CN112292710A - 多模态图像配准 - Google Patents
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Abstract
一种用于将磁共振成像(MRI)图像配准到跟踪空间的控制器包括:存储指令的存储器;以及运行所述指令的处理器。所述指令使所述控制器运行得到以下结果的过程:基于器官的正中矢状面的二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的图像配准以及在所述正中矢状面的超声图像的所述跟踪空间中的跟踪位置来生成三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的图像配准。
Description
背景技术
介入医学流程是将介入医学设备放置在人体内部的流程。以各种方式(包括磁共振成像(MRI)和超声)对人体进行成像。有时在显示器上将来自不同成像模式的图像融合在一起,因为它们能够呈现在介入医学设备中有用的不同信息。“融合成像”要求将图像一起配准在同一坐标系上,使得图像的共同特征出现在图像中的相同位置。
因此,“融合成像”流程(例如,MRI-超声融合引导的前列腺活检)需要准确的多模态图像配准。由于(例如在MRI和超声中的前列腺的图像的情况中)缺乏公共的成像特征,因此多模态图像配准会非常具有挑战性。为此目的,已知并没有准确且鲁棒的全自动图像配准过程。相反,执行、手动校正或验证图像配准的负担压在用户身上。对于没有经验或训练不足的用户,创建这样的多模态图像配准也非常困难且易于出错,从而导致潜在的不准确的多模态图像配准并因此导致不准确的融合引导。当用于活检或治疗流程时,不准确的图像配准会导致不准确的引导、不准确的组织采样甚至不准确的处置。
为了增加在介入医学流程中使用的技术的复杂性,使用电磁跟踪在包括超声探头和经受介入医学流程的人体部分的空间中跟踪超声探头。此外,近年来,图像分割已经应用于二维和三维图像和图像体积,以提供线、平面和其他形状的视图,其中,图像和图像体积被划分到结构(例如,器官)中。
发明内容
根据本公开内容的一个方面,一种用于将磁共振成像(MRI)图像配准到跟踪空间的控制器,所述跟踪空间包括超声探头和在由所述超声探头生成的超声图像中捕获的器官,所述控制器包括:存储指令的存储器;以及运行所述指令的处理器。所述指令当由所述处理器运行时使所述控制器运行包括以下各项的过程:基于包括所述器官的分割结果的三维分割的磁共振成像体积与通过所述器官的正中矢状面的相交结果来获得切过所述器官的所述分割结果的正中矢状面的二维坐标;通过使用被跟踪的超声探头来生成在所述器官的所述正中矢状面的超声图像的所述跟踪空间中的跟踪位置;将所述器官的所述正中矢状面的二维分割的超声表示配准到所述器官的所述正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示;以及基于所述器官的所述分割结果的所述正中矢状面的所述二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的所述图像配准以及在所述正中矢状面的所述超声图像的所述跟踪空间中的所述跟踪位置来生成三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的配准。
根据本公开内容的另一方面,一种用于将磁共振成像(MRI)图像配准到跟踪空间的方法,所述跟踪空间包括超声探头和在由所述超声探头生成的超声图像中捕获的器官,所述方法包括:基于包括所述器官的分割结果的三维分割的磁共振成像体积与所述器官的正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示的相交结果来获得切过所述器官的所述分割结果的正中矢状面的二维坐标;通过使用被跟踪的超声探头来生成在所述器官的正中矢状面的超声图像的所述跟踪空间中的跟踪位置;由包括处理器和存储器的控制器的所述处理器将所述器官的所述正中矢状面的二维分割的超声表示配准到所述正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示以获得所述器官的所述正中矢状面的图像配准;以及由所述处理器基于所述器官的所述正中矢状面的所述二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的所述图像配准以及在所述正中矢状面的所述超声图像的所述跟踪空间中的所述跟踪位置来生成三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的配准。
根据本公开内容的又一方面,一种用于将磁共振成像(MRI)图像配准到跟踪空间的系统,所述跟踪空间包括超声探头和在由所述超声探头生成的超声图像中捕获的器官,所述系统包括:超声探头;以及控制器,其包括存储指令的存储器和运行所述指令的处理器。所述指令当由所述处理器运行时使所述控制器运行包括以下各项的过程:基于包括所述器官的分割结果的三维分割的磁共振成像体积与所述器官的正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示的相交结果来获得切过所述器官的所述分割结果的正中矢状面的二维坐标;通过使用所述超声探头来生成在所述器官的正中矢状面的超声图像的所述跟踪空间中的跟踪位置;将所述器官的所述正中矢状面的二维分割的超声表示配准到所述器官的所述正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示以获得所述器官的所述正中矢状面的图像配准;以及基于所述器官的所述正中矢状面的所述二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的所述图像配准以及在所述正中矢状面的所述超声图像的所述跟踪空间中的所述跟踪位置来生成三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的配准。这些方面中的每个方面都使用3D数据和(一个或多个)用于与临床医生所使用的标准2D参考系进行配准的算法来实现快速可行的多模态图像配准。
