CN111317566B - 用于介入式手术的规划支持 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于介入式手术的规划支持。本发明涉及一种用于进行介入式手术的规划支持的方法(11)以及对应地配置的成像设备(12)。在此,根据3D图像数据组(27)产生中空器官(1)的模型(23)。然后,根据中空器官(1)中的引导设备(9)的走向,通过模型(23,25)的变形,来模拟中空器官(1)的变形。根据变形后的模型(25),确定并且给出由于插入引导设备(9)而引起的中空器官(1)的位置分辨的压缩(33,36)和/或拉伸(34)。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于进行介入式手术的规划支持的方法和成像设备、对应的计算机程序以及具有这种计算机程序的存储介质。
背景技术
随着当今在医疗技术中、特别是在数据采集和成像以及数据处理方面取得的进步,产生了例如用于支持医生或者外科医生的新的可能性。这种通过技术上的、由此是客观的并且例如不依赖于日常表现的手段进行的支持,可以有助于改善治疗结果,由此最终对患者的健康作出贡献,因为与传统方法相比,相应的治疗医生例如获得更多和/或新的信息,和/或可以减轻迄今为止手动执行的步骤或者作业带来的负担。
例如,从DE 10 2016 212 882 A1中已知一种用于介入式手术的规划支持的方法。在此,提供中空器官的三维图像数据组,并且进行分割。然后,将三维图像数据组与引导设备的二维图像叠加。随后,确定中空器官的一部分的校正后的位置。然后,基于该校正后的位置,针对移除引导设备的情况,确定该部分中的中空器官的变形能(Verformungsenergie)。
发明内容
本发明要解决的技术问题是,给出一种技术上的辅助,其使得医生能够在没有并发症的情况下,执行用于在中空器官中放置辅助元件的介入式手术。根据本发明,上述技术问题通过本发明的主题来解决。在下面的描述中并且在附图中给出本发明的有利的设计方案和扩展方案。
根据本发明的方法被设计为用于进行介入式手术的规划支持,该介入式手术用于借助比中空器官硬的引导设备,在中空器官中放置辅助元件。辅助元件优选可以是用于血管的血管支架(英语:Stent)或者(例如在神经放射学的情况下)是颅内支架,但是例如同样可以是瓣膜等。引导设备例如可以是或者包括金属丝、探针、夹具、内窥镜等。因为引导设备比中空器官硬,即更不容易弯曲或者变形,因此在中空器官中引入或者插入或者存在引导设备时,中空器官将变形,即与引导设备的形状匹配。作为本方法的一部分,采集映射中空器官的未受影响的走向的3D图像数据组。也就是说,中空器官的该未受影响的走向对应于中空器官在没有引导设备的情况下的布置与形状。
然后,对3D图像数据组进行分割,其中,产生中空器官在其未受影响的走向或者状态下的模型,即,例如虚拟几何对象或者虚拟表示。3D数据组例如可以是优选术前的、即在介入式手术之前记录的三维计算机断层扫描图像(CT图像)、CT血管造影图像、磁共振图像(MR图像、MRT图像)等。
然后,进一步作为本方法的一部分,通过中空器官的模型的变形,根据中空器官中的引导设备的走向,来模拟中空器官的变形。也就是说,在此考虑(实际上或者估计或者假设)引导设备在中空器官中如何延伸或者可能将如何延伸。为此,可以预先给定或者首先确定引导设备的走向。在模型变形或者进行模拟时,可以使其与引导设备的预先给定或者确定的走向重叠。如果中空器官例如是血管,则可以使其模型变形,使得引导设备或者引导设备的表示或模型,根据模拟,即根据中空器官的变形后的模型,位于中空器官中,即,被中空器官包围。
根据以何种方式或者利用哪些手段产生或者采集了3D图像数据组并且确定了引导设备的走向,可以在所确定的走向与3D数据组之间,特别是在中空器官的未受影响的走向和中空器官的模型之间,执行配准。最终,产生或者给出3D图像数据组、引导设备的走向和中空器官的模型的一致的相对空间布置或者组合。对于对应的配准,可以使用本领域技术人员已知的方式和方法,例如2D3D或者3D3D配准。
为了对变形进行模拟,可以预先给定中空器官的生物力学模型。可以依据具体的应用情况来预先给定参数,例如中空器官的柔度或者刚度。例如可以从先前的测量和/或模拟中获知或者估计对应的值。例如,同样可以进行适应(Adaption)或者变形校正,例如Daniel Toth和Marcus Pfister等人的公开文献“Adaption of 3D Models to 2D X-RayImages during Endovascular Abdominal Aneurysm Repair”为此提供背景。优选可以在将辅助元件引入中空器官之前,进行这种模拟,即确定中空器官的(至少假设的)走向。
根据本发明,作为本方法的一部分,与中空器官的未受影响的走向相比,自动根据变形后的模型,在中空器官的变形后的走向中,确定并给出中空器官在其纵向延伸方向上的位置分辨的压缩和/或拉伸。也就是说,位置分辨的压缩和/或拉伸给出中空器官的局部的长度变化,这种长度变化是因为由于引导设备(以及可能的解剖边界条件)引起或者导致的变形而产生的。在此,例如由于中空器官在不同区域中的物质特性不均匀(例如以钙化的形式),由于中空器官的不同区域中的直径不同,由于周围组织的性质不同等等,中空器官的这种长度变化通常是不均匀的。位置分辨的压缩和/或拉伸的给出,例如可以意味着或者包括对应的数据输出、(例如图形)标记或者标志等。也就是说,例如可以给出或者标记在变形时中空器官被压缩的中空器官的区域,和/或在变形时中空器官被拉伸的中空器官的区域。附加地或者替换地,例如可以给出、即例如输出或者显示对应的数值和/或空间信息、例如坐标信息等。在此,本发明的发现是,关于位置分辨的压缩和/或拉伸的信息是特别有用的,因为作为辅助元件的着陆区,如下区域最终是不合适的或者是次优的,即,这些区域被特别强烈地压缩或者可能拉伸,在移除引导设备之后,这些区域再次伸展或者收缩,即,至少几乎按照未受影响的走向,变形恢复为这些区域的原始形态。
也就是说,例如可以给出中空器官的具有相对小和/或相对大的压缩和/或拉伸的至少一个区域(分别关于沿着变形后的模型确定的、中空器官的拉伸和/或压缩的(例如最大)程度、即大小或者强度),作为辅助元件的合适或者不合适的着陆区。
经常仅以术前3D图像数据组或者二维血管造影的形式,为相应的主治医生提供中空器官的实际测量的视图。然而,根据具有中空器官的未受影响的走向的该3D数据组或者该血管造影,医生一般不能容易地或者不能可靠地识别或者看出由于插入引导设备,中空器官将以何种方式变形,以及中空器官的不同区域之间的相对空间位置关系或者距离将如何改变或者移动。在手术期间,例如仅引导设备可能在透视图像或者血管造影上是可识别的,相反,中空器官本身是不可识别的或者仅能够作为投影而可识别,从而这里关于中空器官的变形特性,由此关于合适或者不合适作为着陆区的区域,也不为主治医生产生直接的线索。
