下论文中可以找到这种3-D-2-D刚性配准的示例:"Projection-basedmotion compensation and reconstruction of coronary segments and cardiacimplantable devices using rotational X-ray angiography",Gert Schoonenberg,Raoul Florent,Pierre Lelong,Onno Wink,Daniel Ruijters,John Carroll,Bart terHaar Romeny,Medical Image Analysis,第13卷,第5期,2009年10月,第785-792页。
从初始姿势开始(步骤2),该方法将渐进地对3D模型位置进行仿射,使得其2D重新投影与冠状动脉树尽可能好地匹配,如其在2D图像(血管造影图)上被观察到的那样。这可以通过定义能量函数来完成,该能量函数详细给出当前重新投影模型与观察到的冠状动脉的匹配程度。例如,可以通过对观察图像进行滤波来计算脉管能量图,并将重叠的脉管能量加和到重新投影的3D模型。如果它的姿态与脉管良好地相符,则能量将是高的;如果它在脉管外面,则能量将是低的。计算脉管能量图的一个示例可以在以下论文中找到:“Improvedvessel enhancement for fully automatic coronary modelling”,V.Auvray,U.Jandt,R.Florent,D..SPIE Medical imaging 2009。
为了确定最佳可能姿态的确信度,可以计算所有可允许的变换(平移、旋转和缩放)–或者至少其采样的版本–并选择给出最高能量的那个。替代地,能量可以被计算为使得其相对于姿态参数是可微分的,使得能量导数将指示姿态参数应该在哪个方向上调整以便改善对齐。以此方式,梯度下降将很快导致姿态的(局部)最优选择。
调整是使能量图(通过高斯滤波)模糊,以便将模型中的任何不精确(相对于相应患者的真实3D冠状动脉树)转换为我们的匹配标准的不精确性,以便确定最佳可能的姿态。
替代地,可以设计用于将3-D模型与血管造影图的特定方法,包括通过纯2-D图像来处理明确识别血管造影图中的某些特定分支点。这几个点将作为设置3D模型的锚点(使得重新投影的分支点与血管造影提取的分支点匹配)。这样的对齐方法的示例可以在以下文章中找到:“Model-based segmentation of the left main coronary bifurcationfrom 2D angiograms”,R.Lacroix,R.Florent,V.Auvray,ISBI 2012。
在将采集的血管造影图与重新投影的模型对齐之后,该模型可以在两个模块中被利用:
注释模块,允许临床医师透明地并且准确地填写他的发现。
临床医师可以选择他希望使用哪个血管造影图/2D图对来注释冠状动脉树。编辑图中的一个(例如,用于定位狭窄)将更新所有这些图(因为它们都呈现了同一对象的特定视图–通用的3D模型)。
用户可以选择最相关的视图来报告他关于冠状动脉树的发现。
从本质上讲,用户可以选择可以最清晰地看到狭窄的视图(很少透视缩短,很少交叠的混乱)以准确地定位它们。
报告模块,允许临床医师选择他想要在报告中显示该信息的格式。
血管造影/重新投影的2D图对中的一些可以被导出到报告中。这将允许将阅读报告的临床医师直观且准确地理解检查的结果的性质。换句话说,对于阅读该报告的第二位临床医师这将具有额外的益处,以更快和更准确地理解该检查的结果;
用户还将能够以更简洁而紧凑的方式生成总结他的发现的其他图形。
他可以求助于3D建模的血管结构的2D投影,其将具有将所有信息显示在一个独特图上的优势,或者
他可以求助于他在数字报告中旋转的经注释的3D树。
在一个示例中,数字报告中的3D建模的血管结构自动旋转到与模型一起引用的血管造影图的角度,随着在数字报告中查看不同的血管造影图而与3D模型一起改变。以此方式,咨询报告的临床医师可以自由地对其进行旋转,帮助他理解这些动脉的3D几何形状,例如,在后续检查的情况下。
全局地,本发明使图表填充更透明且更简单,并且允许向以后将阅读报告的其他临床医师更平滑地传输信息。
图8示出了用于提供血管结构的合成表示的上述方法作为详细的工作流程。
在另一示范性实施例中,提供了一种计算机程序或计算机程序单元,其特征在于,被配置为在合适的系统上执行根据前述实施例中的一个的方法的方法步骤。
计算机程序单元因此可以存储在计算单元上,其也可以是实施例的一部分。该计算单元可以被配置为执行上述方法的步骤或引起上述方法的步骤的执行。此外,其可以被配置为操作上述装置的部件。计算单元可以被配置为自动操作和/或执行用户的命令。计算机程序可被加载到数据处理器的工作存储器中。数据处理器因此可以被配备为执行根据前述实施例中的一项的方法。
本发明的该示范性实施例覆盖从一开始就使用本发明的计算机程序以及借助于更新而将现有程序转变为使用本发明的程序的计算机程序两者。
另外,计算机程序单元可以能够提供所有必要的步骤来完成如以上所描述的方法的示范性实施例的流程。
根据本发明的另一范例性实施例,提出了一种计算机可读介质,诸如CD-ROM,其中,所述计算机可读介质具有存储在其上的计算机程序单元,所述计算机程序单元由前部分所描述。
计算机程序可以存储和/或分布在适合的介质上,例如与其他硬件一起被提供或作为其他硬件的部分被提供的光学存储介质或固态介质,但是计算机程序也可以以其他形式分布,例如经由因特网或其他的有线或无线的电信系统分布。
然而,计算机程序也可以通过如万维网的网络来提供并且可以被从这样的网张下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另外的示范性实施例,提供了一种用于使得计算机程序单元可供下载的介质,所述计算机程序单元被布置为执行本发明的先前描述的实施例中的一个。
必须指出,本发明的实施例参考不同主题进行描述。具体而言,一些实施例是参考方法型权利要求描述的,而其他实施例是参照设备型权利要求描述的。然而,本领域技术人员以上和以下描述可以得出,除非另行指出,除了属于同一类型的主题的特任的任何组合之外,涉及不同主题的特征之间的任何组合也被认为由本申请公开。然而,所有特征能够被组合,提供超过所述特征的简单加和的协同效应。
尽管已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明,但是这样的图示和描述应当被认为是说明性或示范性的,而非限制性的。本发明不限于所公开的实施例。本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及从属权利要求,在实践请求保护的本发明时能够理解并且实现对所公开的实施例的其他变型。