附图说明
当结合附图阅读时,根据以下详细描述将最佳地理解示例实施例。需要强调的是,各种特征不一定是按比例绘制的。实际上,为了讨论清楚,可以任意增大或减小尺寸。在适用和实用的地方,相同的附图标记表示相同的元件。
图1图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的过程。
图2A图示了根据代表性实施例的在多模态图像配准中使用的分割的磁共振成像体积的几何形状。
图2B图示了根据代表性实施例的在多模态图像配准中使用的分割的三维超声体积(3D超声体积)的几何形状、在分割的三维超声体积的空间中获得的二维超声图像(2D超声图像)的几何形状以及2D超声图像到分割的3D超声体积的图像配准。
图3图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的另一过程。
图4图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的系统。
图5图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的另一过程。
图6图示了根据代表性实施例的通用计算机系统,在该通用计算机系统上能够实施多模态图像配准的方法。
具体实施方式
在以下详细描述中,出于解释而非限制的目的,阐述了公开具体细节的代表性实施例,以便提供对根据本教导的实施例的透彻理解。可以省去已知的系统、设备、材料、操作方法和制造方法的描述,以避免使代表性实施例的描述不清楚。尽管如此,在本领域普通技术人员的能力范围内的系统、设备、材料和方法在本教导的范围内,并且可以根据代表性实施例来使用。应当理解,本文所使用的术语仅出于描述特定实施例的目的,而并非旨在进行限制。所定义的术语是在本教导的技术领域中通常理解和接受的定义术语的科学技术含义之外的含义。
应当理解,虽然在本文中可以使用术语第一、第二、第三等来描述各种元件或部件,但是这些元件或部件不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个元件或部件与另一元件或部件。因此,在不脱离本发明构思的教导的情况下,下面讨论的第一元件或部件也可以被称为第二元件或部件。
本文所使用的术语仅出于描述特定实施例的目的,而并不旨在进行限制。如说明书和权利要求书中所使用的术语“一”、“一个”和“该”的单数形式旨在包括单数形式和复数形式这两者,除非上下文另有明确规定。另外,当在本说明书中使用时,术语“包括”和/或“包含”和/或类似术语指定存在所记载的特征、元件和/或部件,但并不排除存在或增加一个或更多其他特征、元件、部件和/或其组。如本文所使用的术语“和/或”包括相关联的所列项目中的一个或多个项目的任何组合和所有组合。
除非另有说明,否则当说元件或部件被“连接到”、“耦合到”或“邻近”另一元件或部件时,应当理解,该元件或部件能够被直接连接或耦合到另一元件或部件,或者可以存在中间元件或部件。也就是说,这些术语和类似术语涵盖可以采用一个或多个中间元件或部件来连接两个元件或部件的情况。然而,当说元件或部件被“直接连接”到另一元件或部件时,这仅涵盖两个元件或部件彼此连接而没有任何中间或中介元件或部件的情况。
鉴于前述内容,因此,本公开内容通过其各个方面、实施例和/或特定特征或子部件中的一个或多个,旨在带来如下具体指出的优点中的一个或多个优点。为了解释而非限制的目的,阐述了公开具体细节的示例实施例,以便提供对根据本教导的实施例的透彻理解。然而,与本文中公开的具体细节背离的与本公开内容一致的其他实施例仍在权利要求的范围内。此外,可以省去对众所周知的装置和方法的描述,以避免使示例实施例的描述不清楚。这样的方法和装置在本公开内容的范围内。
图1图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的过程。
在下面的描述中,磁共振成像可以被称为首字母缩写词MRI或MR。超声可以被称为首字母缩写词US。电磁可以被称为首字母缩写词EM。这些首字母缩写词中的任一个均可以与说明书和附图中的基础术语互换使用。
在图1中,该过程开始于S110处,其中,对3D MRI体积中的指定器官(例如,前列腺)进行分割以获得3D分割的MRI体积。分割结果是器官表面的表示并且包括例如器官表面上的3D MRI坐标中的点集以及通过连接相邻组的3个点定义的三角形平面段,使得整个器官表面被不相交的三角形平面的网格覆盖(例如参见图2A的左侧)。可以在介入医学流程之前(包括在不同地方在不同日期)获得3D MRI体积。
也就是说,在S110处,可以对3D MRI图像I3D MRI中的前列腺进行分割以产生前列腺3D MRI分割结果S3D MRI。可以定义3D MRI坐标系,使得器官的轴向视图对应于体积中的xy平面,而器官的矢状视图对应于体积中的yz平面。
作为MRI的简要说明,图4所示的磁共振成像系统472在发射阶段中使用可变序列以经由射频(RF)线圈将B1场选择性递送到对象。在接收阶段中,由B1场激发的氢原子返回到最初位置(即,在B1场的选择性递送之前的位置)并发出微弱的射频信号,该微弱的射频信号能够被局部线圈拾取(对象身体上或附近的局部射频线圈)并用于产生图像。磁共振成像信息包括来自该微弱的射频信号的信息,该微弱的射频信号被局部线圈检测到,该局部线圈被特定地放置为拾取来自人体的氢原子的微弱的射频信号。
在S120处,从3D分割的MRI体积中提取正中矢状面的2D分割的MRI表示。正中矢状面是将身体或器官划分为左右两部分的解剖平面。该平面可以处于身体的中心并将身体分成两半。在下面说明的图2A和图2B中,在图2A中被标示为XMR_ML、YMR_ML的虚线和在图2B中被标示为XUS_ML、YUS_ML的虚线定义针对3D体积中示出的分割的前列腺的正中矢状面。正中矢状面是在医学成像中常用的参考平面。可以预先设置诸如MRI系统之类的医学仪器以示出针对正中矢状面的视图。医生习惯于以徒手超声的方式获得正中矢状视图平面。
