CN1823349A - 内窥镜路径规划的系统和方法 - Google Patents
内窥镜路径规划的系统和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN1823349A CN1823349A CN 200480019968 CN200480019968A CN1823349A CN 1823349 A CN1823349 A CN 1823349A CN 200480019968 CN200480019968 CN 200480019968 CN 200480019968 A CN200480019968 A CN 200480019968A CN 1823349 A CN1823349 A CN 1823349A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- path
- target
- lung
- artery
- airway
- 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.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Endoscopes (AREA)
Abstract
提供了一种用于进行内窥镜路径规划的系统和方法。所述方法包含:识别出肺中的目标(310),其中所述目标位于所述肺的外围气道中;生成到所述目标的内窥镜路径(320-360),其中,外围动脉被用作所述外围气道的替代物;并且观察所述内窥镜路径(370)。
Description
相关申请的交叉参考
本申请要求美国临时申请第60/486,319号的权益,该临时申请于2003年7月11日提交,其副本在此引入作为参考。
发明背景
技术领域
本发明涉及内窥镜路径规划,并且尤其涉及利用动脉作为气道的替代物的内窥镜路径规划。
相关领域讨论
带有经支气管活检(TBBx)的支气管镜检查是一种诊断程序,其中经鼻或嘴插入支气管镜以采集肺组织的多个标本。与诸如经胸穿刺活检(TTNBx)和电视辅助胸腔镜手术(VATS)等其它对可疑肺结节进行组织检查的方法相比较,TBBx已被证明对患者创伤小。然而,直到最近,由于支气管镜的尺寸,TBBx被局限于总是靠近主气道的中心结节。
随着引入超薄支气管镜,现在可能横穿外围气道来到达肺中的外围结节。然而,难于规划经数个分支气道到达所期望的外围结节的路径。即使使用能够获得具有例如0.5mm的各向同性分辨率的图像体积的多层计算机断层扫描(CT)成像系统,由于部分体积效应也不能在图像数据中看到所期望的结节附近的外围气道。另外,由于气道重复地分支成更小的外围气道,可能的通道数量呈指数关系增加,使之难于规划到所期望的外围结节的通道。
虚拟内窥镜检查是一种用于从三维(3D)医学图像扫描中产生显影(visualization)的技术,所产生的显影与由诸如支气管镜检查、血管镜检查(angioscopy)以及结肠镜检查等的当前的内窥镜程序所产生的图像有类似的外观。通过向医学专家指示在实际的支气管镜检查中它们将移动的路径,这些虚拟的内窥镜显影是对医学专家有价值的辅助。然而,虚拟内窥镜技术受限于可用的3D数据的分辨率,并且因而被限制于在CT图像数据中可见的肺的中心气道。
已证明,在CT图像数据中,外围动脉比外围气道明显得多,因为外围动脉不受到相同程度的部分体积效应的损害。另外,在解剖学研究中表明,在整个肺中气道和动脉相互平行。
因此,需要一种虚拟内窥镜路径规划的系统和方法,其使得医学专家(诸如支气管镜医生)能够规划经数个外围气道到达肺中所期望的外围结节的路径。
发明概述
通过提供一种利用动脉作为气道的替代物来进行内窥镜路径规划的系统和方法,本发明克服了现有教义中遇到的上述问题和其它问题。
在本发明的一个实施方案中,一种用于进行内窥镜路径规划的方法包含:识别肺中的目标,其中所述目标位于肺的外围气道中;并且生成到所述目标的内窥镜路径,其中,外围动脉被用作外围气道的替代物。所述目标是结节、癌突起、非癌突起、损伤、肿瘤和狭窄之一。
所述方法还包含:获取与肺相关联的数据。所述数据通过计算机断层扫描(CT)、螺旋CT、x射线、正电子发射断层扫描、荧光镜、超声波以及磁共振(MR)成像技术之一来获取。识别出目标的步骤包含手动地从肺中选择目标和自动地从肺中选择目标之一。
生成到所述目标的内窥镜路径的步骤包含:分割与肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;匹配所计算出的气道树和动脉树;确定到所述目标的内窥镜路径;并且选择内窥镜路径切换到外围动脉的跳转位置。所述跳转位置在可检测到的外围气道的末端附近,并且在沿外围动脉的对应位置的附近。所述跳转位置位于可检测到的外围气道中的分支的中点处,并且位于沿外围动脉的对应位置处。
生成到目标的内窥镜路径的步骤包含:分割与肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;选择通向所述目标的动脉路径;选择匹配所述动脉路径的气道路径;并且选择内窥镜路径切换到外围动脉的跳转位置。所述方法还包含观察所述内窥镜路径。
在本发明的另一个实施方案中,一种用于进行内窥镜路径规划的方法包含:手动地选择肺中的目标,其中所述目标位于肺的外围气道中或其附近;手动地选择通向该目标的动脉内部的位置和通向该目标的气道内部的位置,其中所述两个位置形成一跳转点;自动地确定两个位置中的哪个位置对应于动脉的内部和气道的内部;手动地选择在所述目标附近的动脉内的目标点;自动地生成从所述目标点到跳转点的逆行血管镜路径;并且自动地生成从跳转点到气管的逆行支气管镜路径。
所述方法还包含:手动地沿逆行血管镜路径从所述目标导航到所述跳转点;自动地确定,当沿逆行血管镜路径移动的虚拟内窥镜在所述跳转点的阈值间距之内时,所述逆行血管镜路径已经到达所述跳转点;并且通过倒转逆行血管镜路径和支气管镜路径来自动地生成从气管到所述目标的正向路径。
在本发明的又一个实施方案中,一种用于进行内窥镜路径规划的方法包含:手动地选择肺中的目标;手动地选择在通向目标的动脉内部的位置和在平行于所选择的动脉的气道内部的位置,其中所述两个位置形成一跳转点;手动地选择在所述目标附近的动脉内的点;手动地生成从在所述目标附近的动脉到跳转点的逆行血管镜路径;并且手动地生成从跳转点到气管的逆行支气管镜路径。所述方法还包括通过倒转逆行的血管镜路径和支气管镜路径来自动地生成从气管到所述目标的正向路径。
在本发明的另一个实施方案中,一种用于使用所规划的内窥镜路径来执行支气管镜检查的方法包含:向肺中插入支气管镜;获取第一图像,其中所述第一图像包括所述支气管镜的尖端在肺中的位置;记录带有所规划的内窥镜路径的对应图像的第一图像;并且确定所述支气管镜的尖端相对于其位于所规划的内窥镜路径中的位置位于何处。所述方法还包含调节所述支气管镜的尖端的位置,以匹配其在所规划的内窥镜路径中的位置。