在权利要求书中,词语“包括”不排除其他元件或步骤,并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项目的功能。尽管在互相不同的从属权利要求中列举了特定措施,但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。权利要求书中的任何附图标记不应被解释为对范围的限制。
Claims (13)
1.一种用于提供血管结构的合成表示的装置(10),所述装置包括:
输入单元(20);以及
处理单元(30);
其中,所述输入单元被配置为提供至少一幅二维X射线图像,所述至少一幅二维X射线图像包括患者的身体部位的血管结构的二维X射线图像数据;
其中,所述输入单元被配置为提供所述身体部位的三维模型,所述三维模型包括三维建模的血管结构,并且其中,所述三维模型是所述身体部位的通用模型;
其中,所述处理单元被配置为确定所述身体部位的所述三维模型的二维投影,所述身体部位的所述三维模型的所述二维投影包括所述三维建模的血管结构的二维投影;
其中,所述处理单元被配置为对所述身体部位的所述三维模型进行变换,其中,对所述身体部位的所述三维模型的所述变换包括确定所述身体部位的所述三维模型的姿态,使得与所述身体部位的经变换的三维模型相关联的所述三维建模的血管结构的二维投影表示所述患者的身体部位的所述血管结构的所述二维X射线图像数据;并且
其中,所述处理单元被配置为基于根据所述三维模型确定的信息来生成医学报告。
2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述输入单元被配置为提供与用于采集所述至少一幅二维X射线图像的X射线采集单元(40)的几何配置有关的信息,并且其中,对所述身体部位的所述三维模型的所述变换包括利用与所述X射线采集单元的所述几何配置有关的所述信息。
3.根据权利要求1或2所述的装置,其中,对所述身体部位的所述三维模型的所述变换包括应用缩放因子。
4.根据权利要求3所述的装置,其中,所述缩放因子包括仿射缩放因子。
5.根据权利要求1或2所述的装置,其中,对所述身体部位的所述三维模型的所述变换包括对所述身体部位的所述三维模型的平移。
6.根据权利要求1或2所述的装置,其中,对所述身体部位的所述三维模型的所述变换包括对所述身体部位的所述三维模型的旋转。
7.根据权利要求1或2所述的装置,其中,对所述身体部位的所述三维模型的所述变换包括将所述身体部位的三维模型的所述二维投影配准到所述血管结构的所述二维X射线图像数据。
8.根据权利要求1或2所述的装置,其中,所述处理单元被配置为使得用户能够注释与所述身体部位的所述经变换的三维模型相关联的所述三维建模的血管结构的至少一个二维投影,并且其中,所述处理单元被配置为将所述注释应用于所述身体部位的所述三维模型的所述三维建模的血管结构。
9.根据权利要求1或2所述的装置,其中,所述处理单元被配置为使得用户能够选择报告格式,所述报告格式用于报告与所述身体部位的所述经变换的三维模型相关联的所述三维建模的血管结构的至少一个二维投影,和/或与所述身体部位的所述经变换的三维模型相关联的所述三维建模的血管结构和/或所述身体部位的所述经变换的三维模型。
10.根据权利要求1或2所述的装置,其中,所述至少一幅二维X射线图像包括多幅图像;其中,所述处理单元被配置为从所述多幅图像中选择可见且明显的二维X射线图像。
11.一种用于提供血管结构的合成表示的医学系统(100),所述系统包括:
X射线图像采集单元(40);
根据权利要求1-10中的任一项所述的用于提供血管结构的合成表示的装置(10);以及
输出单元(110);
其中,所述X射线图像采集单元被配置为提供所述至少一幅二维X射线图像;并且
其中,所述输出单元被配置为输出表示所述至少一幅二维X射线图像的数据,并且被配置为输出表示所述身体部位的所述三维模型的数据。
12.一种用于提供血管结构的合成表示的方法(200),所述方法包括:
a)提供(210)至少一幅二维X射线图像,所述至少一幅二维X射线图像包括患者的身体部位的血管结构的二维X射线图像数据;
b)提供(220)所述身体部位的三维模型,所述三维模型包括三维建模的血管结构,并且其中,所述三维模型是所述身体部位的通用模型;
c)确定(230)所述身体部位的所述三维模型的二维投影,所述身体部位的所述三维模型的所述二维投影包括所述三维建模的血管结构的二维投影;
d)对所述身体部位的所述三维模型进行变换(240),其中,对所述身体部位的所述三维模型的所述变换包括确定所述身体部位的所述三维模型的姿态,使得与所述身体部位的经变换的三维模型相关联的所述三维建模的血管结构的二维投影表示所述患者的身体部位的所述血管结构的所述二维X射线图像数据;并且
e)基于根据所述三维模型确定的信息来生成(250)医学报告。
13.一种存储有计算机程序的计算机可读介质,所述计算机程序用于控制根据权利要求1至11中的任一项所述的装置,所述计算机程序在由处理器运行时被配置为执行根据权利要求12所述的方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP15307182.4 | 2015-12-30 | ||
EP15307182 | 2015-12-30 | ||
PCT/EP2016/082870 WO2017114916A1 (en) | 2015-12-30 | 2016-12-29 | Synthetic representation of a vascular structure |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108475443A CN108475443A (zh) | 2018-08-31 |
CN108475443B true CN108475443B (zh) | 2023-07-28 |
Family
ID=55221250
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201680077181.5A Active CN108475443B (zh) | 2015-12-30 | 2016-12-29 | 血管结构的合成表示 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10825257B2 (zh) |
JP (1) | JP6509446B2 (zh) |
CN (1) | CN108475443B (zh) |
DE (1) | DE112016006137T5 (zh) |