在移除引导设备之后,经历相对强烈的长度变化、即压缩和/或拉伸的区域,通常对应地相对强烈地或者大范围地运动。如果辅助元件或者辅助元件的着陆区位于这种长度变化大的区域中,则在移除引导设备之后,这于是可能导致并发症,例如导致辅助元件移动或者滑动。这又可能潜在地导致辅助元件不再完成其原本的任务或者功能,和/或例如从中空器官分支的血管被辅助元件覆盖或者盖住,由此对周围的组织或者其它器官的供应可能受损。
因此,本发明有利地使得能够将辅助元件放置在作为合适的着陆区而给出的区域中,或者对应地使得能够避免不适合作为着陆区的中空器官的区域。因为这基于可以客观地检查的、预先给定的独立的模拟或者建模过程,因此例如可以使主治医生的可能的缺乏经验或者在个别情况下存在的进行成像时的限制等对治疗结果的影响最小。特别有利地,本发明使得相应的主治医生能够根据位置分辨的拉伸和/或压缩的信息,或者必要时根据基于此的关于合适或者不合适的着陆区的信息,将辅助元件布置在安全的位置。在此,必要时可以省去在手术期间用于使中空器官可识别的附加的造影剂施用。由此,通过本发明,必要时也可以减轻在手术期间相应的患者的负荷。
本发明的意义上的着陆区特别地是布置或者布置了辅助元件的端部或者边缘的区域。在这些边缘区域中,中空器官的长度变化可能对辅助元件在中空器官中的相对位置产生特别显著的影响。例如,在变形恢复时的长度变化时,可能对辅助元件的边缘区域或者端部施加压力或者力,而使辅助元件移动。辅助元件同样可能对中空器官的机械特性产生影响,也就是说,使得在着陆区的区域中,在辅助元件所在的区域和与着陆区直接相邻的、没有辅助元件的区域之间,在中空器官的机械特性上形成对应的差异。然后,这里,可能在中空器官变形恢复时,对应地产生不均匀的特性,由此辅助元件同样可能移动。
可以绝对或者相对地确定位置分辨的压缩和/或拉伸。与此对应,例如可以针对中空器官的最大长度变化、即压缩或者拉伸,预先给定至少一个阈值。如果局部地、即在中空器官的特定区域或者部分区域中超过该阈值,则可以将该区域分类为不适合用于着陆区或者作为不适合用于着陆区而给出。类似地,可以将低于、即未超过阈值的区域,分类为或者作为适合用于着陆区而给出。在此,可以作为绝对值来预先给定阈值。同样可以例如作为相对值,即例如作为相对于沿着中空器官出现的最大长度变化的百分比信息,来给出阈值。同样可以例如与个别情况相关地动态地预先给定或者调整阈值。
例如可能出现如下情况,即,在具体的患者或者中空器官中,不存在没有长度变化的区域。但是,确定或者给出长度变化最小或相对小或者最大或相对大的一个或多个区域,于是仍然使得能够实现着陆区的尽可能好的选择。例如,可以总地将所有如下区域分类为长度变化相对大的区域,或者作为长度变化相对大的区域而给出,由此分类为不适合的着陆区,或者作为不适合的着陆区而给出,即,在这些区域中,相应的局部长度变化大于在个别情况下沿着中空器官相应地出现或者确定的最大值的50%。类似地,可以将如下区域分类为长度变化相对小的区域,或者作为长度变化相对小的区域而给出,由此分类为适合用于着陆区,或者作为适合用于着陆区而给出,即,在这些区域中,局部长度变化例如小于在个别情况下相应地在相应的中空器官中出现或者确定的长度变化的50%或者25%。特别有利地,在此,可以预先给定或者使用连续的或者逐步的标度(Skala),借助或者根据该标度来给出局部或者区域性的长度变化。这有利地使得能够特别简单并且直观地识别出适合作为着陆区的区域。
在本发明的有利的设计方案中,记录映射中空器官中的引导设备的至少一个至少二维的图像,即二维图像或者三维图像或者对应的图像数据组,并且与3D图像数据组叠加。下面,为了简单起见,也将该至少一个至少二维的图像称为二维图像或者2D图像,该至少一个至少二维的图像例如可以是在手术期间记录的X射线图像、血管造影图像或者透视图像。必要时,同样可以使用其它成像模态,例如超声波等。如已经提到的,为了进行一致的叠加,首先,可以在3D图像数据组与二维图像之间,即在这些图像或数据或者用于采集或记录这些图像或数据的设备或装置各自的坐标系之间,特别是自动进行配准。然后,根据该至少一个至少二维的图像和/或叠加,来确定引导设备的走向。在此,可以提供或者执行对2D图像的分割,以便将引导设备与2D图像的其它部分区分开。也就是说,在本发明的该实施方式中,引导设备可以已经位于中空器官中。然后,根据2D图像确定的引导设备的走向有利地是实际的真实走向,由此特别准确并且可靠。如所描述的,引导设备例如可以是金属丝,也就是说,其于是在没有造影剂的情况下,在2D图像中也是可识别并且可辨认的。因为根据定义或者前提条件,引导设备位于中空器官中,因此引导设备的走向形成中空器官变形以及对应的模拟或者建模的边界条件,并且与此对应地,可以作为输入或者预给定参数,在对应的模拟模型或者模拟程序中给出。
在本发明的有利的扩展方案中,在3D图像数据组中识别中空器官的解剖特征,其利用针对至少二维的图像使用的成像模态也是可见的,并且(至少可能)由于将引导设备插入中空器官中而移动或者运动。这例如可以与世界固定坐标系(weltfestesKoordinatensystem)有关。然后,也在至少二维的图像中辨认、即识别或者检测解剖特征。此外,将变形后的模型叠加在至少二维的图像上。然后,为了确定对变形的模拟的准确度,在至少二维的图像和变形后的模型的叠加中,确定至少二维的图像中的解剖特征与变形后的模型上的相同的解剖特征之间的距离。在此,二维图像和变形后的模型的叠加可以是单独的叠加,或者可以与或者已与3D图像数据组的叠加组合。也就是说,换句话说,可以将二维图像和变形后的模型叠加在3D图像数据组上。
因为二维图像反映实际的物理现实,因此二维图像可以作为参考,可以相对于该参考来评估变形后的模型。如果模拟、即中空器官的模型的变形是正确的,即是接近现实的,则在叠加中,变形后的模型上的解剖特征将正好位于如下位置处,在该位置处,二维图像也示出该解剖特征。例如可以预先给定距离阈值。如果所确定的距离达到或者超过该距离阈值,则可以输出对应的警告。也就是说,通过该警告应当指出,对变形的模拟或者建模的准确度太低,也就是说,变形后的模型不可靠或者不准确地对应于实际。以这种方式,可以有利地防止相应的主治医生从错误的假设或者前提条件出发,从而总体上可以提高手术成功的概率。
解剖特征例如可以是与二维图像中的对比度边缘或者对比度跳变对应的、特别致密的组织区域或者具有不同的可见度的两个组织区域或组织类型之间的过渡、血管支路或者血管分支等。(即使在移动的情况下)不仅可以有利地特别准确并且可靠地识别或者定位这种解剖特征,而且在没有附加的造影剂施用的情况下,或者尤其是在造影剂量减少的情况下,这种解剖特征也可以是可见的,由此可以有利地保持患者或者中空器官的负荷尽可能低。