如图2A的左侧所示,能够确定S3D MR中的正中矢状面位置xm,即,切过前列腺分割结果的中心的yz MRI截面的x坐标。例如,能够通过计算S3D MR的表面上的所有点的质心的x坐标来确定S3D MR中的正中矢状面位置xm。替代地,能够将xm计算为在S3D MR周围的沿着x轴的界定框的中平面。当然,也可以手动确定xm。通过使用xm,能够确定从3D MRI坐标系到MRI正中矢状面的坐标系的变换,即,T3D MR→MR_ML。在给定在S130处定义的坐标约定的情况下,该变换包括围绕y轴旋转90度,然后沿着z轴平移xm,如图2A的右侧所示。
如图2A所示,然后能够通过计算S3D MRI与yz平面在x位置xm处的相交结果来确定正中矢状面MRI分割结果SMR_ML。
在S130处,根据正中矢状面的2D分割的MRI表示来定义MRI正中矢状面的2D坐标。这在图2A的左侧框中具体示出为虚线勾画出通过前列腺分割结果的正中矢状面,并且这样的正中矢状面的2D坐标很容易从3D分割的MRI体积的最初信息中导出。
在S140处,获得3D超声体积,然后对该3D超声体积进行分割以获得分割的3D超声视图。不是一定要实况(即,实时)获得3D超声体积,在超声探头扫掠整个器官时,也能够根据(被跟踪的)2D超声平面的集合的采集结果来重建3D超声体积。通常在与介入医学流程同一天(即,在时间上接近)(例如在介入医学流程开始时)获得3D超声体积。
可以在介入医学流程期间获得3D超声体积,然后将该3D超声体积用作针对本文描述的过程的输入,以便最终将最初的3D分割的MRI体积与用于跟踪超声探头的跟踪空间配准,该超声探头用于获得3D超声体积。例如,在介入医学流程开始时或在介入医学流程期间,能够获得前列腺的被跟踪的3D超声(3D US)图像或重建结果I3D US。能够通过将在使超声成像探头扫掠整个前列腺时获得的一系列空间跟踪的二维超声图像(2D超声图像)重建成体积来获得被跟踪的3D超声重建结果I3D US。对I3D US的分割产生S3D US。
在S150处,采集正中矢状面的超声图像。可以例如通过自动控制的或基于用户输入控制的超声探头来获得超声图像。例如,可能会要求用户专门尝试定位超声探头,使得由探头采集的2D图像是器官的正中矢状面。例如,可以用指令指示操作者沿着前列腺的中线定位超声探头以采集正中矢状图像IUS_ML,并且采集在跟踪空间中的超声探头的对应的被跟踪的空间姿态。跟踪坐标系中的正中矢状面对应于在图2B的左侧中的平面xyUS_ML。能够例如以从2D US图像坐标系到电磁跟踪坐标系的坐标变换TUS→EM的形式记录IUS_ML的跟踪姿态。
在S160处,将正中矢状面的超声图像与分割的3D超声视图配准以获得正中矢状面的2D超声分割结果。例如,能够将正中矢状图像IUS_ML自动配准到3D US分割的图像体积I3D US。然后能够计算IUS_ML与前列腺分割结果S3D US的相交结果。该相交结果在IUS_ML中产生了前列腺的2D分割结果SUS_ML,如图2B的右侧所示。结果是,与简单地获取3D US的正中矢状面相比,得到了更加准确的正中矢状超声视图的表示,因为3D US体积(与MRI体积不同)不一定是利用前列腺与体积坐标轴的特定对齐来采集的。
为了辅助IUS_ML到I3D US的图像配准,可以从正中矢状面xyUS_ML开始并沿着垂直方向大致移动来获得部分扫掠结果I3D US_ML。与仅使用单个正中矢状图像IUS_ML相比,该部分扫掠结果中包含的增加的空间信息会引起更高的图像配准准确度。
在S170处,将来自S160的正中矢状面的2D超声分割结果与来自S120的正中矢状面的2D分割的MRI表示进行配准以获得从MRI到超声的2D变换。换句话说,在SUS_ML与SMR_ML之间执行2D图像配准,即,分别在超声和MRI中进行正中矢状分割,从而产生变换TMRI→US。例如,能够使用迭代最近点算法(ICP算法)使SUS_ML与SMR_ML之间的点对点边界距离最小化来获得图像配准。替代地,可以在该最小化中使用3D MRI分割结果S3D MRI与3D US分割结果S3D US之间的边界距离,同时在求解TMR→US时仍然允许仅更新平面内变换参数。
与S3D MR与S3D US之间的六自由度的完全配准相比,2D平面内图像配准在计算上更简单并且消除了错误的平面外平移和旋转的可能性,这些错误被认为是可忽略的,因为用指令指示用户将探头手动定位在正中矢状位置。可以在图像配准之前大致地预先对准边界。例如,能够基于边界的质心位置来近似边界。
在S180处,使用来自S130的正中矢状面的2D坐标、在S170处从MRI到超声的2D变换以及来自S150的在跟踪空间中的正中矢状面的跟踪位置来将最初的3D MRI体积配准到跟踪空间。最终,图1中的过程的结果是从MRI图像到跟踪空间的3D变换,使得3D MRI体积被配准到跟踪空间。以这种方式,MRI能够与超声一起被显示在跟踪空间中,其准确度是先前未能获得或无法获得的。也就是说,能够控制显示器以在整个电磁跟踪空间中显示与磁共振成像图像的对应部分相融合的实况被跟踪超声图像。
读取针对S180的以符号表示的各个变换的方法是从右到左串联,以最终产生所期望的T3D MR→EM。值得注意的是,超声坐标系US_ML等同于2D超声坐标系,因为用指令指示用户在正中矢状位置获得2D US图像。正中矢状位置至少针对前列腺而言是标准的临床超声视图,熟悉该主题的医生应当能够容易地识别出正中矢状位置。
结果得到的变换T3D MR→EM能够用于对实况被跟踪超声图像与MRI图像的对应部分进行融合成像显示。这能够例如通过以下操作来完成:获得任何实况超声图像的跟踪位置TUS→EM,并且计算TUS→3D MR=(T3D MR→EM)-1·TUS→EM以得到与当前的2D US图像相对应的MRI坐标,其中,(·)-1表示逆变换。
图2A图示了根据代表性实施例的在多模态图像配准中使用的分割的磁共振成像体积的几何形状。
图2A示出了对切过3D MRI前列腺分割结果的正中矢状面的提取,从而产生如右侧的2D中的分离出的SMR_ML。图2A的左侧所示的坐标Xm是XYZ坐标系中的3D坐标。虚线是YZ平面中的矢状视图。左侧的界定框中的形状不规则的对象是3D中的前列腺的分割结果。值得注意的是,图2A的左侧的3D中的前列腺的表示周围的不规则实线是前列腺分割结果与前列腺的正中矢状面的相交结果,并且与图2A的右侧的2D中的不规则实线相关。也就是说,图2的右侧示出了MRI中的前列腺的分割的正中矢状面的2D表示。