WO (1) | WO2017114916A1 (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017199246A1 (en) | 2016-05-16 | 2017-11-23 | Cathworks Ltd. | Vascular selection from images |
EP3457930B1 (en) | 2016-05-16 | 2023-11-15 | Cathworks Ltd. | System for vascular assessment |
US11017531B2 (en) * | 2017-03-09 | 2021-05-25 | Cathworks Ltd | Shell-constrained localization of vasculature |
US11010896B2 (en) * | 2018-12-17 | 2021-05-18 | Bodygram, Inc. | Methods and systems for generating 3D datasets to train deep learning networks for measurements estimation |
JP2020156825A (ja) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 富士フイルム株式会社 | 位置情報表示装置、方法およびプログラム、並びに放射線画像撮影装置 |
JP7532402B2 (ja) | 2019-04-01 | 2024-08-13 | キャスワークス リミテッド | 血管造影画像選択のための方法および装置 |
US12039685B2 (en) | 2019-09-23 | 2024-07-16 | Cathworks Ltd. | Methods, apparatus, and system for synchronization between a three-dimensional vascular model and an imaging device |
WO2021087425A1 (en) * | 2019-10-31 | 2021-05-06 | Bodygram, Inc. | Methods and systems for generating 3d datasets to train deep learning networks for measurements estimation |
EP3848892A1 (en) * | 2020-01-07 | 2021-07-14 | Koninklijke Philips N.V. | Generating a plurality of image segmentation results for each node of an anatomical structure model to provide a segmentation confidence value for each node |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6047080A (en) * | 1996-06-19 | 2000-04-04 | Arch Development Corporation | Method and apparatus for three-dimensional reconstruction of coronary vessels from angiographic images |
CN103002808A (zh) * | 2010-07-19 | 2013-03-27 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 起源于3d的心脏路图绘制 |
CN103379861A (zh) * | 2011-02-07 | 2013-10-30 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于在血管介入程序中提供支持介入设备的准确定位的图像表示的医学成像设备 |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7003144B2 (en) * | 2000-02-11 | 2006-02-21 | The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services | Vessel delineation in magnetic resonance angiographic images |
DE10162272A1 (de) * | 2001-12-19 | 2003-07-10 | Philips Intellectual Property | Verfahren zur Unterstützung der Orientierung im Gefäßsystem |
DE60328983D1 (de) * | 2002-06-04 | 2009-10-08 | Koninkl Philips Electronics Nv | Hybride dreidimensionale rekonstruktion der koronararterien mittels rotationsangiographie |
JP2007526788A (ja) * | 2003-07-10 | 2007-09-20 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 解剖学的構造において器具を操作する装置及び方法 |
US7197170B2 (en) * | 2003-11-10 | 2007-03-27 | M2S, Inc. | Anatomical visualization and measurement system |
US20060098010A1 (en) * | 2004-03-09 | 2006-05-11 | Jeff Dwyer | Anatomical visualization and measurement system |
US7639847B2 (en) | 2004-09-08 | 2009-12-29 | Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. | Coronary artery tree imaging system and method |
US7702137B2 (en) * | 2004-11-10 | 2010-04-20 | M2S, Inc. | Anatomical visualization and measurement system |