在本发明的另一个有利的设计方案中,为了确定中空器官中的引导设备的走向,在将引导设备插入到中空器官之前,基于预先给定的规划的用于将引导设备插入中空器官中的刺入点、相对于预先给定的规划的辅助元件的目标区域的位置,并且基于预先给定的引导设备的形状和刚度,特别是自动估计该走向。换句话说,也就是说,在此提出的方法完全可以在术前执行。这使得能够有利地特别详细地执行对应的模拟、建模和估计,因为例如不需要实时地进行对应的计算。因此,例如可以有利地进一步更好或者更详细并且更可靠地规划手术。例如,可以在实际的手术开始之前,选择特别准确地与各个患者协调的辅助元件的形状和长度。
为了估计引导设备的走向,例如可以使用处于刺入点与目标区域之间的组织类型的总信息或者预给定参数,例如其刚度或者可变形性。为此,同样可以一起考虑例如来自相应的患者的3D数据组或者其它检查或者测量数据的数据。特别是当引导设备的刚度(远远)大于中空器官和/或周围组织的刚度时,可能忽略引导设备由于与中空器官接触或者由于周围组织的影响或者压力而导致的弯曲。在最简单的情况下,例如可以通过将引导设备或者引导设备的虚拟模型与3D数据组叠加,并且根据刺入点与目标区域,对引导设备或者引导设备的虚拟模型进行定向,来对引导设备在中空器官中的走向进行估计。为了在估计引导设备的走向时,例如考虑在此出现的或者规划的引导设备的旋转,要将引导设备从刺入点引导至目标区域的规划的路径可以是有利的。
在本发明的另一个有利的设计方案中,为了产生中空器官的模型,通过虚拟网格元素模拟该中空器官的表面。这种网格元素(栅格、栅格元素)例如可以是或者包括三角形、顶点、连接边和/或点云中的点等等。然后,通过确定并且比较变形前后的彼此相邻的网格元素的多个距离,来确定位置分辨的压缩和/或拉伸。换句话说,也就是说,针对未变形和变形后的模型中的彼此对应的网格元素对,确定其彼此之间的相应的距离。在此,与未变形的模型中两个网格元素的距离相比,在变形后的模型中对应的网格元素的距离越小或者越大,则压缩或者拉伸越强烈。换句话说,也就是说,分析在中空器官的模型的建模或者模拟的变形的情况下出现的、模型的给定点或者网格元素之间的距离变化。在此,变形可能使模型的基本拓扑不变,例如在物理上真实的中空器官中也是这种情况。这种方法使得能够特别简单地以相对小的计算开销,以可执行的方式来确定压缩和/或拉伸,其中,位置分辨率基本上仅受模型的分辨率或者细节程度的限制。在此,相邻的网格元素的使用相应地给出局部的变形。然而,同样也可以使用不直接相邻的网格元素,也就是说,可以确定其距离变化。以这种方式,可以设置或者调整长度变化的分辨率,由此可以设置或者调整所需要的计算开销。
在本发明的另一个有利的设计方案中,借助中空器官的模型的FEM模拟(FEM:Finite-Elemente-Methode,有限元方法),来确定压缩和/或拉伸。这优选可以在手术之前执行,其中,然后,可以针对FFM模拟,使用或者预先给定所提到的估计的引导设备的走向,以及也就是说给出中空器官的未受影响的走向的未变形的模型,作为输入,即作为起始情况以及作为边界条件。作为在此描述的其它方法的附加或者替换,可以使用FEM模拟。如果使用这两种方法,则这例如可以用于例如对相应的结果进行验证或者进行可信度测试。使用FEM模拟可以有利地提供特别准确的结果。在此,与估计的引导设备的走向的组合可以是特别有利的,因为一般来说,在计算速度方面没有限制,从而可以确定特别准确并且可靠的结果。FEM模拟作为数学工具,从其它应用领域是充分已知的。关于此的其它背景信息,例如可以从David Roy,Gerhard A.Holzapfel等人在IMA Journal of Applied Mathematics(2014)79,1011-1026,doi:10:1093/imamat/hxu037中的公开文献“Finite elementanalysis of abdominal aortic aneurysms:Geometrical and structuralreconstruction with application of an anisotropic material model”中得到。
在本发明的另一个有利的设计方案中,(例如针对所提到的利用引导设备的走向对未变形的模型进行覆盖(In--bringen)),在最小能量开销的边界条件下,对中空器官的变形进行模拟。原则上,从未受影响的走向出发,可能存在中空器官响应于所引入的引导设备如何或者以何种方式变形、即可以与引导设备的走向匹配的多种可能性。根据本发明的一个发现,通过如下边界条件或者预给定参数,即,变形应当在最小能量开销下发生,和/或中空器官在其变形后的形态下应当具有与非破坏性的变形一致的最小能量或者机械应力,可以获得逼真的并且在生理学上可信的结果。例如可以对多种变形方式或者变形路径进行模拟或者建模,并且可以在为此所需的相应的能量开销或者产生的相应的最终状态的能量方面,对多种变形方式或者变形路径进行比较,其中,然后,可以选择具有最小的能量或者最小的能量开销的变形方式和/或最终状态。
变形同样可以例如逐步地进行,其中,可以从每个中间步骤或者中间状态出发,对多个可能的接下来的变形步骤,在其所需的能量开销方面,彼此进行比较,其中,然后,相应地选择多个可能的接下来的中间步骤中的、具有最小能量开销的中间步骤。在此,例如可以预先给定或者使用中空器官和/或周围组织的物质特性或者物质参数方面的预给定参数,来作为模拟的边界条件或者预给定参数。
在本发明的另一个有利的设计方案中,在对变形进行模拟之前,预先给定至少一个固定点,特别是用于将引导设备插入中空器官中的刺入点和/或中空器官的分叉点,在对变形进行模拟时,该固定点例如相对于世界固定坐标系保持位置固定。在此,这种固定点的预先给定是特别有利的,因为由此模拟得到简化,也就是说,所需要的计算开销可以显著地减少。同时,不显著地损害模拟的准确度,因为根据经验,可以假设对应的固定点实际上不运动,或者仅以可忽略的程度运动。
在本发明的另一个有利的设计方案中,特别是根据3D图像数据组,来检测区域性地或者局部地影响中空器官的柔度的不均匀性。然后,为了对变形进行模拟,针对与检测到的不均匀性对应的、中空器官的模型的区域,预先给定相对于模型的剩余部分、即其余区域增加的刚度值。这种不均匀性例如可能是钙化。通过考虑这种不均匀性,可以特别逼真地模拟中空器官的变形。这又可以有利地有助于使辅助元件最终实际上在合适的位置处终止,在该位置处,辅助元件可以完成其提供的功能或者任务。在此,优选也可以考虑借助其它方法或者成像模态或者测量检测到的不均匀性,由此可以进一步提高模拟的准确度或者真实性。
在本发明的另一个有利的设计方案中,为了给出中空器官的位置分辨的压缩和/或拉伸,根据预先给定的色标(Farbskala),在变形后的模型上对具有相对小和/或相对大的压缩和/或拉伸的至少一个区域进行颜色编码,并且在未变形的模型上对对应的区域进行颜色编码。换句话说,也就是说,在这两个模型中,以与长度变化相对小的区域不同的颜色,标记长度变化相对大的区域。在此,与热图(Heat Map)类似,可以使用连续的色标。这使得能够有利地特别快速并且直观地采集并且确定适合的着陆区。例如与表格形式的数值的给出相比,同样可以使适合的或者不适合的区域各自的大小,特别容易并且直观地可以采集。例如,可以以红色色调对长度变化相对大的区域进行染色或者标记,以黄色色调对长度变化中等的区域进行染色或者标记,并且以绿色色调对长度变化相对小的区域进行染色或者标记。