在本发明的又一个实施方案中,一种用于进行内窥镜路径规划的系统包含:用于存储程序的存储器;与所述存储器进行通信的处理器,所述处理器利用所述程序工作,以:识别出肺中的目标,其中所述目标位于肺的外围气道中或者其附近;并且生成到所述目标的内窥镜路径,其中,外围动脉被用作外围气道的替代物。所述目标是结节、癌突起、非癌突起、损伤、肿瘤和狭窄之一。
所述处理器还利用所述程序代码工作,以获取与肺相关联的数据。所述数据通过计算机断层扫描(CT)、螺旋CT、x射线、正电子发射断层扫描、荧光镜、超声波以及磁共振(MR)成像技术之一来获取。当识别出所述目标时,所述处理器还利用所述程序代码工作,以从该肺中选择目标。
当生成到所述目标的内窥镜路径时,所述处理器还利用所述程序代码工作,以:分割与肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;匹配所计算出的气道树和动脉树;确定到所述目标的内窥镜路径;并且选择内窥镜路径切换到外围动脉的跳转位置。所述跳转位置在可检测到的外围气道的末端附近并且在沿外围动脉的对应位置附近。所述跳转位置在可检测到的外围气道中的分支的中点处,并且在沿外围动脉的对应的位置处。
当生成到目标的内窥镜路径时,所述处理器还利用所述程序代码工作,以:分割与肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;选择通向目标的动脉路径;选择匹配支气管路径;并且选择内窥镜路径切换到外围动脉的跳转位置;并且显示所述内窥镜路径。
在本发明的另一个实施方案中,计算机程序产品包含计算机可用介质,所述计算机可用介质具有记录在其上的用于进行内窥镜规划的计算机程序逻辑,所述计算机程序逻辑包含:用于识别出肺中的目标的程序代码,其中所述目标位于所述肺的外围气道中;以及用于生成到所述目标的内窥镜镜路径的程序代码,其中,外围动脉被用作外围气道的替代物。
在本发明的另一个实施方案中,一种用于进行内窥镜路径规划的系统包含:用于识别出肺中的目标的装置,其中所述目标位于所述肺的外围气道中;以及用于生成到所述目标的内窥镜路径的装置,其中,外围动脉被用作外围气道的替代物。
在本发明的又一个实施方案中,一种用于当外围气道不能够由计算机断层扫描(CT)扫描检测到时利用动脉作为针对外围气道的位置的替代标记来自动地得出从气道通向外围结节的计算机生成的虚拟内窥镜通道的方法包含:识别出肺中的结节,其中所述结节位于外围气道之一中或者其附近;生成到所述结节的虚拟内窥镜路径,其中,外围动脉之一被用作通向所述结节的外围气道之一的替代物,生成所述虚拟内窥镜路径的步骤包含:分割与肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;匹配所计算出的气道树和动脉树;确定到所述目标的虚拟内窥镜路径;并且选择所述虚拟内窥镜路径切换到作为外围气道之一的替代物的外围动脉的跳转位置;并且观察所述虚拟内窥镜路径。
以上所述特征是本发明的代表性实施方案,并且给出这些特征来助于理解本发明。应当理解的是,这些特征不应被认为是对如由权利要求所定义的本发明的限制,或者是对权利要求的等同的限制。因此,这些特征的概述不应当被认为对确定等同是决定性(dispositive)的。本发明的另外的特征将会从下面的说明、从附图和从权利要求中变得显而易见。
附图简述
图1是一种根据本发明的示例性实施例的用于进行内窥镜路径规划的系统的方框图;
图2是流程图,其示出一种根据本发明的示例性实施例的用于确定哪些动脉可被用作气道的替代物的方法;
图3是流程图,其示出一种根据本发明的示例性实施例的用于进行内窥镜路径规划的方法;
图4A是使用区域生长获得的所分割的支气管树;
图4B是使用区域生长获得的所分割的动脉树;
图5A是使用图4A的所分割的支气管树的所计算出的支气管树模型;
图5B是使用图4B的所分割的动脉树的所计算出的动脉树模型;
图6A是图5A的所计算出的支气管树模型的内部视图;
图6B是图5B的所计算出的动脉树模型的内部视图;
图7是将支气管和动脉树模型与内窥镜路径相匹配的示意图;以及
图8是流程图,其示出根据本发明的示例性实施例的用于进行内窥镜路径规划的另一种方法。
示例性实施方案的详述
图1是根据本发明的示例性实施例的用于进行内窥镜路径规划的系统100的方框图。如图1中所示,所述系统100其中包括扫描装置105、个人计算机(PC)110和操作员控制台和/或虚拟导航终端115,它们例如通过以太网网络120连接。所述扫描装置105可以是磁共振成像(MRI)装置、计算机断层扫描(CT)成像装置、螺旋CT装置、正电子发射断层扫描(PET)装置、二维(2D)或者三维(3D)荧光镜成像装置、2D、3D或者四维(4D)超声波成像装置、或者x射线装置等等。
可以是便携式或者膝上式计算机、个人数字助理(PDA)等等的PC110包括被连接到输入150和输出155的中央处理单元(CPU)125和存储器130。CPU125包括路径规划模块145,所述路径规划模块145包括一种或者多种用于利用动脉作为气道的替代物来规划内窥镜路径的方法。CPU125还可以包括诊断模块,所述诊断模块被用来执行医学图像数据的自动诊断或者评定功能。另外,CPU125还可以被耦合到或者包括感兴趣容积(VOI)选择器和肺容量检查装置。
存储器130包括随机存取存储器(RAM)135和只读存储器(ROM)140。存储器130还可以包括数据库、磁盘驱动器、磁带驱动器等等,或者包括其组合。RAM135起存储在CPU 125中执行程序期间所使用的数据的数据存储器的作用,并且被用作工作区。ROM140起程序存储器的作用,用于存储在CPU125中执行的程序。输入150由键盘、鼠标等等构成,而输出155由液晶显示器(LCD)、阴极射线管(CRT)显示器、打印机等等构成。
系统100的操作由虚拟导航终端115控制,所述虚拟导航终端115包括控制器165(例如键盘)和显示器160(例如CRT显示器)。该虚拟导航终端115与PC110及扫描装置105通信,从而由扫描装置105收集的2D图像数据可以通过PC110被变成3D数据并且在显示器160上被观察。应当理解的是,PC110可被配置来在没有虚拟导航终端115时操作和显示由扫描装置105提供的信息,在没有虚拟导航终端115时例如利用输入150和输出155装置执行由控制器165和显示器160所执行的某些任务。
虚拟导航终端115还包括任何适当的图像绘制系统/工具/应用程序,其能够处理所获取的图像数据集(或者其部分)的数字图像数据,以在显示器160上生成和显示2D和/或3D图像。更准确地说,所述图像绘制系统可以是提供医学图像数据的2D/3D绘制和显影的应用程序,并且所述程序在通用或者专用的计算机工作站上执行。而且,所述图像绘制系统使得用户能够经3D图像或者多个2D图像切片来导航。PC110还可以包括用于处理所获取的图像数据集的数字图像数据以生成和显示2D和/或3D图像的图像绘制系统/工具/应用程序。
如图1中所示,路径规划模块145也由PC110使用,以接收和处理数字医学图像数据,所述数字医学图像数据如上所述可以是原始图像数据、2D重建数据(例如、轴向切片)、或者3D重建数据(诸如体积图像数据或者多平面重新格式化)的形式、或者这样的格式的任何组合。数据处理结果可以经由网络120从PC110被输出到虚拟导航终端115中的图像绘制系统,用于根据所述数据处理结果生成图像数据的2D和/或3D绘制,所述处理结果诸如是器官或者解剖结构的分割、颜色或者强度变化等等。
应当理解的是,根据本发明的用于进行内窥镜路径规划的系统和方法可以被实施成用于处理医学图像数据和经由医学图像数据导航的传统的内窥镜方法的延伸或者替换方案。另外,应当理解的是,在此所阐述的示例性系统和方法可以容易地利用适用于宽范围的成像方式(例如CT、MRI等等)以及适用于诊断和评定诸如肺结节、肿瘤、狭窄、发炎区域等等各种异常肺结构或者损伤的3D医学图像和计算机辅助诊断(CAD)系统或者应用程序来实施。在此方面,尽管示例性实施方案在此可以参照特定的成像方式或者特定的解剖特征加以阐述,但是这决不应当构成本发明范围的限制。
还应当理解的是,本发明可以用各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或者其组合来实施。在一个实施方案中,本发明可以软件被实施为确实地实施在程序存储装置(例如软磁盘、RAM、CDROM、DVD、ROM,以及闪存)上的应用程序。所述应用程序可以被上载到含有任何适当结构的机器上并且由该机器来执行。
图2是流程图,其示出一种根据本发明的示例性实施例的用于确定哪些动脉可以被用作可检测到的和不可检测到的外围气道的替代物的方法的操作。如图2中所示,3D数据从肺或者一对肺中获取(步骤210)。这通过使用扫描装置105(例如CT扫描仪)扫描肺从而生成一系列与所述肺相关联的2D图像来完成。然后可以把该肺的2D图像转换或者说变换成3D绘制的图像。
在本发明的一个实施方案中,在从肺中获取3D数据以后,自动地分割肺中的气道(例如支气管)和动脉(例如血管)(步骤220)。在该步骤中可以使用几种传统技术来分割气道和动脉。在KiralyA.P.、Higgins W.E.、McLennan G.等人的“Three-dimensional humanairway segmentation methods for clinical virtual bronchoscopy(用于临床虚拟支气管镜的三维人的气道分割方法)”(Academic Radiology9:1153-1168,2002)中描述了用于气道分割的一种技术,其副本在此引入作为参考。
在Kiraly等人描述的分割方法之一中,最初经由自适应区域生长计算自动气道分割图像SA,以分割该气道。在该方法中,在肺I的CT图像内的气道树的近端处标出给定的根点rA。例如可以由虚拟导航终端115的用户手动地选择该根点rA,或者也可以使用用于定位和选择诸如气管等解剖部分或者其小部分的图像处理技术自动地选择该根点rA。Kiraly等人描述的用于自动分割的方法之一包含重复的3D区域生长迭代,其中每次迭代使用阈值T(最初-1000HU)和所述根点rA来确定分割。通过在增加所述阈值T的值的同时重复该过程来找到最佳的阈值T。随着阈值T的增加,附加的体素(voxel)被添加到该分割,因为具有低于阈值T的HU值的所有相邻体素都会变成所述分割的部分。
在此方法中,假定了所述阈值T最终到达高得足以使区域生长突破支气管壁而进入薄壁组织的点。因为每次执行3D区域生长时都计算分割的总体积V,所以此情况可以通过体积的急剧增加来检测到。所述急剧增加被称为“爆发(explosion)”,并且由被称为“爆发参数”E的预设值来确定。直接在检测到的爆发之前的生长区域形成分割图像SA。利用上述技术所获得的所分割的支气管树的例子被示于图4A中。
在步骤220,例如使用屏蔽限制(mask-limited)的阈值自动地分割动脉。所分割的动脉SB的图像由原始CT图像的阈值Tv产生。HU值为Tv或者大于Tv的图像的任何部分都被包括在该分割中。因为原始CT图像不包括对比,所以该技术还分割心脏的部分。原始CT图像的体外(extraneous)部分通过用肺屏蔽掩盖所述结果来消除。在双重封闭(binary closing)之前的阈值为-500HU的气管处的标准区域生长形成该屏蔽。因为气道壁也倾向于处在该分割之内,所以这些壁的多数通过减去所分割的气道图像的扩大版本来删除。动脉的结果图像得到与外围区域中的气道的结果图像相比更加精细的分割,因为外围区域中的气道不受到与支气管壁相同程度的部分体积平均的损害。使用该技术获得的所分割的动脉树的例子示于图4B中。
在对图像的气道和动脉进行分割以后,自动地计算出所分割的气道和动脉的树表示(步骤230)。有几种方法,通过这几种方法可以把支气管和动脉分割SA和SB用于计算给定的分割SA和SB的树结构,诸如在要发表于2004年10月的Kiraly A.P.、Helferty J.、Hoffman E.A.、McLennan J.和Higgins W.E.的“Analysis of branchingtubular structures in 3D digital images(3D数字图像中的分支管状结构的分析)”(IEEE Transactions on Medical Imaging)中描述了这几种方法,其副本在此引入作为参考。由Kiraly等人说明的方法提供包括平滑、亚体素路径和量化的方向矢量的各种特征。
步骤230的树计算开始于先前所分割的气道和动脉的骨架化并且继续经过几个步骤。所分割的图像(不论是气道分割SA还是动脉分割SB)的骨架首先利用距离变换来计算以捕获终点,接着是同伦保持的(homotopy-preserving)体素消除以进行细化。接着使用所计算出的骨架形成初始的树结构,机关在许多情况下它可能含有伪分支。该树结构把分割描述为一系列相互连接的分支。然后把所述树结构和所分割的图像用于衡量用来消除伪分支的某一标准。然后平滑剩余的树结构并确定其中心。然后对树结构中的每个点指定观察方向,以便允许自动地生成内窥镜绘制。所分割的气道和动脉的所计算出的树表示的例子在图5A和图5B中示出。
一旦气道树和动脉树是如图5A和图5B中所示的树结构格式,就执行其分支点和/或分支的自动比较(步骤240)。用于比较和/或匹配分支的技术在Tschirren J.、Palagyi K.、Reinhardt J.M.等人的“Segmentation,skeletonization,and branchpoint matching.A fullyautomated quantitative evaluation of human intrathoractic airwaytrees(分割、骨架化和分支点匹配.人类胸内气道树的全自动量化评定)”(Fifth International Conference on Medical Imaging Computingand Computer Assisted Intervention,New York,NY,2002年)中进行了描述,其副本在此引入作为参考。根据本发明,可以采用该技术。然而,应当理解的是,用于匹配分支的其它技术也可以用于本发明。已匹配的气道(a、b、c)和动脉(a、b、c)的内部视图的例子分别示于图6A和图6B中。
在本发明的另一个实施方案中,在步骤240,可以匹配到目标结节的单独的支气管路径和动脉路径来取代匹配支气管树和动脉树。例如,一旦装配了动脉树模型来匹配所提取的气道,就搜寻末端距目标结节1cm或者不到1cm的树分支。选择距目标结节最短间距的分支。在两个或者多个分支末端在距离目标1cm之内的情况下,就把所述分支存储,以用于随后的评定。一旦选择了分支,就从该树模型中通过跟踪返回气管的路径来确定从气管开始的路径。
为了确定匹配动脉路径,搜寻在目标结节附近通过的血管路径以确定哪条路径最接近于自动提取的支气管路径,该自动提取的支气管路径通过计算两条路径上的点之间的间距并且取其平均值来测量。接着,评定以下标准来确定所述匹配的动脉路径是否足以用作导航的替代物:1)沿路径的分支段的数量,2)每个分支的位置,3)分支的长度,和4)气道与动脉路径的分支角度;针对位于目标的给定间距(例如2cm)之内的路径的部分进行该评定。如果分支的数量、分支角度、所有分支的位置和长度之间的差别低于或者等于阈值,则通道将被认为匹配。如果最接近的动脉通道与支气管通道偏离超过所述阈值,则评定下一最接近的动脉通道,以看它是否符合匹配的标准。
图3是流程图,其示出一种根据本发明的示例性实施例的用于进行内窥镜路径规划的方法的操作。更特别地,图3示出一种用于自动地获得计算机生成的从气道通向外围结节的虚拟内窥镜通道的方法,所述方法在不能够由CT扫描识别出外围气道时使用动脉作为针对外围气道的位置的替代标记。
如图3中所示,医学专家(诸如支气管镜医生)在其希望进行组织检查的肺中识别出目标(诸如一结节)(步骤310)。应当理解的是,所述目标还可以是病灶性异常,诸如癌突起、非癌突起、损伤、肿瘤、狭窄、粘液、或者炎症。在支气管镜医生识别出该目标结节以后,系统通过以下方式识别出最接近该目标结节的一个或多个动脉分支:1)执行图2的任何步骤或者步骤的组合,或者2)使用此前例如存储在CPU125的存储器130中的数据,所述数据是此前在执行图2的步骤时获取的(步骤320)。步骤320还可以包括识别出对应于动脉路径的匹配气道路径的步骤(下面在步骤240中讨论)。
然后,从所计算出的动脉树模型中的路径中选择最佳的动脉路径(例如到结节的最短路径)(步骤330)。这可以例如使用用于识别出通向目标结节的最佳气道路径或者动脉路径或者多条路径的传统的自动路径规划技术来完成。另外,在此步骤中也可以使用手动路径规划技术。
随后,选择“跳转点”(步骤340)。所述“跳转点”例如是在气道路径上接近可检测到的气道树结束处的位置处,和该动脉路径上的对应位置处。换言之,“跳转点”指示虚拟支气管镜导航(例如经由气道或者支气管的虚拟导航)不再可能发生的位置和虚拟血管镜导航(例如经由血管或者动脉的虚拟导航)将接替的位置。所述“跳转点”还可被定义为沿着或者接近于气道树的末端之前的气道路径的所选择的区域内的位置,另外,所述“跳转点”可以位于任何气道分支的中点而不是位于分叉处。示例性“跳转点”在图7中通过在由圆730包围的区域中的水平线示出。
图7还示出通向目标结节740的支气管子树710,和同样也通向目标结节740的对应于所述支气管子树710的动脉子树720。如图7中所示,支气管子树710和动脉子树720表现出类似的特征,然而动脉子树720含有可以在外围区域中可见的另外的分支(例如,所述另外的分支位于支气管子树的界限或者末端之外)。从而,一旦沿支气管子树710的路径终止或者到达所述“跳转点”,就用对应的动脉子树720在外围区域中绘出到目标结节740的路径。换言之,因为例如由于CT扫描仪的分辨率和部分体积效应,气道路径是不可见的,所以动脉路径用作不可见的气道路径的路标。
在步骤340之后,自动地生成例如开始于隆凸或者气管处并且经支气管子树710前进到“跳转点”的内窥镜通道(步骤350)。然后自动地生成从“跳转点”开始到目标结节740的内窥镜通道(步骤360)。然后将在步骤350和步骤360中生成的内窥镜通道的“漫游”(例如虚拟内窥镜影片)呈现给例如所述虚拟导航终端(115)的用户(步骤370)。
因此,根据如上所述的本发明,医学专家(诸如支气管镜医生)可以规划内窥镜路径,尽管肺中不存在可识别出的外围气道,但是所述内窥镜路径允许该支气管镜医生从肺的中央气道导航到外围肺结节。因此通过采用本发明,传统的虚拟内窥镜系统可被增强来产生和/或增加与肺的虚拟导航相关联的程序,以改进精确度,支气管镜医生可以该精确度为医学评定规划到外围结节的路径。
在本发明的另一个实施方案中,通过用户选择来代替自动的动脉树和支气管树匹配。在此实施方案中(示于图8中),用户在肺内选择目标结节或者另一异常(步骤810)。该选择例如通过使用鼠标并且在目标结节上点击来完成。接着,该用户选择通向目标结节的动脉内部的位置和匹配的支气管内部的位置(步骤820)。这些所选择的位置被称为“跳转点”。通过在一个或者多个选择点处测试Hounsfield值,PC110自动地确定哪个选择(例如动脉内部的选择和支气管内部的选择)对应于哪个结构。该自动确定利用气道内部的Hounsfield值低于血管内部的Hounsfield值的事实。接着,用户识别出在结节附近通过并且通向“跳转点”的动脉(步骤830)。
半自动地生成血管镜通道,该血管镜通道开始于结节附近的动脉,通过动脉一直到达“跳转点”为止(步骤840)。通过把密度值等于水的体素值设定为透明的而把密度值等于空气的体素值设定为不透明的,PC110自动地调节针对血管镜检查的内窥镜观察参数。通过计算保留在动脉内部的最长射线来自动确定通道方向。如所需要的那样,用户可以交互地调节绘制值,以便封闭间隙或者开通通道。另外,用户可以通过向左或右操纵鼠标来调节移动方向。然而因为移动方向是朝向心脏,从较小的动脉分支进入较大的动脉分支,所以不存在分叉,并且从而典型地不需要进行朝向哪个分支的判断。
然后,通过测试当前的内窥镜路径位置是否在跳转点的阈值间距内(例如在5mm内),PC 110自动地确定路径什么时候到达动脉内的“跳转点”(步骤850)。然后,自动地将内窥镜的位置改变到支气管中的匹配位置。内窥镜的初始观察矢量与它在动脉内直接在“跳转点”前时的相同。通过倒转绘制参数来自动地调节该绘制参数,用于进行支气管镜观察,从而把等于空气的体素值变为透明的,而把等于组织(即气道的壁)的体素值变为不透明的。
然后,自动地或者半自动地创建从“跳转点”通向气管的支气管镜路径(步骤860)。如同血管镜路径一样,移动的方向被认为是保留在支气管内部的最长射线。对方向的半自动修正可以由用户来指示;然而,因为该移动的方向还是逆行的,所以不存在分叉判断,并且通常可以自动地创建所述路径。接着,倒转从结节通向“跳转点”的血管镜路径和从“跳转点”通向气管的支气管镜路径(步骤870)。因此,创建了从气管到结节的无缝路径,其向支气管镜医生显示一路(all the way)通向目标结节的路径。
在本发明的另一个实施方案中,可以结合支气管镜检查使用内窥镜路径规划。在该实施方案中,在把支气管镜插入到气管中以后,获取CT图像集,以便估计支气管镜的尖端相对其应当位于的位置在何处。这是通过自动且实时地记录在利用内窥镜路径规划期间获得的CT图像进行支气管镜检查过程中所获取的CT图像来完成。
为了自动且实时地记录在利用内窥镜路径规划期间获得的CT图像进行支气管镜检查期间所获得的CT图像,使用用于匹配在不同的时间获取的两个CT数据集中的结节位置的改进方法,其中该方法被公开在Shen H.、Fan L.、Qian J.等人的“Real-time and automaticmatching of pulmonary nodules in follow-up multi-slice CT studies(在随后的多层CT研究中实时且自动的肺结节匹配”(Proceedings of theInternational Conference on Diagnostic Imaging and Analysis,上海,2002年),其副本在此引入作为参考。Shen等人的方法以基于每个轴向切片、冠状切片和矢状(sagittal)切片中的肺区域的两个CT数据集的大致的完全线性对准(alignment)开始。如果给定一个CT数据集中的结节位置,那么所述大致对准给出其它数据集中的初始搜寻位置。计算中心在结节位置的双值化容积的表面图和所述其它数据集中的起始位置,然后局部地搜寻一个或者多个最相似的匹配。
通过把Shen等人的技术应用到肺内高对比度的任何区域,确定支气管镜在当前的CT图像中相对于所规划的内窥镜路径的位置。另外,通过把Shen等人的技术应用于记录支气管镜尖端位置,可以把利用支气管镜获取的图像即时传输到CPU125或者虚拟导航终端115以进行观察。从而,通过使显示支气管镜尖端的图像部分精确地与同一等级的先前所获取的轴向、矢状和冠状图像相匹配,允许支气管镜医生实时确定其位置的正确性以确保支气管镜医生正确地跟随此前所规划的内窥镜路径,对先前所获取的轴向、矢状和冠状图像进行标记,以识别出有关的气道和血管。因此,相对所规划的内窥镜路径的当前支气管镜位置的实时反馈将使支气管镜医生确信其在正确的内窥镜位置中,或者这将允许支气管镜医生及时地将支气管镜的位置改变到正确的位置。
应当理解的是,因为在附图中所示的一些组成系统部件和方法步骤可以用软件实施,所以系统部件(或者过程步骤)之间的实际连接可根据编程本发明的方式而不同。如果给出在此提出的本发明的教义,那么本领域的普通技术人员就能够领会本发明的这些实施方式和类似的实施方式或者配置。
还应当理解的是,以上的说明只是示例性实施方案的代表。为了方便读者,以上的说明集中在可能的实施方案的代表例上,这是阐述本发明原理的例子。本说明书不打算穷尽地列举所有可能的变型。可能对本发明的特定部分没有给出可替换的实施方案,或者其它未描述的替换方案可以用于一部分,不能够认为是对那些代替的实施方案的放弃。在不偏离本发明的精神和范围的情况下,可以直接地实施其它的应用程序和实施方案。因此,我们申明,本发明不限于特定说明的实施方案,因为可以产生许多以上所述的排列和组合以及对以上所述的涉及非发明性的替代的实施方式,但是应当根据所附权利要求来限定本发明。应当理解的是,许多这样的未描述的实施方案在所附权利要求的文字范围内,并且应当理解的是,其它实施方案是等同的。
Claims (31)
1.一种用于进行内窥镜路径规划的方法,其包含:
识别出肺中的目标,其中所述目标位于所述肺的外围气道中;并且
生成到所述目标的内窥镜路径,其中,外围动脉被用作所述外围气道的替代物。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述目标是结节、癌突起、非癌突起、损伤、肿瘤和狭窄之一。
3.如权利要求1所述的方法,所述方法还包含:
获取与所述肺相关联的数据。
4.如权利要求3所述的方法,其中,所述数据通过计算机断层扫描(CT)、螺旋CT、x射线、正电子发射断层扫描、荧光镜、超声波以及磁共振(MR)成像技术之一来获取。
5.如权利要求1所述的方法,其中,识别出所述目标的步骤包含手动地从所述肺中选择所述目标和自动地从所述肺中选择所述目标之一。
6.如权利要求1所述的方法,其中,生成到所述目标的内窥镜路径的步骤包含:
分割与所述肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;
计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;
匹配所计算的气道树和动脉树;
确定到所述目标的内窥镜路径;并且
选择所述内窥镜路径切换到所述外围动脉的跳转位置。
7.如权利要求6所述的方法,其中,所述跳转位置在可检测到的外围气道的末端附近,并且在沿所述外围动脉的对应的位置附近。
8.如权利要求6所述的方法,其中,所述跳转位置在可检测到的外围气道的分支的中点处,并且在沿所述外围动脉的对应的位置处。
9.如权利要求1所述的方法,其中,生成到所述目标的内窥镜路径的步骤包含:
分割与所述肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;
计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;
选择通向所述目标的动脉路径;
选择匹配所述动脉路径的气道路径;以及
选择所述内窥镜路径切换到所述外围动脉的跳转位置。
10.如权利要求1所述的方法,所述方法还包含:
观察所述内窥镜路径。
11.一种用于进行内窥镜路径规划的方法,其包含:
手动地选择肺中的目标,其中所述目标位于所述肺的外围气道中或者其附近;
手动地选择通向所述目标的动脉内部的位置和通向所述目标的气道内部的位置,其中所述两个位置形成跳转点;
自动地确定所述两个位置中的哪个位置对应于所述动脉的内部和所述气道的内部;
手动地选择在所述目标附近的动脉内的目标点;
自动地生成从所述目标点到所述跳转点的逆行血管镜路径;并且
自动地生成从所述跳转点到气管的逆行支气管镜路径。
12.如权利要求11所述的方法,所述方法还包含:
手动地沿所述逆行血管镜路径从所述目标导航到所述跳转点。
13.如权利要求11所述的方法,所述方法还包含:
自动地确定,当沿所述逆行血管镜路径移动的虚拟内窥镜在所述跳转点的阈值间距之内时,所述逆行血管镜路径已经到达所述跳转点。
14.如权利要求11所述的方法,所述方法另外包括:
通过倒转所述逆行的血管镜和支气管镜路径来自动地生成从所述气管到所述目标的正向路径。
15.一种用于进行内窥镜路径规划的方法,其包含:
手动地选择肺中的目标;
手动地选择通向所述目标的动脉内部的位置和平行于所选择的动脉的气道内部的位置,其中所述两个位置形成跳转点;
手动地选择在所述目标附近的动脉内的点;
手动地生成从所述目标附近的所述动脉到所述跳转点的逆行血管镜路径;并且
手动地生成从所述跳转点到气管的逆行支气管镜路径。
16.如权利要求15所述的方法,所述方法还包含:
通过倒转所述逆行的血管镜和支气管镜路径来自动地生成从所述气管到所述目标的正向路径。
17.一种用于利用所规划的内窥镜路径来执行支气管镜检查的方法,其包含:
向肺中插入支气管镜;
获取第一图像,其中所述第一图像包括所述支气管镜的尖端在所述肺中的位置;
记录带有所规划的内窥镜路径的对应图像的所述第一图像;并且
确定所述支气管镜的尖端相对于其在所规划的内窥镜路径的位置位于何处。
18.如权利要求17所述的方法,所述方法还包含:
调节所述支气管镜的尖端的位置,以匹配其在所规划的内窥镜路径中的位置。
19.一种用于进行内窥镜路径规划的系统,其包含:
用于存储程序的存储器;
与所述存储器进行通信的处理器,所处理器利用所述程序工作,以:
识别出肺中的目标,其中所述目标位于所述肺的外围气道中或者其附近;并且
生成到所述目标的内窥镜路径,其中,外围动脉被用作所述外围气道的替代物。
20.如权利要求19所述的系统,其中,所述目标是结节、癌突起、非癌突起、损伤、肿瘤和狭窄之一。
21.如权利要求19所述的系统,其中,所述处理器还利用所述程序代码工作,以:
获取与所述肺相关联的数据。
22.如权利要求21所述的系统,其中,所述数据通过计算机断层扫描(CT)、螺旋CT、x射线、正电子发射断层扫描、荧光镜、超声波以及磁共振(MR)成像技术之一来获取。
23.如权利要求19所述的系统,其中,当识别出所述目标时,所述处理器还利用所述程序代码工作,以:
从所述肺中选择所述目标。
24.如权利要求19所述的系统,其中,当生成到所述目标的内窥镜路径时,所述处理器还利用所述程序代码工作,以:
分割与所述肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;
计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;
匹配所计算出的气道树和动脉树;
确定到所述目标的所述内窥镜路径;并且
选择所述内窥镜路径切换到所述外围动脉的跳转位置。
25.如权利要求24所述的系统,其中,所述跳转位置在可检测到的外围气道的末端附近,并且在沿所述外围动脉的对应的位置附近。
26.如权利要求24所述的系统,其中,所述跳转位置在可检测到的外围气道中的分支的中点处,并且在沿所述外围动脉的对应的位置处。
27.如权利要求19所述的系统,其中,当生成到所述目标的内窥镜路径时,所述处理器还利用所述程序代码工作,以:
分割与所述肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;
计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;
选择通向所述目标的动脉树;
选择匹配的支气管路径;并且
选择所述内窥镜路径切换到所述外围动脉的跳转位置。
28.如权利要求19所述的系统,其中,所述处理器还利用所述程序代码工作,以:
显示所述内窥镜路径。
29.一种计算机程序产品,其包含计算机可用介质,所述计算机可用介质具有记录在其上的用于进行内窥镜路径规划的计算机程序逻辑,所述计算机程序逻辑包含:
用于识别出肺中的目标的程序代码,其中所述目标位于所述肺的外围气道中;以及
用于生成到所述目标的内窥镜镜路径的程序代码,其中,外围动脉被用作所述外围气道的替代物。
30.一种用于进行内窥镜路径规划的系统,其包含:
用于识别出肺中的目标的装置,其中所述目标位于所述肺的外围气道中;以及
用于生成到所述目标的内窥镜路径的装置,其中,外围动脉被用作所述外围气道的替代物。
31.一种方法,其用于以下方法,即当所述外围气道不能够由计算机断层扫描(CT)扫描检测到时,利用动脉作为针对外围气道的位置的替代标记来自动地得出从气道通向外围结节的计算机生成的虚拟内窥镜通道的方法,所述方法包含:
识别出肺中的结节,其中所述结节位于所述外围气道之一中或者其附近;
生成到所述结节的虚拟内窥镜路径,其中,外围动脉之一被用作通向所述结节的所述外围气道之一的替代物,生成所述虚拟内窥镜路径的步骤包含:
分割与所述肺相关联的数据,其中分割所述肺的气道和动脉;
计算出所分割的气道的气道树和所分割的动脉的动脉树;
匹配所计算出的气道树和动脉树;
确定到所述目标的虚拟内窥镜路径;并且
选择所述虚拟内窥镜路径切换到作为所述外围气道之一的替代物的所述外围动脉的跳转位置;并且
观察所述虚拟内窥镜路径。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US48631903P | 2003-07-11 | 2003-07-11 | |
US60/486,319 | 2003-07-11 | ||
US10/888,368 | 2004-07-09 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN1823349A true CN1823349A (zh) | 2006-08-23 |
Family
ID=36923846
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN 200480019968 Pending CN1823349A (zh) | 2003-07-11 | 2004-07-12 | 内窥镜路径规划的系统和方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN1823349A (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101842814B (zh) * | 2007-11-02 | 2013-02-13 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 自动影像运行路径计算 |
CN103298404A (zh) * | 2011-01-14 | 2013-09-11 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于支气管镜路径规划和引导的阿里阿德涅壁影带 |
CN103313646A (zh) * | 2011-01-14 | 2013-09-18 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 突出了高风险结构的虚拟内窥镜成像 |
CN103649996A (zh) * | 2011-05-10 | 2014-03-19 | 皇家飞利浦有限公司 | 用户操纵的即时路径规划 |
CN104321007A (zh) * | 2012-09-07 | 2015-01-28 | 奥林巴斯医疗株式会社 | 医疗装置 |
CN104306072A (zh) * | 2014-11-07 | 2015-01-28 | 刘弘毅 | 医疗导航系统及方法 |
CN104323860A (zh) * | 2014-11-07 | 2015-02-04 | 刘弘毅 | 导航路径规划装置和方法 |
CN104321007B (zh) * | 2012-09-07 | 2016-11-30 | 奥林巴斯株式会社 | 医疗装置 |
CN106725852A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 上海精劢医疗科技有限公司 | 肺部穿刺的手术导航系统 |
CN108053470A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-18 | 昆明医科大学第附属医院 | 一种基于mri困难气道三维重建方法及应用 |
CN108877913A (zh) * | 2013-03-15 | 2018-11-23 | 柯惠有限合伙公司 | 路径规划系统和方法 |
CN109065165A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-21 | 东北大学 | 一种基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法 |
CN110742690A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-02-04 | 东南大学苏州医疗器械研究院 | 一种用于配置内窥镜的方法及终端设备 |
CN112700551A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-23 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 虚拟胆道镜介入手术规划方法、装置、设备及存储介质 |
CN113876420A (zh) * | 2021-09-08 | 2022-01-04 | 上海微创医疗机器人(集团)股份有限公司 | 用于规划手术路径的路径规划方法、系统、设备和介质 |
CN116416414A (zh) * | 2021-12-31 | 2023-07-11 | 杭州堃博生物科技有限公司 | 肺部支气管镜导航方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
-
2004
- 2004-07-12 CN CN 200480019968 patent/CN1823349A/zh active Pending
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101842814B (zh) * | 2007-11-02 | 2013-02-13 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 自动影像运行路径计算 |
US9833213B2 (en) | 2011-01-14 | 2017-12-05 | Koninklijke Philips N.V. | Ariadne wall taping for bronchoscopic path planning and guidance |
CN103298404A (zh) * | 2011-01-14 | 2013-09-11 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于支气管镜路径规划和引导的阿里阿德涅壁影带 |
CN103313646A (zh) * | 2011-01-14 | 2013-09-18 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 突出了高风险结构的虚拟内窥镜成像 |
CN103298404B (zh) * | 2011-01-14 | 2016-01-27 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于支气管镜路径规划和引导的阿里阿德涅壁影带 |
CN103649996A (zh) * | 2011-05-10 | 2014-03-19 | 皇家飞利浦有限公司 | 用户操纵的即时路径规划 |
CN108766554B (zh) * | 2011-05-10 | 2022-12-27 | 皇家飞利浦有限公司 | 用户操纵的即时路径规划 |
CN108766554A (zh) * | 2011-05-10 | 2018-11-06 | 皇家飞利浦有限公司 | 用户操纵的即时路径规划 |
CN104321007A (zh) * | 2012-09-07 | 2015-01-28 | 奥林巴斯医疗株式会社 | 医疗装置 |
CN104321007B (zh) * | 2012-09-07 | 2016-11-30 | 奥林巴斯株式会社 | 医疗装置 |
CN108877913A (zh) * | 2013-03-15 | 2018-11-23 | 柯惠有限合伙公司 | 路径规划系统和方法 |
CN108877913B (zh) * | 2013-03-15 | 2022-06-28 | 柯惠有限合伙公司 | 路径规划系统和方法 |
CN104306072B (zh) * | 2014-11-07 | 2016-08-31 | 常州朗合医疗器械有限公司 | 医疗导航系统及方法 |
CN104323860A (zh) * | 2014-11-07 | 2015-02-04 | 刘弘毅 | 导航路径规划装置和方法 |
CN104323860B (zh) * | 2014-11-07 | 2018-08-31 | 常州朗合医疗器械有限公司 | 导航路径规划装置和方法 |
CN104306072A (zh) * | 2014-11-07 | 2015-01-28 | 刘弘毅 | 医疗导航系统及方法 |
CN106725852A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 上海精劢医疗科技有限公司 | 肺部穿刺的手术导航系统 |
CN108053470A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-18 | 昆明医科大学第附属医院 | 一种基于mri困难气道三维重建方法及应用 |
CN109065165B (zh) * | 2018-07-25 | 2021-08-17 | 东北大学 | 一种基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法 |
CN109065165A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-21 | 东北大学 | 一种基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法 |
CN110742690A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-02-04 | 东南大学苏州医疗器械研究院 | 一种用于配置内窥镜的方法及终端设备 |
