CN111345909A - 一种用于确定磁电映射关系的方法和装置 - Google Patents

一种用于确定磁电映射关系的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111345909A
CN111345909A CN201811566016.3A CN201811566016A CN111345909A CN 111345909 A CN111345909 A CN 111345909A CN 201811566016 A CN201811566016 A CN 201811566016A CN 111345909 A CN111345909 A CN 111345909A
Authority
CN
China
Prior art keywords
magnetoelectric
impedance
correction result
mapping
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.)
Granted
Application number
CN201811566016.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111345909B (zh
Inventor
邓立
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan Jinjiang Electronic Medical Device Technology Co ltd
Original Assignee
Sichuan Jinjiang Electronic Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan Jinjiang Electronic Science and Technology Co Ltd filed Critical Sichuan Jinjiang Electronic Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201811566016.3A priority Critical patent/CN111345909B/zh
Publication of CN111345909A publication Critical patent/CN111345909A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111345909B publication Critical patent/CN111345909B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • A61B90/10—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 for stereotaxic surgery, e.g. frame-based stereotaxis
    • A61B90/11—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 for stereotaxic surgery, e.g. frame-based stereotaxis with guides for needles or instruments, e.g. arcuate slides or ball joints
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/20—Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/20—Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
    • A61B2034/2046—Tracking techniques
    • A61B2034/2051—Electromagnetic tracking systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Measuring Magnetic Variables (AREA)

Abstract

本发明公开了磁电结合医疗定位导航技术领域的一种用于确定磁电映射关系的方法和装置，方法的步骤包括：1、实时采集阻抗坐标和磁坐标数据，得到第一几何模型、第一磁电映射模型和第一校正结果；2、将第一几何模型与系统预设的几何模型集比较，寻找与第一几何模型近似的第二几何模型，并求得第二磁电映射模型和第二校正结果；3、计算阻抗坐标校正结果的均方误差；4、比较阻抗坐标校正结果的均方误差和阈值，采用第一校正结果或第二校正结果作为修正后的电场阻抗坐标数据。本发明能较准确地预估磁场信息采集器没有到达区域的磁坐标，并依据该磁坐标实现整体电场阻抗坐标的校正，具有准确性高、实时性好、进入校正状态时间短的特点。