在本发明的另一个有利的设计方案中,附加地预先给定辅助元件的柔度,和/或在中空器官上预先给定在中空器官上位置固定的辅助元件的锚定点。然后,依据所确定的位置分辨的拉伸和/或压缩,以及预先给定的柔度和/或预先给定的锚定点,模拟具有所使用的辅助元件并且没有引导设备的中空器官的独立的变形恢复。然后,根据该变形恢复模拟,确定在变形恢复之前以及之后、即在从中空器官中移除引导设备之前以及之后,中空器官中的辅助元件在其位置之间的可能的移动。如果在此确定可能的移动超过预先给定的阈值,和/或根据变形恢复模拟,辅助元件或者辅助元件的端部可能在不适合作为着陆区的区域中终止、即停止,则可以自动输出对应的警告。由此,可以有利地防止在手术结束之后,辅助元件在中空器官中停止在不适合的或者意料之外的地点或者位置。同样可以有利地预先给定并且使用该阈值或者另一个阈值,更确切地说,即最大允许移动),来作为给出或者确定一个或多个适合或者不适合作为着陆区的区域的附加的边界条件。
例如可能产生如下情况,即,由于中空器官的独立的变形恢复,在本身不适合作为着陆区的区域中插入引导设备时,必须定位辅助元件,使得在取出引导设备,并且在此出现中空器官的变形恢复之后,辅助元件终止在适合作为着陆区的区域中。在不使用本发明的情况下,这种方法将是违反直觉的,并且不能可靠地应用。
在此,考虑柔度和/或锚定点,可以改善变形恢复模拟的准确度,因为与在没有辅助元件的情况下、即例如在插入引导设备时的变形期间相比,插入了辅助元件的中空器官的行为可能不同。特别是在手术之前和/或期间,同样可以特别有利地将变形恢复模拟的结果,即中空器官和辅助元件的模拟的终点位置,与3D图像数据组叠加。这可以使得相应的主治医生能够有利地对辅助元件的位置或者布置进行动态的优化或者调整,特别是当在自动采集或者检测到辅助元件的移动或者位置变化之后,主治医生自动重新执行或者更新变形恢复模拟时。
在本发明的另一个有利的设计方案中,预先给定要通过辅助元件治疗、例如支撑或者填塞的中空器官的子区域。也就是说,该子区域可以对应于已经提到的目标区域,辅助元件最终应当被定位在该目标区域中。然后,依据位置分辨的压缩和/或拉伸,自动建议对应地进行了调整或者优化的辅助元件的长度。在此,可以预先给定必须满足的一个或多个边界条件。例如,作为边界条件,可以预先给定子区域必须完全被辅助元件盖住或者覆盖,和/或辅助元件必须在压缩和/或拉伸相对小的区域中终止,和/或不允许覆盖至少一个解剖特征、例如血管分支。然后,可以自动改变辅助元件的长度,即,特别是辅助元件在中空器官的纵向方向上的大小或者尺寸,直到满足所有这些预先给定的边界条件为止。
同样可以预先给定具有相应的优先级或者权重的边界条件。然后,通过自动改变长度,并且检查边界条件方面的结果,可以自动确定辅助元件的最佳长度。以这种方式,可以与主治医生的经验无关地确保最佳的治疗结果。
在这一点上应当指出,这里为了进行说明而结合根据本发明的方法提到或者示出的可能的外科手术步骤,显然不是所请求保护的根据本发明的方法的一部分。也就是说,仅在不包括外科手术步骤的范围内,请求保护所描述的方法。然而,这与根据本发明的方法的可执行性或者适用性并不对立,因为如所描述的,所述方法例如完全可以在术前执行。即使可以有利地至少部分地在所提到的介入式手术期间执行所述方法,所述方法也仅涉及对成像设备或者数据处理装置的对应的控制,而不涉及在手术中可能执行的外科手术步骤。
本发明的另一方面是用于进行介入式手术的规划支持的成像设备,该介入式手术用于借助比中空器官硬的引导设备,在中空器官中放置辅助元件。在此,成像设备具有用于采集3D图像数据组的采集装置,该3D图像数据组对中空器官的未受影响的走向进行成像。
本发明的意义上的对3D图像数据组的这种采集,可以意味着或者包括对3D图像数据组、即对对应的原始数据或者测量值的记录或者测量。与此对应,采集装置例如可以包括成像模态,即例如射线源和对应的检测器或者磁体和线圈装置等。但是采集同样可以是或者意味着或者包括从数据存储器中调取3D图像数据组。然后,采集装置例如可以是数据处理装置或者数据处理装置的一部分,其经由对应的数据接口或者通信接口,采集、即调取3D图像数据组。对应的内容也可以适用于采集至少一个至少二维的图像。
此外,根据本发明的成像设备具有与采集装置耦合的数据处理装置。在此,识别装置例如可以是或者包括数据处理装置的一部分、例如对应的电路和/或对应的程序模块。
根据本发明的成像设备被配置为用于实施或者执行根据本发明的方法的至少一个实施方式。也就是说,根据本发明的成像设备特别是可以是结合根据本发明的方法提到的成像设备。与此对应,根据本发明的成像设备可以具有结合根据本发明的方法提到的特性、构件和/或设计方案中的单个、一些或者全部。
采集装置例如同样可以被构造为或者配置为用于采集所提到的至少二维的图像。数据处理装置例如可以对应地被构造为或者配置为用于产生模型,确定走向,模拟变形,自动确定并给出位置分辨的压缩和/或拉伸。数据处理装置同样可以被构造为或者配置为用于确定压缩和/或拉伸相对小和/或相对大的至少一个区域,并且作为适合或者不适合的用于辅助元件的着陆区而给出。对应的内容适用于结合根据本发明的方法的有利的设计方案和扩展方案描述的特征。
本发明的另一方面是计算机程序或者计算机程序产品,即程序代码,其包括指令,这些指令在成像设备、特别是根据本发明的成像设备执行计算机程序时,促使成像设备实施、特别是半自动或者全自动地实施根据本发明的方法的至少一个实施方式。也就是说,根据本发明的计算机程序对根据本发明的方法的方法步骤进行编码,或者表示根据本发明的方法的方法步骤。与此对应,计算机程序的指令可以是或者包括用于成像设备的控制指令或者控制命令。
本发明的另一方面是存储有根据本发明的计算机程序的至少一个实施方式的计算机可读存储介质。
为了实施根据本发明的方法,根据本发明的成像设备,特别是成像设备的数据处理装置,可以具有根据本发明的计算机可读存储介质,以及与该计算机可读存储介质连接的处理器装置,例如微处理器或者微芯片或者微控制器。然后,该处理器装置被构造为并且配置为用于实施存储在计算机可读存储介质上的计算机程序。
本发明的另一方面是传输根据本发明的计算机程序的数据载体信号。
迄今为止以及在下面给出的根据本发明的方法和根据本发明的成像系统的特性和扩展方案以及对应的优点,分别可以相应地在其之间相互转用,并且同样可以转用于本发明的其它方面,即,可以转用于根据本发明的计算机程序和根据本发明的计算机可读存储介质,反之亦然。也就是说,根据本发明的成像设备、根据本发明的方法、根据本发明的计算机程序和根据本发明的计算机可读存储介质的、具有如下设计方案的扩展方案,也属于本发明,即,这里为了避免不必要的冗余,没有在本发明的这些方面中的每一个的相应的组合中,或者针对本发明的这些方面中的每一个,明确地描述这些设计方案。