图2B图示了根据代表性实施例的在多模态图像配准中使用的分割的三维超声体积的几何形状、在与3D超声体积同一空间中获得的2D超声图像的几何形状以及2D超声图像到分割的3D超声体积的图像配准。
图2B示出了在被配准到左侧的3D超声体积中的正中矢状视图IUS_ML中获得的2D超声图像。与3D超声体积的对应相交结果被变换到IUS_ML坐标。换句话说,图2B的左侧的3D模型再次与右侧的2D图像相关。
顺便提及,在图2B的右侧的图像中,前侧是顶部,后侧是底部,头部在左侧,而脚部在右侧。另外,图2B的左侧的前列腺的表示周围的不规则实线与图2B的右侧的不规则实线相关。特别地,图2B中的不规则实线是正中矢状面与如左侧的3D MRI坐标所示的器官分割结果的相交结果。
图3图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的另一过程。
图3示出并描述了用于具有对超声探头的电磁跟踪的前列腺融合活检的MRI-超声图像配准的特定用例的元件的实施例。换句话说,在图3的实施例中,组合了三个单独的可视化(即,包括前列腺的MRI、包括前列腺的超声以及在包括超声成像探头和前列腺的三维空间中的电磁跟踪)。在图3中示出并描述的特征也适用于其他器官、成像模态和流程。
在图3中,目的是计算预先采集的MRI体积图像(I3D MRI)与在融合成像流程期间使用的电磁跟踪坐标系的图像配准,即,T3D MRI→EM。
在S301处的第一步骤或过程中,获得前列腺的3D MRI体积的图像作为I3D MRI。在S311处的第二步骤或过程中,对前列腺的3D MRI体积的图像I3D MRI进行分割以产生前列腺3D MRI分割结果S3D MRI。
在S321处的第三步骤或过程中,定义从3D MRI到2D正中矢状面坐标的坐标变换,即,T3D MRI→MRI_ML。在S331处的第四步骤或过程中,提取MRI分割结果S3D MRI中的正中矢状面,即,SMRI_ML。MRI分割结果中的正中矢状面是S3D MRI与2D正中矢状面的相交结果。
在S341处的第五步骤或过程中,获得前列腺的被跟踪的3D超声体积或重建结果,即,I3D US。在S351处的第六步骤或过程中,将3D超声体积I3D US中的前列腺进行分割以产生S3D US。
在S361处的第七步骤或过程中,用指令指示操作者利用超声探头来获得并记录前列腺的正中矢状超声图像IUS_ML。在S371处的第八步骤或过程中,将超声探头的跟踪位置TUS→EM记录在电磁跟踪空间中。
在S376处的第九步骤或过程中,将正中矢状超声图像IUS_ML自动配准到3D超声体积I3D US或与之自动配准。通过计算来提取IUS_ML与前列腺分割结果S3D US的相交结果以在正中矢状图像中产生前列腺的2D分割结果SUS_ML。
在S381处的第十步骤或过程中,在超声正中矢状面的分割结果SUS_ML与磁共振成像正中矢状面的分割结果SMRI_ML之间执行2D图像配准。可以使用例如迭代最近点(ICP)算法来执行第十步骤或过程中的2D图像配准。第十步骤或过程的结果是磁共振成像坐标到超声坐标的变换TMRI→US。
在S391处的第十一步骤或过程中,一系列变换得到被配准到电磁跟踪的3D磁共振成像,即,T3D MRI→EM。这些变换是从3D磁共振成像到磁共振成像的正中矢状面,然后从磁共振成像的正中矢状面到超声的正中矢状面,然后从超声的正中矢状面到电磁跟踪场(即,T3D MRI→MRI_ML、TMRI→US和TUS→EM)以产生所期望的T3D MRI→EM。也就是说,在S391处的最终结果是预先采集的MRI体积3D MRI与在融合成像流程期间使用的电磁跟踪坐标系的图像配准,即,T3D MRI→EM。
图4图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的系统。
在图4中,超声系统450包括具有处理器461和存储器462的中央站460、触摸面板463、监视器459以及通过数据连接458(例如,有线或无线数据连接)被连接到中央站460的超声成像探头456。虽然本文描述的多模态图像配准通常或至少将常常涉及介入医学过程,但是在图4中并未示出介入医学设备,因为与介入医学设备所特有的东西相比,多模态图像配准更关注对来自不同模式的图像进行配准。
还示出了磁共振成像系统472。为了清楚起见,可以在与超声系统450不同的时间和地点提供用于多模态图像配准的MRI图像,在这种情况下,磁共振成像系统472并不是必须与超声系统450处于相同的位置。在图4中,磁共振成像系统472被示为与超声系统450在一起,并且来自MRI模式和超声模式的图像被提供给包括处理器491和存储器492的配准系统490。在多模态图像配准的背景下,配准系统490可以被视为控制用于对来自本文描述的多种模式的图像进行配准的过程的控制器。换句话说,配准系统490可以是执行本文描述的功能和过程或以其他方式控制对本文描述的功能和过程的执行的控制器。配准系统490可以是独立系统,也可以被实施在修改的电子系统(例如,在介入医学流程中使用的超声系统)中。
配准系统490包括处理器491和存储器492。配准系统490直接或间接地(通过例如网络或从计算机可读介质)从磁共振成像系统472接收数据。通过例如处理器391运行存储器392中的指令,配准系统490执行本文描述的过程。然而,配准系统490也可以被实施在中央站460中或由中央站460来实施或以任何其他机制来实施。处理器491和存储器492的组合,无论是在配准系统490中还是在另一配置中,都可以被视为如本文所使用的术语“控制器”。
图5图示了根据代表性实施例的用于多模态图像配准的另一过程。
在图5中,左侧最初示出MRI过程,而右侧最初示出超声过程。这种可视化反映出不同的过程可以并行执行,也可以在完全不同的时间和地点执行。
在S501处,采集3D MRI体积。在S511处,对3D MRI体积中的前列腺进行分割。在S521处,获得2D正中矢状面坐标,并且在S531处,从分割的3D MRI与2D正中矢状面的相交结果中提取正中矢状分割平面。