Description

一种用于确定磁电映射关系的方法和装置
技术领域
本发明涉及磁电结合医疗定位导航技术，特别涉及一种用于确定磁电映射关系的方法和装置。
背景技术
在三维医疗定位导管领域，导管上的磁场信息采集器对人体组织的定位更加精确，但用于植入人体组织的磁探头昂贵，所以多采用电场与磁场定位结合的方式，在活体内放置一根或者多根具有多个电场阻抗采集器的导管,并且放置至少一根具有磁场信息采集器的导管，利用同一空间位置，采集人体组织部分区域的磁场坐标和电场阻抗坐标，建立对应的映射关系，校正其它区域的电场阻抗坐标，提高电场定位的准确性，从而避免因电场阻抗采集器定位不准确造成的标测错误或病变位置的定位错误。
目前，虽然通过局部区域电场阻抗坐标和磁坐标建立的映射关系可以校正其它区域的电场阻抗坐标，但是由于数据采集量小，预测数据准确度较低，影响医生对病灶区域的准确判断，同时，全面准确定位人体组织的电场阻抗坐标，需要电场阻抗采集器和磁场信息采集器经过人体组织更多区域，增加了手术的时间和风险。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种用于确定磁电映射关系的方法和装置。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤包括：
步骤S1：实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据和磁坐标数据，得到第一几何模型、第一磁电映射模型和第一校正结果。
步骤S2：将第一几何模型与系统预设的几何模型集比较，寻找与第一几何模型近似的第二几何模型，第二几何模型具有与其对应的第二磁电映射模型，第二校正结果。
步骤S3：计算阻抗坐标校正结果的均方误差。
步骤S4：比较阻抗坐标校正结果的均方误差和阈值，采用第一校正结果或第二校正结果作为修正后的电场阻抗坐标数据，其中第二几何模型包括至少部分超出第一几何模型的空间位置。
步骤S1中的第一几何模型的计算公式为：
Figure BDA0001914538960000021
其中
Figure BDA0001914538960000022
分别为电极片贴敷位置的磁坐标。
步骤S1中的第一磁电映射模型包括第一磁电映射模型参数，第一磁电映射模型参数包括输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层到输出层的权重矩阵，由实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据和磁坐标数据建立对应关系得到。
步骤S1中第一校正结果的计算公式为：
Figure BDA0001914538960000023
其中，
Figure BDA0001914538960000039
是第一校正结果，Emx3为实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据，Layer13xN是第一磁电映射模型输入层到隐藏层的权重矩阵，Layer2Nx3为第一磁电映射模型隐藏层到输出层的权重矩阵。
步骤S2中第二几何模型具有与其对应的第二磁电映射模型，是因为系统预设的几何模型集具有对应的磁电映射模型集，具体实现步骤为：
步骤S21：获取测试样本集，包括阻抗坐标数据和磁坐标数据，建立几何模型集；
步骤S22：将测试样本集中的阻抗坐标数据和磁坐标数据做归一化处理；
步骤S23：建立磁电映射模型集，磁电映射模型集的每个磁电映射模型参数包括输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层到输出层的权重矩阵。
步骤S2中第二校正结果的计算公式为：
Figure BDA0001914538960000031
其中，Mmx3为第二校正结果，Emx3为实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据，
Figure BDA0001914538960000032
是第二磁电映射模型中的输入层到隐藏层的权重矩阵，
Figure BDA0001914538960000033
是第二磁电映射模型中的隐藏层到输出层的权重矩阵。
步骤S3中阻抗坐标校正结果的均方误差计算公式为：
Figure BDA0001914538960000034
其中，JMSE为阻抗坐标校正结果的均方误差，m为实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据的个数，
Figure BDA0001914538960000035
是第k个第二校正结果，Mmx3是第二校正结果集，
Figure BDA0001914538960000036
Figure BDA0001914538960000037
是第k个第一校正结果，
Figure BDA0001914538960000038
是第一校正结果集，
Figure BDA0001914538960000041