US7787683B2 (en) * | 2004-12-20 | 2010-08-31 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Tree structure based 2D to 3D registration |
DE102005036564A1 (de) * | 2005-08-03 | 2007-02-22 | Siemens Ag | Betriebsverfahren für eine bildgebende medizintechnische Anlage und hiermit korrespondierende Gegenstände |
US8918162B2 (en) * | 2007-04-17 | 2014-12-23 | Francine J. Prokoski | System and method for using three dimensional infrared imaging to provide psychological profiles of individuals |
US8271068B2 (en) * | 2007-10-02 | 2012-09-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for dynamic road mapping |
US9135706B2 (en) * | 2007-12-18 | 2015-09-15 | Koninklijke Philips N.V. | Features-based 2D-3D image registration |
US10045755B2 (en) * | 2008-03-17 | 2018-08-14 | Koninklijke Philips N.V. | Perfusion imaging system with a patient specific perfusion model |
US8369585B2 (en) | 2008-10-17 | 2013-02-05 | Siemens Aktiengesellschaft | Automatic classification of information in images |
EP2465094B1 (en) * | 2009-08-12 | 2016-01-06 | Koninklijke Philips N.V. | Generating object data |
EP2542296A4 (en) * | 2010-03-31 | 2014-11-26 | St Jude Medical Atrial Fibrill | INTUITIVE USER INTERFACE CONTROL FOR REMOTE CATHETER NAVIGATION AND 3D CARTOGRAPHY AND VISUALIZATION SYSTEMS |
EP2638525B1 (en) * | 2010-11-12 | 2017-03-01 | Koninklijke Philips N.V. | Identifying individual sub-regions of the cardiovascular system for calcium scoring |
DE102011005847B4 (de) * | 2011-03-21 | 2017-04-27 | Siemens Healthcare Gmbh | Röntgeneinrichtung |
US8867822B2 (en) | 2011-10-14 | 2014-10-21 | Fujifilm Corporation | Model-based coronary artery calcium scoring |
CN104168854B (zh) | 2012-01-24 | 2017-02-22 | 史密夫和内修有限公司 | 多孔结构及其制造方法 |
JP2013233413A (ja) * | 2012-04-09 | 2013-11-21 | Toshiba Corp | X線診断装置 |
US11224395B2 (en) | 2012-10-05 | 2022-01-18 | Koninklijke Philips N.V. | Medical imaging system and method for providing an enhanced X-ray image |
US9814433B2 (en) * | 2012-10-24 | 2017-11-14 | Cathworks Ltd. | Creating a vascular tree model |
EP2779090B1 (en) * | 2013-03-11 | 2018-09-19 | Siemens Healthcare GmbH | Assignment of localisation data |
US9471989B2 (en) * | 2013-06-03 | 2016-10-18 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Vascular anatomy modeling derived from 3-dimensional medical image processing |
US20150254043A1 (en) | 2014-03-04 | 2015-09-10 | Sung Jae Hwang | Display property determination |
-
2016
- 2016-12-29 JP JP2018534145A patent/JP6509446B2/ja active Active
- 2016-12-29 CN CN201680077181.5A patent/CN108475443B/zh active Active
- 2016-12-29 US US16/066,736 patent/US10825257B2/en active Active
- 2016-12-29 DE DE112016006137.4T patent/DE112016006137T5/de active Pending
- 2016-12-29 WO PCT/EP2016/082870 patent/WO2017114916A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6047080A (en) * | 1996-06-19 | 2000-04-04 | Arch Development Corporation | Method and apparatus for three-dimensional reconstruction of coronary vessels from angiographic images |