CN112700551A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-23 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 虚拟胆道镜介入手术规划方法、装置、设备及存储介质 |
CN113876420A (zh) * | 2021-09-08 | 2022-01-04 | 上海微创医疗机器人(集团)股份有限公司 | 用于规划手术路径的路径规划方法、系统、设备和介质 |
CN113876420B (zh) * | 2021-09-08 | 2024-04-26 | 上海微创微航机器人有限公司 | 用于规划手术路径的路径规划方法、系统、设备和介质 |
CN116416414A (zh) * | 2021-12-31 | 2023-07-11 | 杭州堃博生物科技有限公司 | 肺部支气管镜导航方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
CN116416414B (zh) * | 2021-12-31 | 2023-09-22 | 杭州堃博生物科技有限公司 | 肺部支气管镜导航方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7822461B2 (en) | System and method for endoscopic path planning | |
US7349563B2 (en) | System and method for polyp visualization | |
US8049777B2 (en) | Insertion support system for specifying a location of interest as an arbitrary region and also appropriately setting a navigation leading to the specified region | |
US20070167714A1 (en) | System and Method For Bronchoscopic Navigational Assistance | |
US7304644B2 (en) | System and method for performing a virtual endoscopy | |
CN1823349A (zh) | 内窥镜路径规划的系统和方法 | |
JP2017526399A (ja) | 実時間自動位置合わせフィードバック | |
JP2006246941A (ja) | 画像処理装置及び管走行トラッキング方法 | |
CN1666710A (zh) | 用于产生检查对象结果图像的方法 | |
WO2004049948A1 (ja) | コンピュータ支援診断装置 | |
CN1818972A (zh) | 剪接医学图像数据集的系统和方法 | |
CN103649996A (zh) | 用户操纵的即时路径规划 | |
JP5676269B2 (ja) | 脳画像データの画像解析 | |
WO2008001928A1 (fr) | Appareil d'affichage d'image médicale et programme d'affichage d'image médicale | |
Gibbs et al. | 3D MDCT-based system for planning peripheral bronchoscopic procedures | |
KR20210060923A (ko) | 의료용 인공 신경망 기반 대표 영상을 제공하는 의료 영상 판독 지원 장치 및 방법 | |
JP4686279B2 (ja) | 医用診断装置及び診断支援装置 | |
CN107204045A (zh) | 基于ct图像的虚拟内窥镜系统 | |
JP2005523758A (ja) | 画像データを視覚化する方法、コンピュータプログラム、及びシステム | |
CN104217423B (zh) | 选出图像数据组的自动产生 | |
Zhang et al. | Pathological airway segmentation with cascaded neural networks for bronchoscopic navigation | |
Mori et al. | Automated nomenclature of bronchial branches extracted from CT images and its application to biopsy path planning in virtual bronchoscopy | |
Graham et al. | Computer-based route-definition system for peripheral bronchoscopy | |
US8675941B2 (en) | Method for visualization of airway anatomical changes | |
EP3454293B1 (en) | Method and apparatus for enhancement of bronchial airways representations using vascular morphology |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
ASS | Succession or assignment of patent right |
Owner name: SIEMENS MEDICAL SYSTEMS, INC. Free format text: FORMER OWNER: SIEMENS MEDICAL SOLUTIONS Effective date: 20061110 |
|
C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20061110 Address after: American Pennsylvania Applicant after: American Siemens Medical Solutions Inc. Address before: new jersey Applicant before: Siemens Corporate Research, Inc. |
|
AD01 | Patent right deemed abandoned | ||
C20 | Patent right or utility model deemed to be abandoned or is abandoned |