附图说明
本发明的其它特征、细节和优点,从下面对优选实施例的描述中以及根据附图得到。在此:
图1示出了插入了辅助元件的中空器官的一部分的示意图;
图2示出了用于进行介入式手术的规划支持的方法的示例性的示意性流程图,介入式手术用于借助硬的引导设备,在中空器官中放置辅助元件;
图3示出了用于执行所述方法的成像设备的示意图;
图4示出了具有未受影响的走向的中空器官的模型和中空器官中的引导设备的图像的示意性的叠加图示;
图5示出了在变形以及将模型与引导设备的走向匹配之后,图4中的图像的示意性的叠加图示;
图6示出了术前的3D-CT图像数据组和在术中记录的2D-CT图像的叠加图示;
图7示出了中空器官的未受影响的以及变形的走向的示意图;
图8示出了用于说明图7中的中空器官的不均匀的长度变化的示意图;以及
图9示出了根据图7的示意图,其中,标记了长度变化相对大和相对小的区域。
具体实施方式
下面说明的实施例是本发明的优选实施方式。在这些实施例中,所描述的实施方式的部件分别是可以视为彼此独立的本发明的各个特征,这些特征也分别彼此独立地对本发明进行扩展,由此也可以单独或者以与所示出的组合不同的组合视为本发明的组成部分。此外,所描述的实施方式也可以通过已经描述的本发明的特征中的其它特征来补充。
在附图中,为了清楚起见,即使可能涉及对应的元素的不同的实例或者示例,也分别用相同的附图标记表示相同、功能相同或者彼此对应的元素。
图1示出了中空器官1的示意性的局部剖视图。在此,中空器官1例如可以包括髂总动脉2(Arteria iliaca communis)以及在分叉点3处从分叉点3分支的髂内动脉4(Arteriailiaca interna)和髂外动脉5(Arteria iliaca externa)。此外,在此部分地示出了其它一些分支的血管6。在此,中空器官1具有病理性的血管瘤7,也就是说,在此,其例如可以是腹主动脉瘤。这种血管瘤7可以通过插入血管支架8来治疗。可以借助引导设备9(其例如可以是金属丝)将血管支架8在中空器官1中定位在血管瘤7的区域中。为了避免对血管瘤7的逆行填充,可以将血管支架8经由分叉点3延长到分支的髂动脉4、5中。血管支架8的端部区域,或者中空器官1的、血管支架8终止的区域或者部分,也称为着陆区10。显然,为了治疗血管瘤7,需要将血管支架8定位在血管瘤7的区域中。但是已经证明,着陆区10的准确位置或者定位,也可以对血管瘤7的长期的治疗结果具有显著的影响。
图2示出了用于进行介入式手术的规划支持的方法的示意性流程图11,介入式手术用于借助相对于中空器官1硬的引导设备9,在中空器官1中放置辅助元件(例如血管支架8)。下面将参考其余附图更详细地描述这种方法。
图3示出了用于执行这种方法的示例性的成像设备12的示意图。在此,成像设备12包括C形臂X射线设备,C形臂X射线设备具有射线源13和与射线源13相对地布置的检测器14。在射线源13和检测器14之间布置有患者床15,在此,要成像、要检查或者要治疗的患者16位于患者床15上。此外,在此,成像设备12具有数据处理装置17,数据处理装置17具有计算机可读存储介质18和与其连接的处理器装置19。在存储介质18上可以存储计算机程序,该计算机程序可以借助处理器装置19来执行,并且对用于进行规划支持的方法的方法步骤进行编码,或者表示用于进行规划支持的方法的方法步骤。也就是说,这种方法的方法步骤可以是对应的计算机程序的程序模块或者功能块。
在此,数据处理装置17被配置为用于采集并且处理例如借助射线源13和检测器14记录的图像数据,其中,其例如可以是3D-CT图像数据组,以及例如在手术期间连续记录的血管造影或者荧光检查图像,即透视图像。此外,在此,设置与数据处理装置17连接的显示装置20,用于显示图像数据或者借助数据处理装置17产生的对应的图像处理结果。
也就是说,对于用于将血管支架8定位在血管瘤7中的手术,可以使用成像设备12,作为用于对患者16或者中空器官1进行X射线透视的血管造影设备。然而,首先,在方法步骤S1中,在此例如通过图像处理装置17,在术前或者术中采集中空器官1的区域的3D图像数据组。可以借助成像设备12本身来记录3D图像数据组,或者可以从提供的数据源调取3D图像数据组。特别是可以在施予造影剂的情况下,来记录或者已经记录了3D图像数据组,并且在此示出了主要解剖结构,即中空器官1和血管瘤7。
在方法步骤S2中,自动、半自动或者手动地分割3D图像数据组。在此,根据3D图像数据组,产生中空器官1的虚拟几何模型。这种模型的优点是,与体积数据组相比,也就是说,与单纯的3D图像数据组相比,通过计算,即例如借助数据处理装置17,可以更完美、即更容易并且更快速地对模型进行处理和加工。所产生的模型特别是可以包括所映射的血管、在此即例如髂动脉2、4、5和分支血管6的中心线(英语:Centrelines),以及对血管或者中空器官1的表面进行映射或者模拟、即建模的网格元素或者表面栅格。
在此,假设在术前执行3D图像数据组以及其分割。然后,在方法步骤S3中,同样借助数据处理装置17,在术前估计引导设备9在中空器官1中的可能的走向。例如与此并行地,可以在方法步骤S4中,根据所产生的模型,在术前对由于在中空器官1中引入硬的引导设备9而引起的中空器官1的变形,进行FEM模拟,以便区域性地、即位置分辨地确定中空器官1的压缩和/或拉伸。方法步骤S3和S4可以是可选的。
在方法步骤S5中,可以在手术期间,记录或者采集中空器官1的区域的至少二维的图像,该图像显示或者映射中空器官1中的引导设备9。
在方法步骤S6中,如果未借助同一成像设备12,在患者16的姿势或者位置不变的情况下,记录3D数据组以及二维图像,则可以在3D图像数据组与二维图像之间,即在对应的坐标系之间,进行配准。然后,可以在方法步骤S6中,以一致、即在空间上正确或者接近现实的方式,将通过对3D图像数据组进行分割而产生的中空器官1的模型,与二维图像叠加。图4示出了对应的2D叠加图像21的示意图,在2D叠加图像21中,将根据术前的3D图像数据组产生的中空器官1的未变形的模型23,与二维减影图像叠加。在此,二维减影图像示出了引入到中空器官1中的造影剂的造影剂阴影22以及布置在中空器官1中的引导设备9。在此,可以清楚地看到,虽然引导设备9和造影剂阴影22在其走向或者布置方面彼此一致,但是未变形的模型23与此不一致。根据未变形的模型23,引导设备9将多次穿过中空器官1,而实际上不是这种情况,因为在中空器官1中对引导设备9进行引导。在此,这里在未变形的模型23上标记了根据3D图像数据组确定的一些解剖特征24。这些解剖特征24例如可以是分支血管6的出口等。
在方法步骤S7中,可以执行变形校正,即对未变形的模型23的变形进行模拟或者建模,由此使未变形的模型23与引导设备9的走向叠加。也就是说,为此,手动或者自动识别引入到中空器官1中的硬的引导设备9,并且使未变形的模型、即对应地叠加的分割对应地变形。这特别是在引入血管支架8之前进行。对此,图5示出了图4中的2D叠加图像21的示意图,不同之处在于,这里,不是叠加未变形的模型23,而是叠加由其产生的中空器官1的对应的变形后的模型25。现在,变形后的模型25或者其走向,与硬的引导设备9的走向或者布置以及造影剂阴影22一致。也就是说,现在,引导设备9在变形后的模型25中延伸。未变形的模型23到变形后的模型25的变形,可以作为栅格变形(Mesh-Verformung)来执行,在栅格变形中,对未变形的模型23的原始的网格元素或者栅格元素分配新的位置,然而其中,未变形的模型23的基本拓扑,也即对其表面进行模拟或者映射的对应的网格元素,保持不变。也就是说,未变形的模型23例如可以被压缩、拉伸或者旋转,但是不被划分成多个部分并且以其它方式再次合成在一起。
例如可以在方法步骤S7中,或者在随后的方法步骤S8中,产生在图5中示出的具有变形后的模型25的2D叠加图像21。在方法步骤S8中,同样可以根据术前的3D图像数据组、在此例如为3D-CT图像27以及二维图像或者2D叠加图像21和例如模型23、25,产生示意性地在图6中示出的3D叠加图像26。为了进行定向,在此,标出将引导设备9插入到中空器官1中的刺入点28、分叉点3和位于其上方的主动脉分叉点30。3D-CT图像27示出了中空器官1、在此例如为髂动脉4、5的未受影响的走向29。然而,在3D叠加图像26中,如在图4中已经可以看到的,中空器官1中的引导设备9的实际走向与未受影响的走向29不一致。更确切地说,中空器官1实际上沿着可识别的引导设备9延伸。在此可以看到,将引导设备9引入到中空器官1中,导致中空器官1缩短,即例如类似手风琴的压缩。这至少部分是由于刺入点28和主动脉分叉点30不任意地移动或者不可任意地移动,而是例如用作位置固定的固定点,并且引导设备9比中空器官1硬,即更不容易弯曲。
例如可以在方法步骤S9中,根据在图5中示出的2D叠加图像21,和/或根据在图6中示出的3D叠加图像26,确定或者检查对中空器官1或者未变形的模型23的变形的变形校正或者对应的模拟或建模的准确度。例如,在2D叠加图像21中可以看到,在变形后的模型25的情况下,解剖特征24以与造影剂阴影22一致的方式,即以显然接近现实的方式布置,而在未变形的模型23的情况下,即在图4中,不是这种情况。也就是说,如果变形后的模型25上的解剖特征24与二维图像中的相同的解剖特征之间的距离,小于预先给定的距离阈值,则可以假设正确地、即接近现实地对未变形的模型23的变形进行了模拟或者建模。由此,主治医师可以基于变形后的模型25继续手术。
然后,可以在方法步骤S10中,确定中空器官1或者变形后的模型25的压缩和/或拉伸相对大和/或相对小的区域。例如,压缩或者拉伸较高或者较大的区域可以是变形后的模型25的如下区域或者部分,在这些区域或者部分中,与在未变形的模型23中相比,变形后或者移动后、即变换后的网格元素(例如栅格顶点)相对于彼此具有更小或者更大的距离。在释放血管支架8之后,再次将引导设备9从中空器官1中移除,中空器官1尽可能地返回到其原始姿态,即至少基本上再次采取未受影响的走向29。也就是说,可以假设,在长度变化大的区域中,对应的恢复力也将起作用,这些恢复力可以使血管支架8相对移动。在此设置为,根据未变形的模型23到变形后的模型25的变形,来估计对应的压缩信息或者拉伸信息。然后,优选可以对对应的区域进行颜色编码、标出或者标记。
为了简化说明,图7示出了处于其未变形、即未受影响的走向29以及其变形后的走向31的中空器官1的示意图。在此,与未受影响的走向29相比,在变形后的走向31中,中空器官1缩短。然而,这在其它情形或者应用情况下同样可以相反,使得中空器官1在变形的情况下,可以相对于其未受影响的走向29拉伸或者延长。图8示意性地示出了如何能够将中空器官1例如建模为弹簧32。在未受影响的走向29中,弹簧32在其整个长度上至少基本上是均匀的,即,对弹簧32均匀地施加负荷,或者弹簧32均匀地张紧。相反,在变形后的走向31中,弹簧32是不均匀的,即,对弹簧32不均匀地施加负荷,或者弹簧32不均匀地张紧,即压缩或者拉伸。在此,可以清楚地看到压缩的区域33、拉伸的区域34和未压缩的区域35。也就是说,通过比较处于未受影响的走向29和处于变形后的走向31的弹簧32的状态,可以对应地确定压缩和/或拉伸相对大或者相对小的区域,这些区域在从未受影响的走向29变形为变形后的走向31时,以及对应地在从变形后的走向31变形恢复为未受影响的走向29时产生。在图9中,不仅在变形后的走向31中(即在变形后的模型25上),而且在未受影响的走向29中(即在未变形的模型23上),对应地示意性地区域性地、即位置分辨地标出或者标记相对大的长度变化36和相对小的长度变化37。在此,可以根据变形后的走向31,即根据变形后的模型25,来确定长度变化36、37,然后通过关联(Zuordnung)来传输到未受影响的走向29、即未变形的模型23。然而,同样可以在移除引导设备9之后,首先单独模拟中空血管1或者变形后的模型25的变形恢复,其中,可以考虑随后插入的血管支架8的影响。
然后,可以在方法步骤S11中,确定、例如自动建议中空器官1的适合作为着陆区10的区域。在此,同样优选可以自动或者半自动地,必要时在考虑对应的预先给定的条件的情况下,确定并且建议例如血管支架8的最佳长度。
然后,随后可以执行或者完成手术,即,将血管支架8实际插入中空器官中,并且根据所确定的着陆区10,最佳地定位在中空器官1中。
总之,也就是说,在这种手术中,目的是将血管假体的着陆区10,在此例如为血管支架8,尽可能地放置在健康的血管壁区域中,但是在此不考虑例如分支血管6的重要的血管出口。在此,可能成问题的是,尤其是在强烈弯曲的髂血管中,由于引入硬的器械、例如引导设备9,可能发生相对强烈的变形和长度变化,即压缩和/或拉伸。如果在释放血管假体之后,再次移除这些器械,则对应的血管可以再次完全或者几乎完全甚至或者收缩为原始长度。血管的这些长度变化一般是不均匀的。然而,承受或者经历强烈的或者大的长度变化的血管区域不适合作为血管假体的着陆区10,因此应当避免,以避免由于术后的恢复延长或者恢复缩短而引起并发症。因为根据常见的2D血管造影,无法或者很难估计这种变形,因此在此提出了借助术前和/或术中的数据,来估计例如发生最小或者最大长度变化的区域,以便由此确定适合或者不适合作为着陆区10的区域。由此,能够实现手术的改善的规划。
这种方法的优点在于,经由对引入的硬的金属丝等、在此例如为引导设备9的术前的模拟和/或术中的识别,来估计血管、在此即例如中空器官1的如下区域,即,这些区域至少潜在地承受或者经历相对大的长度变化。然后,由此,医生能够针对血管假体(例如髂支架)的放置,选择具有尽可能小的长度变化的区域,以便因此避免支架的迁移和/或其它术后并发症。在此,与传统方法相比,还可以有利地节省造影剂。