本发明还提出了一种用于确定磁电映射关系的方法的装置，控制单元控制激励发放装置按照激励源V1、激励源V2、激励源V3的顺序循环依次发放激励，导管上各电场阻抗采集器分别采集其到电极片之间的阻抗数据，阻抗数据经过放大器进行放大处理，同时控制单元控制磁场发生器开启与关闭，开启时，导管上的磁场信息采集器采集磁坐标数据，其特征在于，还包括运算处理器，运算处理器用于存储磁坐标数据和经过放大器放大处理后的阻抗数据，并且完成系统参数的初始化、建立第一几何模型、建立第一磁电映射模型、计算第一校正结果、求解第二几何模型、求解第二磁电映射模型、计算第二校正结果、计算阻抗坐标校正结果的均方误差、比较均方误差和阈值以及输出修正后的电场阻抗坐标数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、本发明利用前期大量的数据样本，在每一次人体组织电场阻抗坐标校正过程中，通过采样局部区域的数据，可以较准确地预估磁场信息采集器没有到达区域的磁坐标，并依据该磁坐标实现整体电场阻抗坐标的校正，从而有效提高对病灶点位置判断的准确度。
2、采用本发明提供的方法和装置，具有准确性高、实时性好、进入校正状态时间短的特点。
附图说明：
图1为本发明一种用于确定磁电映射关系的方法的流程图；
图2为本发明一种用于确定磁电映射关系的装置；
图3为本发明实施例1中用于确定磁电映射关系的方法的模型训练示意图；
图4为本发明实施例1中的机器学习模型图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
用于实现一种用于确定磁电映射关系的方法的装置如图2所示，控制单元控制激励发放装置按照激励源V1、激励源V2、激励源V3的顺序循环依次发放激励，导管上各个电场阻抗采集器分别采集其到电极片A、B、C、D、E、F之间的阻抗数据，阻抗数据经过放大器进行放大处理，输入到运算处理器中。同时控制单元按照一定的周期控制磁场发生器开启与关闭，开启时，利用导管上的磁场信息采集器采集磁坐标数据，输入到运算处理器中。运算处理器用于存储磁坐标数据和经过放大器放大处理后的阻抗数据，并且完成系统参数的初始化、建立第一几何模型、建立第一磁电映射模型、计算第一校正结果、求解第二几何模型、求解第二磁电映射模型、计算第二校正结果、计算阻抗坐标校正结果的均方误差、比较均方误差和阈值以及输出修正后的电场阻抗坐标数据。
一种用于确定磁电映射关系的方法，具体实现步骤为：
步骤S1：实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据和磁坐标数据，得到第一几何模型、第一磁电映射模型和第一校正结果。
第一几何模型的计算公式如公式(1)所示：
Figure BDA0001914538960000061
其中
Figure BDA0001914538960000062
分别为电极片贴敷位置的磁坐标，电极片贴敷位置如图2所示。
第一磁电映射模型是基于大数据机器学习方法训练获得，机器学习模型如图4所示，第一磁电映射模型参数用矩阵Layer13xN和Layer2Nx3表示，如公式(2)和(3)所示。
Figure BDA0001914538960000063
Figure BDA0001914538960000064
其中，ωi，j表示输入层第j个节点到到隐藏层第i个节点的权重；λi，j表示隐藏层第i个节点到输出层第j个节点的权重；Layer13xN为输入层到隐藏层之间的权重矩阵；Layer2Nx3为隐藏层到输出层之间的权重矩阵；N为隐藏层神经元个数。N越大模型越精细，N的取值可设置为25、50或100，根据磁场信息采集器采集的磁坐标和校正后的电场阻抗坐标之间的残差大小，选择不同精细程度的模型。
求解关系矩阵Layer13xN和Layer2Nx3的步骤为：
步骤S11：输入阻抗坐标数据E(x1，x2，x3)和磁坐标数据M(y1，y2，y3)；
步骤S12：将输入的阻抗坐标数据和磁坐标数据做归一化处理，并按时间先后顺序依次放入训练样本集缓存区中；
步骤S13：判断训练样本集中样本个数是否达到设定的模型刷新阈值，若超过设定阈值，则训练学习，得到模型参数，然后删除训练样本集中时间最靠前的部分样本数据；若未超过设定阈值，则返回步骤S11；
步骤S14：训练结束，保存模型训练中得到的输入层到隐藏层的权重矩阵Layer13xN和隐藏层到输出层的权重矩阵Layer2Nx3。
第一校正结果的计算公式如公式(4)所示：
Figure BDA0001914538960000071
其中，
Figure BDA0001914538960000072
是第一校正结果，Emx3为实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据，Layer13xN是第一磁电映射模型输入层到隐藏层的权重矩阵，Layer2Nx3为第一磁电映射模型隐藏层到输出层的权重矩阵。
步骤S2：将第一几何模型与系统预设的几何模型集比较，寻找与第一几何模型近似的第二几何模型，第二几何模型具有与其对应的第二磁电映射模型，第二校正结果。
系统预设了几何模型集具有对应的磁电映射模型集，其中的几何模型与磁电映射模型呈一一对应的关系，并且建立了几何模型与磁电映射模型之间的关系矩阵。根据系统预设的训练集的数据，可得到第k个活体组织的几何模型与磁电映射模型之间关系矩阵，如公式(5)和(6)所示：
Figure BDA0001914538960000073
Figure BDA0001914538960000074
其中，ak为第k个几何模型的输入层到隐藏层之间的权重矩阵与几何模型矩阵之间的关系矩阵；bk为第k个几何模型的隐藏层到输出层之间的权重矩阵与几何模型矩阵之间的关系矩阵；
Figure BDA0001914538960000081
为第k个几何模型矩阵的逆矩阵；
Figure BDA0001914538960000082
为第k个几何模型的输入层到隐藏层之间的权重矩阵；
Figure BDA0001914538960000083
为第k个几何模型的隐藏层到输出层之间的权重矩阵。
n个活体组织几何模型与磁电映射模型之间关系的归一化处理结果如公式(7)、(8)所示：
Figure BDA0001914538960000084
Figure BDA0001914538960000085
其中，
Figure BDA0001914538960000086
αk为第k个几何模型的输入层到隐藏层之间的权重矩阵与几何模型矩阵之间的关系矩阵；βk为第k个几何模型的隐藏层到输出层之间的权重矩阵与几何模型矩阵之间的关系矩阵；A为输入层到隐藏层关系系数矩阵，B为隐藏层到输出层关系系数矩阵。
将第一几何模型与系统预设的几何模型集比较，寻找出第一几何模型近似的第二几何模型，通过第二几何模型、几何模型与磁电映射模型之间的关系矩阵，即可求解出第二磁电映射模型，设第二几何模型矩阵为Ref2，第二磁电映射模型中输入层到隐藏层的权重矩阵是
Figure BDA0001914538960000087
隐藏层到输出层的权重矩阵是
Figure BDA0001914538960000088
具体求解公式如公式(9)和(10)所示：
Figure BDA0001914538960000089
Figure BDA00019145389600000810
其中，A为输入层到隐藏层关系系数矩阵，B为隐藏层到输出层关系系数矩阵，A和B在系统启动初始化系统参数时，自动载入系统内存中。
第二校正结果的计算公式如公式(11)所示：
Figure BDA0001914538960000091
其中，Mmx3为第二校正结果，Emx3为实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据，
Figure BDA0001914538960000092
是第二磁电映射模型中的输入层到隐藏层的权重矩阵，
Figure BDA0001914538960000093
是第二磁电映射模型中的隐藏层到输出层的权重矩阵。
步骤S3：计算阻抗坐标校正结果的均方误差。
阻抗坐标校正结果的均方误差计算公式如公式(12)所示：
Figure BDA0001914538960000094
其中，JMSE为阻抗坐标校正结果的均方误差，m为实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据的个数，
Figure BDA0001914538960000095
是第k个第二校正结果，Mmx3是第二校正结果集，
Figure BDA0001914538960000096
Figure BDA0001914538960000097
是第k个第一校正结果，
Figure BDA0001914538960000098
是第一校正结果集，
Figure BDA0001914538960000099
步骤S4：比较阻抗坐标校正结果的均方误差和阈值，采用第一校正结果或第二校正结果作为修正后的电场阻抗坐标数据，其中第二几何模型包括至少部分超出第一几何模型的空间位置。
评价当前的阻抗坐标校正结果的均方误差，如果JMSE大于阈值，说明就同一人体组织局部区域来对比，根据系统预设的第二磁电映射模型得到的第二校正结果与根据直接测试得到的第一校正结果之间的差距较大，以直接测试得到的第一校正结果作为局部区域校正阻抗坐标，并将实时采集的阻抗坐标数据、磁坐标数据，以及第一几何模型、第一磁电映射模型存入训练样本中，为以后的电场阻抗坐标校准做数据储备。
如果JMSE小于等于阈值，说明就同一人体组织局部区域来对比，根据系统预设的第二磁电映射模型得到的第二校正结果与根据直接测试得到的第一校正结果之间的差距较小，可以采用系统预设的第二磁电映射模型预测人体组织整体的磁电映射关系，对整体的阻抗坐标进行校正，并输出第二校正结果作为修正后的电场阻抗坐标数据。
在实时的阻抗坐标校准过程中，对于磁场信息采集器没有到达的区域，因为有大量的数据样本用来参考和比对，校准结果更为精确。

Claims (8)

1.一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤包括：
步骤S1：实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据和磁坐标数据，得到第一几何模型、第一磁电映射模型和第一校正结果；
步骤S2：将第一几何模型与系统预设的几何模型集比较，寻找与第一几何模型近似的第二几何模型，第二几何模型具有与其对应的第二磁电映射模型，第二校正结果；
步骤S3：计算阻抗坐标校正结果的均方误差；
步骤S4：比较阻抗坐标校正结果的均方误差和阈值，采用第一校正结果或第二校正结果作为修正后的电场阻抗坐标数据，其中第二几何模型包括至少部分超出第一几何模型的空间位置。
2.如权利要求1所述的一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤S1中所述的第一几何模型的计算公式为：
Figure FDA0001914538950000011
其中
Figure FDA0001914538950000012
分别为电极片贴敷位置的磁坐标。
3.如权利要求1所述的一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤S1中所述的第一磁电映射模型包括第一磁电映射模型参数，所述第一磁电映射模型参数包括输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层到输出层的权重矩阵，由所述实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据和磁坐标数据建立对应关系得到。
4.如权利要求1所述的一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤S1中所述第一校正结果的计算公式为：
Figure FDA0001914538950000021
其中，
Figure FDA0001914538950000022
是第一校正结果，Emx3为所述实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据，Layer13xN是所述第一磁电映射模型输入层到隐藏层的权重矩阵，Layer2Nx3为所述第一磁电映射模型隐藏层到输出层的权重矩阵。
5.如权利要求1所述的一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤S2中所述第二几何模型具有与其对应的第二磁电映射模型，是因为系统预设的几何模型集具有对应的磁电映射模型集，具体实现步骤为：
步骤S21：获取测试样本集，包括阻抗坐标数据和磁坐标数据，建立几何模型集；
步骤S22：将测试样本集中的阻抗坐标数据和磁坐标数据做归一化处理；
步骤S23：建立磁电映射模型集，所述磁电映射模型集的每个磁电映射模型参数包括输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层到输出层的权重矩阵。
6.如权利要求1所述的一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤S2中所述第二校正结果的计算公式为：
Figure FDA0001914538950000023
其中，Emx3为第二校正结果，Emx3为所述实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据，
Figure FDA0001914538950000024
是所述第二磁电映射模型中的输入层到隐藏层的权重矩阵，
Figure FDA0001914538950000025
是所述第二磁电映射模型中的隐藏层到输出层的权重矩阵。
7.如权利要求1所述的一种用于确定磁电映射关系的方法，其特征在于，步骤S3中所述阻抗坐标校正结果的均方误差计算公式为：
Figure FDA0001914538950000031
其中，JMSE为阻抗坐标校正结果的均方误差，m为所述实时采集人体组织局部区域的阻抗坐标数据的个数，
Figure FDA0001914538950000032
是第k个第二校正结果，Mmx3是第二校正结果集，
Figure FDA0001914538950000033
Figure FDA0001914538950000034
是第k个第一校正结果，
Figure FDA0001914538950000036
是第一校正结果集，
Figure FDA0001914538950000035
8.一种用于执行权利要求1-6任一所述一种用于确定磁电映射关系的方法的装置，控制单元控制激励发放装置按照激励源V1、激励源V2、激励源V3的顺序循环依次发放激励，导管上各电场阻抗采集器分别采集其到电极片之间的阻抗数据，阻抗数据经过放大器进行放大处理，同时所述控制单元控制磁场发生器开启与关闭，开启时，导管上的磁场信息采集器采集磁坐标数据，其特征在于，还包括运算处理器，所述运算处理器用于存储磁坐标数据和经过放大器放大处理后的阻抗数据，并且完成系统参数的初始化、建立第一几何模型、建立第一磁电映射模型、计算第一校正结果、求解第二几何模型、求解第二磁电映射模型、计算第二校正结果、计算阻抗坐标校正结果的均方误差、比较均方误差和阈值以及输出修正后的电场阻抗坐标数据。
CN201811566016.3A 2018-12-20 2018-12-20 一种用于确定磁电映射关系的方法和装置 Active CN111345909B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811566016.3A CN111345909B (zh) 2018-12-20 2018-12-20 一种用于确定磁电映射关系的方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811566016.3A CN111345909B (zh) 2018-12-20 2018-12-20 一种用于确定磁电映射关系的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111345909A true CN111345909A (zh) 2020-06-30
CN111345909B CN111345909B (zh) 2021-11-02

Family

ID=71192150

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811566016.3A Active CN111345909B (zh) 2018-12-20 2018-12-20 一种用于确定磁电映射关系的方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111345909B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113907880A (zh) * 2020-07-07 2022-01-11 上海微创电生理医疗科技股份有限公司 介入装置的定位设备、方法及计算机设备、可读存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN200970234Y (zh) * 2006-09-19 2007-11-07 上海宏桐实业有限公司 心内膜三维导航系统
CN101147676A (zh) * 2006-09-19 2008-03-26 上海宏桐实业有限公司 心内膜三维导航系统和导航方法
CN103327887A (zh) * 2011-01-13 2013-09-25 里斯米亚医疗公司 电解剖标测
CN103622745A (zh) * 2012-08-20 2014-03-12 韦伯斯特生物官能(以色列)有限公司 用于确定导管电极接触的机器学习
CN103687533A (zh) * 2011-04-14 2014-03-26 圣犹达医疗用品电生理部门有限公司 用于将多个导航系统配准至共用坐标系的系统和方法
US9398866B2 (en) * 2010-12-29 2016-07-26 St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. System for determining the position of a medical device within a body
CN106606372A (zh) * 2016-08-30 2017-05-03 四川锦江电子科技有限公司 一种多电极导管三维定位方法，及其装置
US20170354338A1 (en) * 2016-06-09 2017-12-14 Biosense Webster (Israel) Ltd. Dual-function sensors for a basket catheter