在S541处,获得被跟踪的3D超声。在S551处,对被跟踪的3D超声中的前列腺进行分割。在S561处,获得3D超声的2D正中矢状面,并且在S571处,从2D正中矢状面与分割的3D超声分割结果的相交结果中提取正中矢状面。
在S581处,配准来自超声的2D分割结果与来自MRI的2D分割结果。在S591处,将跟踪坐标系中的被跟踪的3D超声与流程前3D MRI进行配准。结果,能够在同一坐标空间中显示流程前MRI和超声图像这两者。特别地,能够在为了跟踪超声探头而最初为超声提供的跟踪空间中显示流程前MRI和超声。
图6图示了根据代表性实施例的通用计算机系统,在该通用计算机系统上能够实施多模态图像配准的方法。
计算机系统600能够包括一组指令,该组指令能够被运行以使计算机系统600执行本文公开的方法或基于计算机的功能中的任何一个或多个。计算机系统600可以作为独立设备操作,也可以例如使用网络601被连接到其他计算机系统或外围设备。图6中的计算机系统600的任何或所有元件和特性都可以表示中央站460、配准系统490、超声成像探头456、超声系统450或能够包括控制器并执行本文描述的过程的其他类似设备和系统的元件和特性。
在联网部署中,计算机系统600可以在服务器-客户端用户网络环境中以客户端的身份进行操作。计算机系统600也能够被完全或部分实施为或并入各种设备,例如,控制站、成像探头、无源超声传感器、固定计算机、移动计算机、个人计算机(PC)或能够运行指定要由该机器(顺序地或以其他方式)采取的动作的一组指令的任何其他机器。计算机系统600能够被结合为或并入以下设备:该设备继而又在包括额外设备的集成系统中。在实施例中,计算机系统600能够使用提供视频或数据通信的电子设备来实施。另外,虽然图示了计算机系统600,但是术语“系统”也应被认为包括独立或联合运行一组或多组指令以执行一种或多种计算机功能的系统或子系统的任何集合。
如图6所示,计算机系统600包括处理器610。用于计算机系统600的处理器610是有形且非瞬态的。本文中使用的术语“非瞬态”不应被解读为永恒的状态特性,而应被解读为将持续一定时段的状态的特性。术语“非瞬态”特别否认短暂的特性,例如在任何时间任何地方仅短暂存在的载波或信号或其他形式的特性。本文描述的任何处理器是制造品和/或机器部件。用于计算机系统600的处理器被配置为运行软件指令以执行如本文的各个实施例中所描述的功能。用于计算机系统600的处理器可以是通用处理器,也可以是专用集成电路(ASIC)的部分。用于计算机系统600的处理器还可以是微处理器、微型计算机、处理器芯片、控制器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、状态机或可编程逻辑设备。用于计算机系统600的处理器还可以是逻辑电路(包括诸如现场可编程门阵列(FPGA)之类的可编程门阵列(PGA)),或者是包括离散门和/或晶体管逻辑单元的另一种类型的电路。用于计算机系统600的处理器可以是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或这两者。另外,本文描述的任何处理器可以包括多个处理器、并行处理器或这两者。多个处理器可以被包括在单个设备或多个设备中,或者被耦合到单个设备或多个设备。
此外,计算机系统600包括能够经由总线608彼此通信的主存储器620和静态存储器630。本文描述的存储器是能够存储数据和可执行指令的有形存储介质,并且在将指令存储在存储器中的时间期间是非瞬态的。本文中使用的术语“非瞬态”不应被解读为永恒的状态特性,而应被解读为将持续一定时段的状态的特性。术语“非瞬态”特别否认短暂的特性,例如在任何时间任何地方仅短暂存在的载波或信号或其他形式的特性。本文描述的存储器是制造品和/或机器部件。本文描述的存储器是计算机能够从中读取数据和可执行指令的计算机可读介质。本文描述的存储器可以是随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、闪速存储器、电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、寄存器、硬盘、可移动磁盘、磁带、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能磁盘(DVD)、软盘、蓝光碟或本领域已知的任何其他形式的存储介质。存储器可以是易失性的或非易失性的,安全的和/或加密的,不安全的和/或未加密的。
如图所示,计算机系统600还可以包括视频显示单元650,例如,液晶显示器(LCD)、有机发光二极管(OLED)、平板显示器、固态显示器或阴极射线管(CRT)。另外,计算机系统600可以包括输入设备660(例如,键盘/虚拟键盘或触敏输入屏幕或具有语音识别的语音输入部)和光标控制设备670(例如,鼠标或触敏输入屏幕或垫)。计算机系统600还能够包括磁盘驱动器单元680、信号生成设备690(例如,扬声器或遥控器)以及网络接口设备640。
在实施例中,如图6所示,磁盘驱动器单元680可以包括计算机可读介质682,在该计算机可读介质682中能够嵌入一组或多组指令684(例如,软件)。能够从计算机可读介质682读取该一组或多个指令684。另外,指令684在由处理器运行时能够用于执行本文描述的方法和过程中的一个或多个。在实施例中,指令684在由计算机系统600运行期间可以完全或至少部分地驻留在主存储器620、静态存储器630和/或处理器610中。
在替代实施例中,能够构造专用硬件实施方式(例如,专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑阵列和其他硬件部件)以实施本文描述的方法中的一个或多个方法。本文描述的一个或多个实施例可以使用两个或更多个特定的互连硬件模块或设备来实施功能,这两个或更多个特定的互连硬件模块或设备具有能够在模块之间并通过模块进行通信的相关控制和数据信号。因此,本公开内容涵盖软件、固件和硬件实施方式。本申请中的任何内容都不应被解读为仅(能)利用软件而不利用硬件(例如,有形的非瞬态处理器和/或存储器)来实施。
根据本公开内容的各种实施例,可以使用运行软件程序的硬件计算机系统来实施本文描述的方法。另外,在示例性非限制性实施例中,实施方式能够包括分布式处理、部件/对象分布式处理以及并行处理。能够构造虚拟计算机系统处理以实施本文描述的方法或功能中的一个或多个,并且本文描述的处理器可以用于支持虚拟处理环境。
本公开内容设想了一种计算机可读介质682,其包括指令684或者响应于传播的信号而接收并运行指令684,使得连接到网络601的设备能够通过网络601来传输视频或数据。另外,可以经由网络接口设备640在网络601上发送或接收指令684。
因此,多模态图像配准实现了流程前MRI与流程内超声的图像配准,即使在不同模式之间没有共同的被成像特征的情况下(例如当对前列腺进行成像时)也是如此。
虽然已经参考若干示例性实施例描述了多模态图像配准,但是应当理解,已经使用的词语是描述性和说明性的词语,而不是限制性的词语。如目前陈述和修改的,可以在权利要求的范围内进行改变,而在其各个方面不脱离多模态图像配准的范围和精神。虽然已经参考特定的手段、材料和实施例描述了多模态图像配准,但是多模态图像配准并不旨在限于所公开的细节;相反,多模态图像配准扩展到例如在权利要求的范围内的所有功能上等效的结构、方法和用途。
例如,能够使用本文描述的特征来执行重新配准或运动补偿,这些特征例如为针对图1、图3和图5的方法所示出和描述的过程的后面几个特征。例如,当前列腺移动时,能够执行重新配准甚至运动补偿。也就是说,本文描述的过程能够包括:在确定前列腺的移动的基础上,基于该器官的正中矢状面的二维坐标、该器官的正中矢状面的图像配准以及在该正中矢状面的超声图像的跟踪空间中的跟踪位置来重新生成三维磁共振成像体积在跟踪空间中的图像配准。
另外,能够例如通过估计通过3D MRI图像中的前列腺的正中矢状面的x位置来直接获得2D MRI正中矢状面分割结果SMR_ML,而无需首先获得S3D MR。例如,这能够通过假定前列腺处于3D MRI图像的中心来完成。然后只能在3D MRI体积的选定的正中矢状面中执行2D分割。
另外,能够直接分割前列腺的2D正中矢状超声图像,而不是将其配准到3D超声体积并通过3D分割来提取2D截面。
作为另一替代方案,如果已知3D超声的正中矢状面,则能够直接执行2D图像配准。特别地,能够代替在上述实施例中描述的2D到3D的图像配准而将3D超声的正中矢状面直接配准到超声正中矢状面的图像。能够以多种方式识别3D超声的正中矢状面,包括自动识别,基于体积的手动评估的识别或基于在3D扫掠的采集期间执行的特定用户指令的识别。
作为又一替代方案,取决于所使用的超声探头的类型和被成像的器官,可以选择除了“矢状视图”以外的不同参考视图。例如,能够选择并使用轴向视图或冠状视图。
本文描述的实施例的图示旨在提供对各种实施例的结构的一般理解。虽然所讨论的实施例涉及融合引导的前列腺活检,但是本发明不限于此。特别地,本公开内容通常也适用于除了前列腺以外的其他器官。这些图示并不旨在用作对本文描述的本公开内容的所有元件和特征的完整描述。在回顾了本公开内容之后,许多其他实施例对于本领域技术人员而言会是显而易见的。可以利用其他实施例并从本公开内容中导出其他实施例,使得可以在不脱离本公开内容的范围的情况下做出结构和逻辑上的替换和改变。另外,这些图示仅是代表性的,并且可能并没有按比例绘制。图示中的某些比例可能被放大,而其他比例可能被最小化。因此,本公开内容和附图应被认为是说明性的而不是限制性的。
可以仅出于方便的目的而将本文公开的一个或多个实施例独立地和/或共同地称为术语“发明”,但这并不意味着将本申请的范围限制为任何特定的发明或发明构思。此外,虽然在本文中已经图示和描述了特定实施例,但是应当理解,被设计为实现相同或相似目的的任何后续布置都可以代替所示的特定实施例。本公开内容旨在覆盖各种实施例的任何和所有随后的修改或变化。通过回顾说明书,以上实施例的组合以及本文中未具体描述的其他实施例对于本领域技术人员而言将是显而易见的。
所提供的本公开内容的摘要符合37C.F.R.§1.72(b),并且在提交摘要时应当理解,摘要并不用于解读或限制权利要求的范围或含义。另外,在前面的详细描述中,为了简化本公开内容,各种特征可以被组合在一起或者被描述在单个实施例中。本公开内容不应被解读为反映了以下意图:所要求保护的实施例需要比每个权利要求中明确记载的特征更多的特征。相反,如以下权利要求所反映的,发明主题可以指向少于所公开的实施例中的任一个实施例的所有特征。因此,以下权利要求被并入详细描述中,其中,每个权利要求独立定义要求保护的主题。
提供对所公开的实施例的前述描述以使得任何本领域技术人员能够实践本公开内容中描述的构思。正因如此,以上公开的主题应被认为是说明性的,而不是限制性的,并且权利要求旨在覆盖落入本公开内容的真实精神和范围内的所有这样的修改、增强和其他实施例。因此,在法律允许的最大范围内,本公开内容的范围将由以下权利要求及其等同物的最广泛的允许解读来确定,并且不应局限于或限制于前述详细描述。
Claims (14)
1.一种用于将磁共振成像(MRI)图像配准到跟踪空间的控制器,所述跟踪空间包括被跟踪的超声探头和在由所述超声探头生成的超声图像中捕获的器官,所述控制器包括:
存储指令的存储器;以及
运行所述指令的处理器,
其中,所述指令当由所述处理器运行时使所述控制器运行包括以下各项的过程:
基于包括所述器官的分割结果的三维分割的磁共振成像体积与通过所述器官的正中矢状面的相交结果来获得切过所述器官的所述分割结果的正中矢状面的二维坐标;
通过使用被跟踪的超声探头来生成在所述器官的所述正中矢状面的超声图像的所述跟踪空间中的跟踪位置;
将所述器官的所述正中矢状面的二维分割的超声表示配准到所述器官的所述正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示以获得所述器官的所述正中矢状面的图像配准;以及
基于所述器官的所述分割结果的所述正中矢状面的所述二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的所述图像配准以及在所述正中矢状面的所述超声图像的所述跟踪空间中的所述跟踪位置来生成三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的配准。
2.根据权利要求1所述的控制器,其中,由所述控制器运行的所述过程还包括:
分割三维磁共振成像体积以获得所述三维分割的磁共振成像体积;以及
在所述三维分割的磁共振成像体积中识别所述器官的所述正中矢状面以获得所述器官的所述正中矢状面的所述二维分割的磁共振成像表示。
3.根据权利要求2所述的控制器,其中,由所述控制器运行的所述过程还包括:
将所述正中矢状面的所述二维分割的磁共振成像表示的坐标变换到所述器官的所述正中矢状面的所述二维坐标。
4.根据权利要求1所述的控制器,其中,由所述控制器运行的所述过程还包括:
控制三维超声体积的生成;
分割所述三维超声体积以获得分割的三维超声体积;以及
在所述分割的三维超声体积中识别所述器官的所述正中矢状面以识别超声正中矢状面。
5.根据权利要求4所述的控制器,其中,所述器官的所述正中矢状面是基于从用户提示的输入来识别的。
6.根据权利要求1所述的控制器,其中,由所述控制器运行的所述过程还包括:
获得所述器官的所述正中矢状面的所述二维分割的磁共振成像表示;
控制三维超声体积的生成;
分割所述三维超声体积以获得分割的三维超声体积;
在所述分割的三维超声体积中识别所述器官的所述正中矢状面以识别超声正中矢状面;以及
将所述器官的所述正中矢状面的所述二维分割的磁共振成像表示配准到所述超声正中矢状面。
7.根据权利要求6所述的控制器,其中,所述器官的所述正中矢状面的所述二维分割的磁共振成像表示到所述超声正中矢状面的所述配准是使用迭代最近点算法来执行的。
8.根据权利要求1所述的控制器,
其中,所述器官包括前列腺。
9.根据权利要求1所述的控制器,
其中,在所述跟踪空间中对所述三维磁共振成像体积的所述图像配准是在介入医学流程期间实况执行的。
10.根据权利要求1所述的控制器,其中,由所述控制器运行的所述过程还包括:
通过将在使所述超声探头扫掠整个所述器官时获得的一系列空间跟踪的二维超声图像重建成体积来生成三维超声体积。
11.根据权利要求1所述的控制器,其中,由所述控制器运行的所述过程还包括:
控制显示器以显示与磁共振成像图像的对应部分融合的实况跟踪的超声图像。
12.根据权利要求1所述的控制器,其中,由所述控制器运行的所述过程还包括:
确定所述器官的移动;以及
在确定所述器官的移动的基础上,基于所述器官的所述正中矢状面的所述二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的所述图像配准以及在所述正中矢状面的所述超声图像的所述跟踪空间中的所述跟踪位置来重新生成所述三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的所述配准。
13.一种用于将磁共振成像(MRI)图像配准到跟踪空间的方法,所述跟踪空间包括超声探头和在由所述超声探头生成的超声图像中捕获的器官,所述方法包括:
基于包括所述器官的分割结果的三维分割的磁共振成像体积与所述器官的正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示的相交结果来获得切过所述器官的所述分割结果的正中矢状面的二维坐标;
通过使用被跟踪的超声探头来生成在所述器官的正中矢状面的超声图像的所述跟踪空间中的跟踪位置;
由包括处理器和存储器的控制器的所述处理器将所述器官的所述正中矢状面的二维分割的超声表示配准到所述正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示以获得所述器官的所述正中矢状面的图像配准;以及
由所述处理器基于所述器官的所述正中矢状面的所述二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的所述图像配准以及在所述正中矢状面的所述超声图像的所述跟踪空间中的所述跟踪位置来生成三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的配准。
14.一种用于将磁共振成像(MRI)图像配准到跟踪空间的系统,所述跟踪空间包括超声探头和在由所述超声探头生成的超声图像中捕获的器官,所述系统包括:
控制器,其包括存储指令的存储器和运行所述指令的处理器,以及
超声探头,
其中,所述指令当由所述处理器运行时使所述控制器运行包括以下各项的过程:
基于包括所述器官的分割结果的三维分割的磁共振成像体积与所述器官的正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示的相交结果来获得切过所述器官的所述分割结果的正中矢状面的二维坐标;
通过使用所述超声探头来生成在所述器官的正中矢状面的超声图像的所述跟踪空间中的跟踪位置;
将所述器官的所述正中矢状面的二维分割的超声表示配准到所述器官的所述正中矢状面的二维分割的磁共振成像表示以获得所述器官的所述正中矢状面的图像配准;以及
基于所述器官的所述正中矢状面的所述二维坐标、所述器官的所述正中矢状面的所述图像配准以及在所述正中矢状面的所述超声图像的所述跟踪空间中的所述跟踪位置来生成三维磁共振成像体积到所述跟踪空间的配准。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101681504A (zh) * | 2006-11-27 | 2010-03-24 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于将实时超声图像与预先获取的医学图像进行融合的系统和方法 |
CN103356284A (zh) * | 2012-04-01 | 2013-10-23 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 手术导航方法和系统 |
CN106236133A (zh) * | 2015-06-12 | 2016-12-21 | 三星麦迪森株式会社 | 用于显示超声图像的方法和设备 |
WO2017089509A1 (en) * | 2015-11-25 | 2017-06-01 | Koninklijke Philips N.V. | System for tracking an ultrasonic probe in a body part |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7244233B2 (en) * | 2003-07-29 | 2007-07-17 | Ntd Laboratories, Inc. | System and method for utilizing shape analysis to assess fetal abnormality |
KR101121379B1 (ko) * | 2009-09-03 | 2012-03-09 | 삼성메디슨 주식회사 | 복수의 뷰에 대한 복수의 단면 영상을 제공하는 초음파 시스템 및 방법 |
US9498188B2 (en) * | 2012-07-20 | 2016-11-22 | Fujifilm Sonosite, Inc. | Enhanced ultrasound imaging apparatus and associated methods of work flow |
WO2015136392A1 (en) * | 2014-03-11 | 2015-09-17 | Koninklijke Philips N.V. | Image registration and guidance using concurrent x-plane imaging |
WO2016081321A2 (en) * | 2014-11-18 | 2016-05-26 | C.R. Bard, Inc. | Ultrasound imaging system having automatic image presentation |
US11064979B2 (en) * | 2016-05-16 | 2021-07-20 | Analogic Corporation | Real-time anatomically based deformation mapping and correction |
-
2019
- 2019-05-16 US US17/056,652 patent/US20210251696A1/en active Pending
- 2019-05-16 CN CN201980040828.0A patent/CN112292710A/zh active Pending
- 2019-05-16 WO PCT/EP2019/062709 patent/WO2019219861A1/en active Application Filing
- 2019-05-16 JP JP2020564485A patent/JP7341165B2/ja active Active
- 2019-05-16 EP EP19728324.5A patent/EP3794553B1/en active Active
- 2019-05-16 CA CA3100458A patent/CA3100458A1/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101681504A (zh) * | 2006-11-27 | 2010-03-24 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于将实时超声图像与预先获取的医学图像进行融合的系统和方法 |
CN103356284A (zh) * | 2012-04-01 | 2013-10-23 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 手术导航方法和系统 |
CN106236133A (zh) * | 2015-06-12 | 2016-12-21 | 三星麦迪森株式会社 | 用于显示超声图像的方法和设备 |
WO2017089509A1 (en) * | 2015-11-25 | 2017-06-01 | Koninklijke Philips N.V. | System for tracking an ultrasonic probe in a body part |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
JHIMLI MITRA: "Multimodal Image Registration Applied to Magnetic Resonance and Ultrasound Prostatic Images", 31 January 2012, UNIVERSITÉ DE BOURGOGNE, pages: 1 - 177 * |
SHENG XU 等: "Real-time MRI-TRUS fusion for guidance of targeted prostate biopsies", COMPUTER AIDED SURGERY, 30 September 2008 (2008-09-30), pages 255 - 264, XP009114007 * |
倪东;吴海浪;: "基于核磁-超声融合的前列腺靶向穿刺系统", 深圳大学学报(理工版), no. 02, pages 111 - 118 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021524302A (ja) | 2021-09-13 |
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JP7341165B2 (ja) | 2023-09-08 |
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