所述方法不仅可以以在此描述的方式来应用,而且原则上可以应用于分割的所有叠加。
总的来说,所描述的示例示出了如何能够确定具有最小长度变化的着陆区10,以便提供技术上的辅助,这种技术上的辅助使得医生能够在没有并发症的情况下,执行在中空器官1中放置辅助元件的介入式手术。
Claims (14)
1.一种用于进行介入式手术的规划支持的方法(11),所述介入式手术用于借助比中空器官(1)硬的引导设备(9),在所述中空器官(1)中放置辅助元件(8),所述方法具有以下方法步骤:
- 采集3D图像数据组(27),所述3D图像数据组对所述中空器官(1)的未受影响的走向(29)进行成像,
- 通过对所述3D图像数据组(27)进行分割,产生所述中空器官(1)在其未受影响的走向(29)下的模型(23),
- 根据所述引导设备(9)在所述中空器官(1)中的走向,通过所述模型(23,25)的变形,来模拟所述中空器官(1)的变形,以及
- 与所述中空器官(1)的未受影响的走向(29)相比,根据变形后的模型(25),自动确定并且给出所述中空器官(1)在其变形后的走向(31)下,在其纵向延伸方向上的位置分辨的压缩(33)和/或拉伸(34)。
2.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,记录至少一个至少二维的图像(21),所述至少二维的图像对所述中空器官(1)中的所述引导设备(9)进行成像,并且将所述至少二维的图像与所述3D图像数据组(27)叠加,并且根据所述至少一个至少二维的图像(21)和/或所述叠加(26),来确定所述引导设备(9)的走向。
3.根据权利要求2所述的方法(11),其特征在于,
- 在所述3D图像数据组(27)中识别所述中空器官(1)的解剖特征(24),其利用用于所述至少二维的图像(21)的成像模态也可见,并且至少预期由于插入所述引导设备(9)而移动,
- 在所述至少二维的图像(21)中识别所述解剖特征(24),
- 将变形后的模型(25)与所述至少二维的图像(21)叠加,以及
- 为了确定对变形的模拟的准确度,在叠加中,确定所述至少二维的图像(21)中的所述解剖特征与变形后的模型(25)上的相同的解剖特征(24)之间的距离。
4.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,为了确定所述引导设备(9)在所述中空器官(1)中的走向,在将所述引导设备(9)插入所述中空器官(1)中之前,基于预先给定的规划的用于将所述引导设备(9)插入所述中空器官(1)的刺入点(28)、相对于预先给定的规划的所述辅助元件(8)的目标区域(7)的位置,并且基于所述引导设备(9)的预先给定的形状和刚度,来估计走向。
5.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,
- 为了产生所述中空器官(1)的模型(23),通过虚拟网格元素来模拟其表面,以及
- 通过确定并且比较变形前后的彼此相邻的网格元素的多个距离,来确定所述位置分辨的压缩和/或拉伸。
6.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,借助对所述中空器官(1)的模型(23)的FEM模拟,来确定压缩和/或拉伸。
7.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,在最小能量开销的边界条件下,执行对所述中空器官(1)的变形的模拟。
8.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,在变形的模拟之前,预先给定至少一个固定点,特别是用于将所述引导设备(9)插入所述中空器官(1)中的刺入点(28)和/或中空器官(1)的分叉点(3,30),在模拟和变形中,所述固定点保持位置固定。
9.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,特别是根据所述3D图像数据组(27),检测区域性地影响所述中空器官(1)的柔度的不均匀性,特别是钙化,并且为了对变形进行模拟,针对模型(23)的与所述不均匀性对应的区域,预先给定相对于模型(23)的剩余部分增大的刚度值。
10.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,为了给出位置分辨的压缩和/或拉伸,相应地关于沿着变形后的模型(25)确定的、所述中空器官(1)的拉伸和/或压缩的程度,根据预先给定的色标,在变形后的模型(25)上对压缩和/或拉伸相对小(37)和/或相对大(36)的至少一个区域进行颜色编码,并且在未变形的模型上对对应的区域进行颜色编码。
11.根据权利要求1所述的方法(11),其特征在于,
- 附加地预先给定所述辅助元件(8)的柔度,和/或在所述中空器官(1)上预先给定在所述中空器官(1)上位置固定的所述辅助元件(8)的锚定点,
- 依据所确定的位置分辨的拉伸和/或压缩,以及预先给定的柔度和/或预先给定的锚定点,来模拟插入了所述辅助元件(8)和没有所述引导设备(9)的所述中空器官(1)的独立的变形恢复,
- 根据这种变形恢复模拟,确定在所述变形恢复之前以及之后,所述中空器官(1)中的所述辅助元件(8)在其位置之间的预期的移动。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法(11),其特征在于,预先给定要通过所述辅助元件(8)治疗的所述中空器官(1)的子区域(7),并且依据位置分辨的压缩和/或拉伸,自动建议所述辅助元件(8)的长度。
13.一种用于进行介入式手术的规划支持的成像设备(12),所述介入式手术用于借助比中空器官(1)硬的引导设备(9),在所述中空器官(1)中放置辅助元件(8),其中,所述成像设备
- 具有用于采集3D图像数据组(27)的采集装置(13,14),所述3D图像数据组对所述中空器官(1)的未受影响的走向进行成像,
- 具有与所述采集装置(13,14)耦合的数据处理装置(17),并且
- 被配置为用于实施根据权利要求1至12中任一项所述的方法(11)。
14.一种计算机可读存储介质(18),其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序包括指令,在通过根据权利要求13所述的成像设备(12)执行所述计算机程序时,所述指令促使所述成像设备执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法(11)。
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CN114027984B (zh) * | 2022-01-06 | 2022-03-11 | 极限人工智能有限公司 | 迂曲血管穿越控制装置及血管机器人系统 |
US20240277414A1 (en) * | 2023-02-22 | 2024-08-22 | Depuy Ireland Unlimited Company | Bony landmark determination systems and methods |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102262699A (zh) * | 2011-07-27 | 2011-11-30 | 华北水利水电学院 | 基于无网格伽辽金与质点弹簧耦合的软组织形变仿真方法 |
CN102446446A (zh) * | 2010-10-05 | 2012-05-09 | 韦伯斯特生物官能(以色列)有限公司 | 侵入性手术模拟 |
CN102722882A (zh) * | 2012-04-12 | 2012-10-10 | 华北电力大学(保定) | 一种cag图像序列的弹性配准方法 |
CN107704661A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-02-16 | 南方医科大学南方医院 | 用于胃癌腔镜手术实时导航系统的混合有限元形变模型的构建方法 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1871998A (zh) * | 2006-04-20 | 2006-12-06 | 北京思创贯宇科技开发有限公司 | 一种血管三维重建及虚拟支架置入的方法和系统 |
CA2670261A1 (en) * | 2006-11-16 | 2008-05-29 | Vanderbilt University | Apparatus and methods of compensating for organ deformation, registration of internal structures to images, and applications of same |
US20080147173A1 (en) * | 2006-12-18 | 2008-06-19 | Medtronic Vascular, Inc. | Prosthesis Deployment Apparatus and Methods |
US8290757B2 (en) * | 2008-06-06 | 2012-10-16 | Pixar | Method, system and computer readable media for deforming simulation meshes used in posing animated characters |
DE102010041735B4 (de) * | 2010-09-30 | 2019-05-23 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zum Darstellen eines Gefäßes eines bestimmten biologischen Objekts |
JP6033444B2 (ja) * | 2013-02-05 | 2016-11-30 | オリンパス株式会社 | ロボット支援型手術システムとその作動方法 |
US10335042B2 (en) * | 2013-06-28 | 2019-07-02 | Cardiovascular Systems, Inc. | Methods, devices and systems for sensing, measuring and/or characterizing vessel and/or lesion compliance and/or elastance changes during vascular procedures |
US10779964B2 (en) * | 2015-03-15 | 2020-09-22 | Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Methods, devices, and compositions for treating abdominal aortic aneurysms |
FR3037785B1 (fr) * | 2015-06-26 | 2017-08-18 | Therenva | Procede et systeme d'aide au guidage d'un outil endovasculaire dans des structures vasculaires |
ES2892960T3 (es) * | 2015-07-08 | 2022-02-07 | Aortica Corp | Dispositivos y métodos para el mapeo anatómico para implantes protésicos |
DE102016212882A1 (de) | 2016-07-14 | 2018-01-18 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur Planungsunterstützung bei einem interventionellen Eingriff und System |
EP3384846B1 (en) * | 2017-04-03 | 2021-03-24 | Siemens Healthcare GmbH | Method for operating an x-ray device, x-ray device, computer program and electronically readable storage medium. |
-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102446446A (zh) * | 2010-10-05 | 2012-05-09 | 韦伯斯特生物官能(以色列)有限公司 | 侵入性手术模拟 |
CN102262699A (zh) * | 2011-07-27 | 2011-11-30 | 华北水利水电学院 | 基于无网格伽辽金与质点弹簧耦合的软组织形变仿真方法 |
CN102722882A (zh) * | 2012-04-12 | 2012-10-10 | 华北电力大学(保定) | 一种cag图像序列的弹性配准方法 |
CN107704661A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-02-16 | 南方医科大学南方医院 | 用于胃癌腔镜手术实时导航系统的混合有限元形变模型的构建方法 |
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