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN200970234Y (zh) * 2006-09-19 2007-11-07 上海宏桐实业有限公司 心内膜三维导航系统
CN101147676A (zh) * 2006-09-19 2008-03-26 上海宏桐实业有限公司 心内膜三维导航系统和导航方法
US9398866B2 (en) * 2010-12-29 2016-07-26 St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. System for determining the position of a medical device within a body
CN103327887A (zh) * 2011-01-13 2013-09-25 里斯米亚医疗公司 电解剖标测
CN103687533A (zh) * 2011-04-14 2014-03-26 圣犹达医疗用品电生理部门有限公司 用于将多个导航系统配准至共用坐标系的系统和方法
CN103622745A (zh) * 2012-08-20 2014-03-12 韦伯斯特生物官能(以色列)有限公司 用于确定导管电极接触的机器学习
US20170354338A1 (en) * 2016-06-09 2017-12-14 Biosense Webster (Israel) Ltd. Dual-function sensors for a basket catheter
CN106606372A (zh) * 2016-08-30 2017-05-03 四川锦江电子科技有限公司 一种多电极导管三维定位方法，及其装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113907880A (zh) * 2020-07-07 2022-01-11 上海微创电生理医疗科技股份有限公司 介入装置的定位设备、方法及计算机设备、可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111345909B (zh) 2021-11-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109754387B (zh) 一种全身骨显像放射性浓聚灶的智能检测定位方法
AU2011265496B2 (en) Respiratory effect reduction in catheter position sensing
CN109308728B (zh) 正电子发射型计算机断层扫描图像处理方法及装置
CN107374659B (zh) Aec模式下曝光截止剂量校正方法及装置
US10627470B2 (en) System and method for learning based magnetic resonance fingerprinting
CN111407279A (zh) 一种基于神经网络的磁电结合定位追踪方法及装置
WO2019153566A1 (zh) 磁共振参数成像方法、装置、医学设备及存储介质
CN105976411B (zh) 一种用于电阻抗断层成像数据采集系统的前置测量模块及标校方法
CN108830852B (zh) 三维超声肿瘤辅助测量系统及方法
CN106794358B (zh) 一种用于验收测试和调试线性加速器的方法及系统
CN111345909B (zh) 一种用于确定磁电映射关系的方法和装置
DE102014217283A1 (de) Überwachung einer Strahlentherapie eines Patienten mittels einer MR-Fingerprinting-Methode
CN109978966A (zh) 对pet活度分布图像进行衰减校正的校正信息获取方法
US10408910B2 (en) Systems and methods for joint trajectory and parallel magnetic resonance imaging optimization for auto-calibrated image reconstruction
CN113470139A (zh) 一种基于mri的ct图像重建方法
CN111047073A (zh) 一种基于神经网络的水产养殖水质预测方法及系统
US11587675B2 (en) Quantitative mapping by data-driven signal-model learning
CN111968167B (zh) Ct三维定位像的图像处理方法、装置和计算机设备
JP2018509240A (ja) 基本ボリュームの生理的パラメータを推定するシステムおよび方法
CN117414150A (zh) Ct图像评价方法及模体
CN112529977A (zh) 一种pet图像重建的方法和系统
CN116269303A (zh) 考虑电极异常的电导率求解方法、成像方法、存储介质
CN115830156A (zh) 精准电阻抗层析成像方法、装置、系统、介质及设备
CN113533695A (zh) 一种农田墒情数据估计方法及系统
CN113786563A (zh) 一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备

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
CP03 Change of name, title or address
CP03 Change of name, title or address

Address after: No. 5, Wuke East 3rd Road, Wuhou District, Chengdu, Sichuan 610000

Patentee after: Sichuan Jinjiang Electronic Medical Device Technology Co.,Ltd.

Address before: No.5, Wuke East 3rd road, Wuhou Science Park, Chengdu hi tech Industrial Development Zone, Sichuan 610045

Patentee before: SICHUAN JINJIANG ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY Co.,Ltd.