CN103002808A (zh) * | 2010-07-19 | 2013-03-27 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 起源于3d的心脏路图绘制 |
CN103379861A (zh) * | 2011-02-07 | 2013-10-30 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于在血管介入程序中提供支持介入设备的准确定位的图像表示的医学成像设备 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
About the FPD loading X-rays Angio equipment in a circulatory organ;Satoshi Hirose;《INNERVISION》;20060325;第38-39页 * |
Fast 3D tracking and quantization of small vascular structures in 3D medical images;Yusuf I. Afifi et al.;《2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)》;20151210;第1-5页 * |
the real time alignment method to the X-ray;Kita et al.;《Information Processing Society of Japan》;19981119;第17-24页 * |
Uncluttered Single-Image Visualization of Vascular Structures Using GPU and Integer Programming;Joong-Ho Won et al.;《IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics》;20130101;第81-93页 * |
管状特性和主动轮廓的3维血管自动提取;尚岩峰 等;《中国图象图形学报》;20130316;第290-298页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2017114916A1 (en) | 2017-07-06 |
US10825257B2 (en) | 2020-11-03 |
JP6509446B2 (ja) | 2019-05-08 |
CN108475443A (zh) | 2018-08-31 |
DE112016006137T5 (de) | 2018-09-06 |
US20190005737A1 (en) | 2019-01-03 |
JP2019500156A (ja) | 2019-01-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108475443B (zh) | 血管结构的合成表示 | |
CN108496205B (zh) | 身体部分的三维模型 | |
CN112584760B (zh) | 用于对象摆位和图像引导手术的系统和方法 | |
US9754390B2 (en) | Reconstruction of time-varying data | |
JP4374234B2 (ja) | 医療的侵襲処置計画の方法及び装置 | |
RU2627147C2 (ru) | Отображение в реальном времени видов сосудистой сети для оптимального перемещения устройства | |
JP2022505887A (ja) | 磁気共鳴リニアック(mr-linac)を用いたリアルタイムの患者動きモニタリング | |
US8315355B2 (en) | Method for operating C-arm systems during repeated angiographic medical procedures | |
US9508157B2 (en) | Reconstruction of aneurysm wall motion | |
US10052032B2 (en) | Stenosis therapy planning | |
US10083511B2 (en) | Angiographic roadmapping mask | |
US11364002B2 (en) | Medical-image processing apparatus and medical-image diagnostic apparatus | |
CN109381205B (zh) | 用于执行数字减影血管造影的方法、混合成像装置 | |
JP2006051359A (ja) | 医療的侵襲処置計画、並びに侵襲型器具の位置決定及び進路誘導のための方法並びに装置 | |
US20150260819A1 (en) | Transfer of validated cad training data to amended mr contrast levels | |
CN114332285B (zh) | 一种冠状动脉路径图的生成方法、装置、可读存储介质 | |
JP2021520236A (ja) | 解剖学的構造に基づくフレームレス二次元/三次元画像レジストレーション | |
CN108430376B (zh) | 提供投影数据集 | |
EP1692661A1 (en) | Three-dimensional reconstruction of an object from projection photographs | |
CN107170021B (zh) | 时变数据的细化重构 | |
JP7309703B2 (ja) | 画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム | |
CN112790778A (zh) | 采集错误对齐 | |
Mitrović et al. | Evaluation of 3D-2D registration methods for registration of 3D-DSA and 2D-DSA cerebral images |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |