DE112004000128B4 - Verfahren und Vorrichtung für die automatische lokale Wegplanung bei der virtuellen Kolonoskopie - Google Patents
Verfahren und Vorrichtung für die automatische lokale Wegplanung bei der virtuellen Kolonoskopie Download PDFInfo
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Abstract
Verfahren
zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop,
das die folgenden Schritte aufweist:
Ableiten eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, zur Verwendung in den nachfolgenden Schritten;
Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum;
Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position;
Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt;
Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorhergehenden Schritt gebildet wurde;
Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg;
Zuordnen eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege; und
Auswählen eines Mittellinienweges basierend auf dem Ergebnis,
dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Zuordnens eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege umfasst:
Bilden der Summe,...
Ableiten eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, zur Verwendung in den nachfolgenden Schritten;
Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum;
Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position;
Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt;
Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorhergehenden Schritt gebildet wurde;
Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg;
Zuordnen eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege; und
Auswählen eines Mittellinienweges basierend auf dem Ergebnis,
dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Zuordnens eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege umfasst:
Bilden der Summe,...
Description
- Es wird hiermit besonderer Bezug genommen auf die parallele vorläufige US-Patentanmeldung Nr. 60/443,743, beim US-amerikanischen Patent- und Markenamt am 30. Januar 2003 im Namen des Erfinders Bernhard Geiger eingereicht, und mit dem Titel AUTOMATIC LOCAL PATH PLANNING FOR VIRTUAL COLONOSCOPY, deren Offenbarung hiermit unter Bezugnahme darauf hierin mit einbezogen und deren Priorität beansprucht wird.
- Es wird ebenfalls hiermit besonderer Bezug genommen auf die parallele vorläufige US-Patentanmeldung Nr. 60/470,579, beim US-amerikanischen Patent- und Markenamt am 14. Mai 2003 im Namen der Erfinder Bernhard Geiger und Jean-Daniel Boissonnat eingereicht, und mit dem Titel FAST CENTERLINE EXTRACTION, deren Offenbarung hiermit unter Bezugnahme hierin mit einbezogen und deren Priorität beansprucht wird.
- Die vorliegende Anmeldung betrifft im Allgemeinen Computervideo- und -bildgebungssysteme und im Besonderen ein System und Verfahren zur automatischen lokalen Wegplanung, wie sie für die virtuelle Endoskopie und virtuelle Kolonoskopie verwendet werden kann.
- Hintergrund der Erfindung
- Virtuelle Kolonoskopie (Kolonoskopie = Darmspiegelung; hierin mit VC abgekürzt) betrifft ein Diagnoseverfahren, das auf einer Computersimulation von standardmäßigen, minimal-invasiven Endoskopieverfahren unter Verwendung von patientenbezogenen dreidimensionalen (3D-) anatomischen Datensätzen basiert.
- Beispiele von derzeitigen endoskopischen Verfahren umfassen die Bronchoskopie, die Sinuskopie, die Endoskopie des oberen Magen-Darm-Bereichs, die Kolonoskopie (Darmspiegelung), die Zytoskopie (Blasenspiegelung), die Kardioskopie und die Urethroskopie (Harnröhren-Endoskopie). Die VC-Visualisierung von nicht-invasiven ermittelten patientenbezogenen anatomischen Strukturen vermeidet Risiken wie z.B. Gewebeschädigung (Perforation), Infektion, Blutung usw., die mit einer realen Endoskopie verbunden sind, und stellt dem, der die Endoskopie durchführt, wichtige Daten bereit, bevor er eine tatsächliche endoskopische Untersuchung durchführt. Ein derartiges Verständnis kann prozedurale Schwierigkeiten minimieren, die Patientensterblichkeit senken, das Training verbessern und für ein besseres Verständnis der therapeutischen Ergebnisse sorgen.
- Bei der virtuellen Kolonoskopie werden 3D-Bilder aus zweidimensionalen (2D-) Computertomografiedaten (CT) oder Kernspintomografiedaten (MR) zum Beispiel durch Volumenrendering erzeugt.
- Diese 3D-Bilder werden erzeugt, um von einem tatsächlichen Endoskop wie zum Beispiel einem Glasfaseroptik-Endoskop kommende Bilder zu simulieren. Dies bedeutet, dass ein Blickpunkt des virtuellen Endoskops innerhalb eines Lumens eines Organs oder eines anderen menschlichen Gewebes und mit einem weiten Blickwinkel, typischerweise ungefähr 100° im Bogenmaß, ausgewählt werden muss. Dieser Blickpunkt muss sich entlang des inneren des Lumens bewegen, was bedeutet, dass eine 3D-Translation und eine 3D-Rotation angewendet werden müssen. Diese Parameter interaktiv zu steuern stellt eine Herausforderung dar.
- Eine üblicherweise verwendete Technik zum Navigieren eines Blickpunktes eines virtuellen Endoskops ist es, eine "Flugbahn" zuvor zu berechnen und den Blickpunkt des virtuellen Kolonoskops entlang dieser Bahn automatisch zu bewegen. Diese Technik erfordert jedoch einen Segmentierungs- und Bahnberechnungsschritt, der zeitaufwändig ist und fehlschlagen kann. bewegen. Diese Technik erfordert jedoch einen Segmentierungs- und Bahnberechnungsschritt, der zeitaufwändig ist und fehlschlagen kann. Konkrete Beispiele für solche globalen automatisierten Wegfindungsverfahren für ein virtuelles Endoskop sind z.B. den Veröffentlichungen D.P. Paik „Computer Aided Interpretation of Medical Images" Dissertation, Biomedical Informatics, Stanford University, oder D. Chen et al. „ A tree-branch searching, multiresolution approach to skeletonization for virtual endoscopy", Proc. SPIE, vol. 3979, 2000, S. 726–734 zu entnehmen.
- Weitere Details zu auf Skelettierung basierenden globalen automatisierten Wegfindungsverfahren sind dem Artikel von I. Bitter et al., „Penalized-Distance Volumetric Skeleton Algorithm" zu entnehmen. Insbesondere offenbart diese Druckschrift eine Reihe von Verfahren zur Festlegung von Mittellinien, die in verwandter Form auch im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens angewendet werden können. Weitere Informationen zu diesem Themenkomplex sind auch der Doktorarbeit von L. Antiga, „Patient-specific modelling of geometry and blood flow in large artheries", Polytechnico di Milano, 2002, hier insbesondere dem Kapitel 5 der Arbeit, zu entnehmen.
- Die vorstehend genannten Druckschriften setzen sich in erster Linie mit Verfahren auseinander, bei denen zur virtuellen Endoskopie eine Flugbahn im Voraus berechnet wird und der Blickpunkt des virtuellen Kolonoskops entlang dieser Bahn automatisch bewegt wird. Neben dieser Klasse von Verfahren gibt es auch ad-hoc-Verfahren, bei dem die aufwändigen vorab erfolgenden Segmentierungs- und Bahnberechnungsschritte über das ganze zu untersuchende Volumen dadurch ersetzt werden, dass die der Endoskopführung zu Grunde liegende Mittellinie jeweils für den aktuell gegebenen Ort berechnet wird. Einen kurzen Überblick über bekannte Verfahren dieser Art liefert die bereits zitierte Dissertation von D. P. Paik in Kapitel 2.1.2.
- Die frühere Patentanmeldung des Anmelders mit der Nummer 10/322,326, eingereicht am 18. Dezember 2002 mit dem Titel AUTOMATIC NAVIGATION FOR VIRTUAL ENDOSCOPY, und deren Offenbarung hiermit unter Bezugnahme hierin in dem Maß mit einbezogen ist, dass sie nicht inkompatibel mit der vorliegenden Erfindung ist, offenbart ein System und Verfahren zur Navigation innerhalb eines Darmdatensatzes, das den längsten Sichtstrahl zum Fortschreiten verwendet. Die vorgenannte frühere Patentanmeldung zeigt ein System und Verfahren zur automatischen Navigation eines Blickpunktes eines Endoskops bei der virtuellen Kolonoskopie, das bereitgestellt wird. Das System bestimmt automatisch eine Richtung und Orientierung eines virtuellen Endoskops. Dadurch braucht ein Benutzer nur einen Parameter zu steuern – Vorwärts- oder Rückwärtsgeschwindigkeit, und das Verfahren ermöglicht die unmittelbare interaktive Navigation innerhalb eines Organs ohne Vorverarbeitung, d.h. Segmentierung und Kurvenerzeugung. Das in der genannten Anmeldung gezeigte Verfahren umfasst die Schritte (a) Bestimmen eines Anfangsblickpunkts eines virtuellen Endoskops, wobei der Anfangsblickpunkt einen ersten Mittelpunkt und eine erste Richtung aufweist; (b) Bestimmen eines längsten Strahls vom Anfangsblickpunkt zum Lumen, wobei der längste Strahl eine erste Richtung des längsten Strahls aufweist; (c) Bestimmen einer zweiten Richtung zwischen der ersten Richtung des Anfangsblickpunkts und der ersten Richtung des längsten Strahls; (d) Drehen des Blickpunkts in die zweite Richtung und Bewegen des Anfangsblickpunkts um einen ersten vorbestimmten Abstand in einer ersten Richtung des Anfangsblickpunkts; (e) Berechnen eines zweiten Mittelpunkts des Blickpunkts; (f) Bewegen des Blickpunkts zum zweiten Mittelpunkt; und Wiederholen der Schritte (b) bis (f), bis der Blickpunkt ein beabsichtigtes Ziel erreicht.
- Es wird hierin gewürdigt, dass es nichtsdestotrotz unter gewissen Umständen möglich ist, beim Betrieb des Systems, das in der zuvor erwähnten früheren Patentanmeldung (Anwaltsaktenzeichen Nr. 2001P24461US) offenbart wurde, in einer scharfen Krümmung oder einer tiefen haustrenartigen Falte steckenzubleiben, wie es in der virtuellen Kolonoskopie vorkommen kann.
- Dies gilt in gleicher Weise für andere lokale und ad-hoc-Wegplanungsverfahren, wie sie beispielsweise in der bereits zitierten Dissertation von D. P. Paik beschrieben sind.
- Aufgabe der Erfindung ist also, ein automatisches lokales Wegplanungsverfahren bereit zu stellen, das robust gegenüber einem Steckenbleiben des virtuellen Endoskops in einer scharfen Krümmung oder tiefen Falte oder ein Verirren des Endoskops in einer Verzweigung ist. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit Merkmalen des Anspruchs 1 bzw. mittels einer Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 14 gelöst.
- Kurze Zusammenfassung der Erfindung
- Gemäß der Erfindung weist ein Verfahren zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop folgende Schritte auf: Ableiten eines Darmdatensatzes, der durch ein Kolonoskopie-Protokoll ermittelt wurde, zur Verwendung in den nachfolgenden Schritten; Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum; Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnen von der aktuellen Endoskop-Position; Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt; Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorangehenden Schritt gebildet wurde; Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop darge stellten Weg; Zuordnen eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege; und Auswählen eines Mittellinienweges basierend auf dem Ergebnis. Bei dem Vergleich wird jede Mittellinie mit dem Weg des Endoskops verglichen. Beginnend von der Endoskop-Position wird der absolute Wert der Differenz von Punkten auf einer Mittellinie zu dem entsprechenden Punkt auf dem Endoskopweg hinzuaddiert. Die Summe wird durch die Länge dividiert, um einen Ergebniswert zu bilden. Je höher dieser Ergebniswert, desto ferner ist die Mittellinie vom Eingangsweg. Der Weg mit dem höchsten Ergebniswert ist der Kandidat, dem man am besten folgt. Wenn lediglich ein Weg existiert, ist es am Wahrscheinlichsten der, auf dem das Endoskop hineinbewegt wurde, und das System weiß, dass es eine Sackgasse ist.
- Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung umfasst der Schritt des Ableitens eines Darmdatensatzes, der durch ein Kolonoskopie-Protokoll ermittelt wurde, das Ableiten des Datensatzes mittels Computertomografie (CT).
- Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung umfasst der Schritt des Ableitens eines Darmdatensatzes, der durch ein Kolonoskopie-Protokoll ermittelt wurde, das Ableiten des Datensatzes mittels Kernspintomografie (MR).
- Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung beinhaltet ein Verfahren zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop einen Schritt des Definierens des Würfels, der aus einer gegebenen Anzahl von Voxeln besteht, die um das aktuelle Endoskop herum zentriert sind.
- Gemäß eines weiteren Aspekts der Erfindung umfasst ein Schritt des Berechnens von angenäherten Mittellinienwegen: Berechnen eines Anfangsweges; und Zentrieren und Glätten des Anfangsweges.
- Gemäß eines weiteren Aspekts der Erfindung umfasst ein Schritt des Zentrierens und Glättens des Anfangsweges die Verwendung einer Gauss'schen Glättung.
- Gemäß eines weiteren Aspekts der Erfindung umfasst ein Schritt des Zentrierens und Glättens des Anfangsweges: Einsetzen einer Kugel an einem Scheitelpunktort; Erhöhen der Größe der Kugelgröße, bis sie mit einer Wand des Lumens kollidiert; Berechnen einer Translationskraft aus der Kollision; Anwenden der Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Erhöhen der Kugelgröße, bis sie wiederum ein weiteres Mal mit der Wand kollidiert; Berechnen einer weiteren Translationskraft; Anwenden der weiteren Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Wiederholen der vorangehenden drei Schritte, bis die Kugel eine finale Position erreicht, wo sie nicht mehr ohne Kollision wachsen kann; Kennzeichnen der finalen Position als finale Scheitelpunktposition.
- Gemäß eines weiteren Aspekts der vorliegenden Erfindung weist ein Verfahren zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop die folgenden Schritte auf: Ableiten eines Darmdatensatzes, der durch ein Kolonoskopie-Protokoll ermittelt wurde, zur Verwendung bei den nachfolgenden Schritten; Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum; Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position; Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt; Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position bis zum Mittelpunkt jedes Clusters, das in den vorhergehenden Schritten gebildet wurde, mittels: Berechnen eines Anfangsweges; Zentrieren und Glätten des Anfangsweges; Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg; Zuordnen eines Ergebnisses basierend auf dem Vergleich zu jedem der Mittellinienwege; und Auswählen eines Mittellinienweges basierend auf dem Ergebnis.
- Gemäß eines weiteren Aspekts der Erfindung weist ein Verfahren zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop die folgenden Schritte auf: Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum; Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position; Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt; Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorhergehenden Schritt gebildet wurde; Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg; und Auswählen eines optimalen Mittellinienweges basierend auf dem Vergleich.
- Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung weist ein System zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop auf: Vorrichtung zum Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum; Vorrichtung zum Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position; Vorrichtung zum Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt; Vorrichtung zum Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorhergehenden Schritt gebildet wurde; Vorrichtung zum Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg; und Vorrichtung zum Auswählen eines optimalen Mittellinienweges basierend auf dem Vergleich.
- Gemäß eines weiteren Aspekts der Erfindung weist ein System zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop auf: eine Vorrichtung zum Ableiten eines Darmdatensat zes, der durch ein Kolonoskopie-Protokoll ermittelt wurde, zur Verwendung in den nachfolgenden Schritten; Vorrichtung zum Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum; Vorrichtung zum Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position; Vorrichtung zum Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt; Vorrichtung zum Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorhergehenden Schritt gebildet wurde; Vorrichtung zum Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg; Vorrichtung zum Zuordnen eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege; und Vorrichtung zum Auswählen eines Mittellinienweges basierend auf dem Ergebnis.
- Gemäß eines weiteren Aspekts der Erfindung weist eine Vorrichtung zum Zentrieren und Glätten des Anfangswegs Vorrichtungen auf zum: Einsetzen einer Kugel an einem Scheitelpunktort; Erhöhen der Größe der Kugelgröße, bis sie mit einer Wand des Lumens kollidiert; Berechnen einer Translationskraft aus der Kollision; Anwenden der Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Erhöhen der Größe der Kugel, bis sie wiederum erneut mit der Wand kollidiert; Berechnen einer weiteren Translationskraft; Anwenden der weiteren Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Wiederholen der vorangehenden drei Schritte, bis die Kugel eine finale Position erreicht, wo sie nicht mehr ohne Kollision wachsen kann; Kennzeichnen der finalen Position als finale Scheitelpunktposition.
- Kurze Beschreibung verschiedener Ansichten der Figuren
- Diese und andere Aspekte der vorliegenden Erfindung werden leichter aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung in Verbindung mit den Figuren verständlich, in denen
-
1 bildlich eine typische Situation zeigt, die hilfreich für ein leichteres Verständnis der vorliegenden Erfindung ist, wobei die Fortbewegung eines Endoskops in einer scharfen Kurve stecken geblieben ist; -
2 u.3 Voxelwege zeigen, die sich auf Mittellinienextraktion beziehen, wie sie in Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann; und -
4 einen Zentrierschritt zeigt, wie er in Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. - Detaillierte Beschreibung der Erfindung
- Es versteht sich, dass das Verfahren und System der vorliegenden Erfindung unter Verwendung eines programmierbaren digitalen Computers implementiert ist, und dass die hierin beschriebenen Abläufe sich auf solch eine Implementierung beziehen. Im Zusammenhang mit Bildverarbeitung sollen Begriffe wie "Luft", "Lumen", usw. in typischer Weise die entsprechende Bildverarbeitung bzw. -gebung diese Merkmale bezeichnen.
- Wie hierin zuvor erwähnt ist es unter gewissen Umständen möglich, beim Betrieb von Systemen des Standes der Technik zur virtuellen Kolonoskopie in einer scharfen Biegung oder einer tiefen haustrenartigen Falte, wie sie in der virtuellen Kolonoskopie vorkommen kann, stecken zu bleiben.
1 zeigt ei ne typische Situation, wo das Endoskop in einer scharfen Biegung stecken geblieben ist. - Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung schneidet ein von der Endoskop-Position gewachsener Bereich den Würfel in drei Cluster, c0, c1 und c2. Das System berechnet neue Mittellinien vom Endoskop in Richtung des Mittelpunkts jedes Clusters und vergleicht jeden Weg mit dem Weg des Endoskops. Ein Ergebnis wird berechnet, das die Abweichung des Wegs mit dem Eingangweg widerspiegelt. Der Weg mit dem höchsten Ergebnis ist am Wahrscheinlichsten der, der sich in Richtung des Darms fortsetzt. Wenn lediglich ein Cluster existiert, entscheidet das System, dass eine Sperre existiert und dass es eine Sackgasse erreicht hat.
- Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zur automatischen Wegplanung einen Schritt des Definierens eines Untervolumens um die aktuelle Endoskop-Position herum. Als nächstes wird ein Schritt des Durchführens eines Bereichwachstums innerhalb des Lumens durchgeführt, beginnend von der Endoskop-Position. Darauf folgen die Schritte des Berechnens und des Clusterns der Schnittfläche des gewachsenen Bereichs mit sechs Flächen des Würfels, der den fraglichen Bereich umgrenzt. Angenäherte Mittellinien von der Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes der Cluster werden anschließend berechnet. Jeder Weg wird mit dem aktuellen Weg des Endoskops verglichen und ein bestes Ergebnis wird ermittelt.
- Der Schritt des Berechnens von angenäherten Mittellinien kann auf verschiedene Art und Weise durchgeführt werden. Eine Vielzahl von Mittellinienalgorithmen verwenden Ausdünnung, morphologische Operatoren, Distanztransformationen, Wege minimaler Kosten (minimum cost paths), Dijkstras Algorithmus usw. Hintergrundmaterial kann in der Literatur gefunden werden, z.B.:
Zhou et al., "Three-Dimensional Skeleton and Centerline Generation Based on an Approximate Minimum Distance Field," The Visual Computer, 14:303-314 (1998); R. Truyen, T. Deschamps, L.D. Cohen, "Clinical evaluation of an automatic path tracker for virtual colonoscopy, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Utrecht, Netherlands, Oktober 2001, Chen et al., "A Fast Algorithm to Generate Centerline for Virtual Colonoscopy," SPIE Conference, 12.-18. Feb. 2000; Richard Robb, "Virtual (Computed) Endoscopy: Development and Evaluation Using the Visible Human Datasets," 7.-8. Okt. 1996, www.mayo.edu; U.S.-Patent 6,514,082 mit dem Titel "System and method for performing a three-dimensional examination with collapse correction." - Ein weiterer Durchführungsweg der Darmsegmentierung umfasst die Durchführung einer Start- und Endpunktberechnung, und die Durchführung einer Anfangswegberechnung wie in der zuvor erwähnten vorläufigen Patentanmeldung Nr. 60/470,579 von Geiger et al. beschrieben. Darauf folgt das Zentrieren und Glätten des Wegs. Dies beginnt typischerweise mit einem Darmdatensatz, der unter Verwendung eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, das typischerweise eine Darmvorbereitung und Luftinsufflation (Einblasen von Luft) umfasst. Der Datensatz ist durch Anwenden eines Grenzwerts auf Luft und durch Durchführen einer verbundenen Komponentenanalyse segmentiert, wobei verbundene Komponenten, die nicht zum Darm gehören, verworfen werden, entweder automatisch oder durch manuelle Selektion. Beginnend von einem ersten Voxel, das zum Darm gehört, wird eine Abstandskennzeichnung der Voxel durchgeführt, typischerweise mit einer aufeinander folgenden Nummerierung, wobei das erste Voxel die Bezeichnung 0, sein Nachbar die Bezeichnung 1, dessen Nachbar die Bezeichnung 2 usw. erhält. Es wird eine Suche nach der höchsten Bezeichnung durchgeführt, wobei diese der Startpunkt p0 wird. Von p0 wird eine neue Abstandskennzeichnungsabbildung erzeugt durch Wiederholen des vorherigen Schritts des Abstands Kennzeichnen und Ermitteln eines weiteren Voxels mit der höchsten Zahl. Dies ist der Endpunkt p1.
- Von p1 werden Abstandskennzeichen verwendet, um einen Weg von verbundenen Voxeln zu erhalten, der bei p0 endet. Dies wird durchgeführt durch Suchen unter den Nachbarn von p2 nach einem Voxel mit einem kleineren Kennzeichen usw. bis p0 erreicht ist. Siehe
2a und3a , die den anfänglichen Voxelweg darstellen. Der sich ergebende Weg ist im Allgemeinen gezackt und wird unter Verwendung bekannter Techniken, z.B. durch Gauss'sches Glätten, geglättet. Ein Scheitelpunkt wird durch den gewichteten Durchschnitt seiner n Nachbarn ersetzt, und dieser Prozess wird in einer Anzahl von Iterationen wiederholt. Eine neue Scheitelpunktposition wird auf die Kollision mit der Darmwand durch Verifizieren getestet, ob die neue Koordinate noch innerhalb des segmentierten Darms liegt. Im Falle einer Kollision wird der Scheitel bei der letzten kollisionsfreien Position belassen. In gewissem Sinne kann dieser Prozess mit dem Weg einer dehnbaren flexiblen gewichtslosen Schnur verglichen werden, die durch den Darm geführt wird. Siehe2b und3b , die den ersten Glättungsschritt zeigen. Die2c und3c zeigen die finale Zentrierung. - Gemäß einer beschriebenen Ausführungsform wird dieser glatte Weg unter Verwendung von Kugeln mit wachsender Größe zentriert. Siehe
4 . Eine kleine Kugel wird an einem Scheitelpunkt entlang des Wegs zentriert. Die Scheitelpunkte auf dieser Kugel werden auf Kollisionen mit der Darmwand überprüft. Wenn die Scheitelpunkte kollidieren, wird eine auf den Kugellotrechten basierende Kraft definiert. Diese Kraft wird verwendet, um die Kugel von der Wand wegzubewegen. Die Kugel ist darauf eingeschränkt, sich in einer Ebene senkrecht zum Weg zu bewegen. Wenn die Kugel nicht mehr kollidiert, wird die Größe der Kugel erhöht und die Kollisionsberechnung und -verschiebung wird wiederholt, wobei der Prozess stoppt, wenn die Kugel nicht weiter verschoben und/oder vergrößert werden kann, ohne eine Kollision zu erzeugen. Der Mittelpunkt der Kugel wird nun als neue Position für den Scheitelpunkt genommen. Der Prozess wird für den nächsten Scheitelpunkt der Kurve oder des Wegs wiederholt. Siehe1c . Eine Beschreibung der Kollisionsdetektionstechnik und der Berechnung der Translationskraft ist in einer Veröffentlichung von Geiger, B. "Real-Time Collision Detetion and Response for Complex Environments", Computer Graphics International 2000, 19.–23. Juni 2000; Genf, Schweiz, angegeben. Die Kollisionserfassung und Kraftberechnung wird hierin jedoch direkt auf dem Voxel durchgeführt im Vergleich zu vielflächigen Rekonstruktionen, obwohl sie im Allgemeinen den in der zuvor erwähnten Veröffentlichung von Geiger erläuterten Prinzipien folgt. Danach, und nach dem Zentrieren, wird der Weg einer weiteren Gaussschen Glättung mit Kollisionskontrolle unterzogen, dieses Mal unter Verwendung von weniger Internationen und einer kleineren Umgebung. -
4 zeigt das zusammengefasste Verfahren für den Zentrierungsschritt: eine Kugel wird am Scheitelpunktort eingesetzt (a); die Kugelgröße wird erhöht, bis sie mit der Wand kollidiert. Aus dieser Kollision wird eine Translationskraft berechnet (b). Die Translation wird angewandt, bis die Kugel nicht mehr kollidiert (c). Die Größe der Kugel wird wiederum erhöht und kollidiert nun mit der Wand. Eine Translation wird berechnet (d). Nach der Translation erreicht die Kugel eine Position, wo sie nicht weiter wachsen kann. Dies stellt die finale Scheitelpunktposition dar (e). - Ein bevorzugter Weg, der im Einklang mit den Prinzipien der vorliegenden Erfindung ist und der solche morphologischen Operationen nicht verwendet, ist in manchen Situationen schneller.
- Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung weist ein Verfahren zur automatischen lokalen Wegplanung für die virtuelle Kolonoskopie folgende Schritte auf.
- Eine automatische Segmentierung wird durchgeführt, wobei die automatische Segmentierung einen Block von ausgewählter Würfelgröße (z.B. 128 × 128 × 128) ausschneidet, wobei die Voxel an der Endoskop-Position zentriert sind. Beginnend mit dem Voxel, das das Endoskop als Ausgangspunkt (seed) beinhaltet, wird ein Bereichswachstum innerhalb der Luft durchgeführt. Alle Voxel, die Luft enthalten und zum selben Lumen gehören, werden gekennzeichnet. Diese Luftsäule schneidet den Würfel an verschiedenen Orten. Diese Orte werden geclustert, wobei Voxels, die gemeinsame Flächen teilen, zum selben Cluster addiert werden, und wobei der Mittelpunkt jedes Clusters mittels Durchschnittsbildung der Voxelkoordinaten jedes Voxels in jedem Cluster berechnet wird. Die Mittellinien vom Mittelpunkt jedes Clusters zur Endoskop-Position werden berechnet. Jede Mittellinie wird mit dem Weg des Endoskops verglichen. Beginnend von der Endoskop-Position wird der absolute Wert der Differenz von Punkten auf einer Mittellinie zu dem entsprechenden Punkt auf dem Endoskopweg hinzuaddiert. Die Summe wird durch die Länge dividiert, um einen Ergebniswert zu bilden. Je höher dieser Ergebniswert, desto ferner ist die Mittellinie vom Eingangsweg. Der Weg mit dem höchsten Ergebniswert ist der Kandidat, dem man am besten folgt. Wenn lediglich ein Weg existiert, ist es am Wahrscheinlichsten der, auf dem das Endoskop hineinbewegt wurde, und das System weiß, dass es eine Sackgasse ist.
- Es versteht sich, dass die Erfindung, die in erster Linie im Zusammenhang mit der virtuellen Kolonoskopie beschrieben wurde, für die sie äußerst nützlich ist, nichtsdestotrotz auch auf verschiedene andere Untersuchungen von der Art der virtuellen Endoskopie anwendbar ist. Während die Erfindung mittels beispielhafter Ausführungsformen beschrieben wurde, versteht es sich ebenfalls für den betreffenden Fachmann, dass verschiedene Änderungen und Modifikationen durchgeführt werden können, ohne vom Wesen der Erfindung abzuweichen, das durch die nachfolgenden Ansprüche definiert ist.
Claims (26)
- Verfahren zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop, das die folgenden Schritte aufweist: Ableiten eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, zur Verwendung in den nachfolgenden Schritten; Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum; Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position; Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt; Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorhergehenden Schritt gebildet wurde; Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg; Zuordnen eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege; und Auswählen eines Mittellinienweges basierend auf dem Ergebnis, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Zuordnens eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege umfasst: Bilden der Summe, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position, von absoluten Werten der Differenz von Punkten auf einem entsprechenden Mittellinienweg zu einem entsprechenden Punkt auf dem aktuellen Weg, der durch das Endoskop dargestellt wird; Teilen der Summe durch die Länge des entsprechenden Mittellinienwegs, um einen Quotientenwert zu bilden; und Auswählen eines Wegs, der den höchsten Quotientenwert aufweist.
- Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Ableitens eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, das Ableiten des Datensatzes mittels Computertomografie (CT) umfasst.
- Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Ableitens eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, das Ableiten des Datensatzes durch Kernspintomografie (MR) umfasst.
- Verfahren nach Anspruch 1, das einen Schritt des Definierens des Würfels umfasst, der aus einer gegebenen Anzahl von Voxeln besteht, die um das aktuelle Endoskop herum zentriert sind.
- Verfahren nach Anspruch 1, das die folgenden Schritte umfasst: Bereichswachstum innerhalb der "Luft" innerhalb des Lumens; und Kennzeichnen aller Voxel in der Luft innerhalb des Lumens.
- Verfahren nach Anspruch 1, das die folgenden Schritte aufweist: Bilden eines Clusters an jedem Ort, wobei die Luft innerhalb des Lumens eine entsprechende Fläche des Würfels schneidet; Aufnehmen von Voxeln in jedem Cluster, die eine dem Cluster entsprechende Fläche gemeinsam haben.
- Verfahren nach Anspruch 1, das folgenden Schritt aufweist: Berechnen des Mittelpunkts jedes Clusters mittels Durchschnittsbildung der Voxelkoordinaten von Voxeln jedes der Cluster.
- Verfahren nach Anspruch 7, das den folgenden Schritt aufweist: Berechnen von entsprechenden Mittellinienwegen von dem Mittelpunkt jedes Clusters zur aktuellen Endoskop-Position.
- Verfahren nach Anspruch 1, das den Schritt des Erfassens aufweist, wenn lediglich ein Mittellinienweg existiert, und des Kennzeichnens eines solchen Ergebnisses als Sackgasse.
- Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Berechnens von angenäherten Mittellinienwegen umfasst: Berechnen eines Anfangsweges; und Zentrieren und Glätten des Anfangsweges.
- Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Schritt des Berechnens eines Anfangsweges umfasst: Speichern von Voxeln sukzessiv vom Endpunkt mit abnehmenden Kennzeichnungszahlen, bis zum Erreichen des Anfangspunktes.
- Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Schritt des Zentrierens und Glättens des Anfangswegs die Verwendung einer Gauss'schen Glättung umfasst.
- Verfahren nach Anspruch 12, wobei der Schritt des Zentrierens und Glättens des Anfangspfads umfasst: Einsetzen einer Kugel an einem Scheitelpunktort; Erhöhen der Größe der Kugelgröße, bis sie mit einer Wand des Lumens kollidiert; Berechnen einer Translationskraft aus der Kollision; Anwenden der Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Erhöhen der Größe der Kugel, bis sie erneut mit der Wand kollidiert; Berechnen einer weiteren Translationskraft; Anwenden der weiteren Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Wiederholen der vorangehenden drei Schritte, bis die Kugel eine finale Position erreicht, wo sie nicht mehr ohne Kollision wachsen kann; Kennzeichnen der finalen Position als finale Scheitelpunktposition.
- System zur automatischen lokalen Wegplanung für ein virtuelles Endoskop mittels eines Verfahrens gemäß Anspruch 1 mit: Mitteln zum Ableiten eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, zur Verwendung in den nachfolgenden Schritten; Mitteln zum Definieren eines Untervolumens um eine aktuelle Endoskop-Position in einem Lumen herum; Mitteln zum Durchführen eines Bereichswachstums innerhalb des Lumens, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position; Mitteln zum Berechnen und Anhäufen zu einem Cluster der Schnittfläche des Bereichs mit den Flächen eines Würfels, der das Untervolumen umgrenzt; Mitteln zum Berechnen von angenäherten Mittellinienwegen von der aktuellen Endoskop-Position zum Mittelpunkt jedes Clusters, das im vorhergehenden Schritt gebildet wurde; Mitteln zum Vergleichen jedes der Mittellinienwege mit einem aktuellen, durch das Endoskop dargestellten Weg; Mitteln zum Zuordnen eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege; und Mitteln zum Auswählen eines Mittellinienweges basierend auf dem Ergebnis dadurch gekennzeichnet, dass die Mittel zum Zuordnen eines auf dem Vergleich basierenden Ergebnisses zu jedem der Mittellinienwege Mittel umfassen zum: Bilden der Summe, beginnend von der aktuellen Endoskop-Position, der absoluten Werte der Differenz von Punkten auf einem entsprechenden Mittellinienweg zu einem entsprechenden Punkt auf dem aktuellen Weg, der durch das Endoskop dargestellt wird; Teilen der Summe durch die Länge des entsprechenden Mittellinienwegs, um einen Quotientenwert zu bilden; und Auswählen eines Wegs mit dem höchsten Quotientenwert.
- System nach Anspruch 14, wobei die Mittel zum Ableiten eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, Mittel zum Ableiten des Datensatzes durch Computertomografie (CT) umfasst.
- System nach Anspruch 14, wobei die Mittel zum Ableiten eines Darmdatensatzes, der mittels eines Kolonoskopie-Protokolls ermittelt wurde, Mittel zum Ableiten des Datensatzes durch Kernspintomografie (MR) umfasst.
- System nach Anspruch 14, das Mittel zum Definieren des Würfels umfasst, der durch eine gegebene Anzahl von Voxeln besteht, die um das aktuelle Endoskop herum zentriert sind.
- System nach Anspruch 14, das Mittel umfasst zum: Bereichswachstum innerhalb von "Luft" innerhalb des Lumens; und Kennzeichnen aller Voxel in der Luft innerhalb des Lumens.
- System nach Anspruch 14, das Mittel umfasst zum: Bilden eines Clusters an jedem Ort, wobei die Luft innerhalb des Lumens eine entsprechende Fläche des Würfels schneidet; Aufnehmen von Voxeln in jedem Cluster, die eine dem Cluster entsprechende Fläche gemeinsam haben.
- System nach Anspruch 14, das Mittel umfasst zum: Berechnen des Mittelpunkts jedes Clusters mittels Durchschnittsbildung der Voxelkoordinaten der Voxel jedes der Cluster.
- System nach Anspruch 14, das Mittel umfasst zum: Berechnen der entsprechenden Mittellinienwege von dem Mittelpunkt jedes Clusters zur aktuellen Endoskop-Position.
- System nach Anspruch 14, das Mittel zum Erfassen umfasst, wenn lediglich ein Mittellinienweg existiert, und zum Anzeigen eines derartigen Ergebnisses als Sackgasse.
- System nach Anspruch 14, wobei die Mittel zum Berechnen der angenäherten Mittellinienwege Mittel umfassen zum: Berechnen eines Anfangsweges; und Zentrieren und Glätten des Anfangsweges.
- System nach Anspruch 23, wobei die Mittel zum Berechnen eines Anfangswegs Mittel umfassen zum: Speichern von Voxeln sukzessiv vom Endpunkt mit abnehmenden Kennzeichnungsnummern bis zum Erreichen des Anfangspunkts.
- System nach Anspruch 23, wobei die Mittel zum Zentrieren und Glätten des Anfangspfads Mittel zur Verwendung von Gauss'scher Glättung umfassen.
- System nach Anspruch 23, wobei die Mittel zum Zentrieren und Glätten des Anfangswegs Mittel umfassen zum: Einsetzen einer Kugel an einem Scheitelpunktort; Erhöhen der Größe der Kugelgröße, bis sie mit einer Wand des Lumens kollidiert; Berechnen einer Translationskraft aus der Kollision; Anwenden der Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Erhöhen der Größe der Kugel bis sie erneut mit der Wand kollidiert; Berechnen einer weiteren Translationskraft; Anwenden der weiteren Translationskraft, bis die Kugel nicht mehr kollidiert; Wiederholen der vorangehenden drei Schritte, bis die Kugel eine finale Position erreicht, wo sie nicht mehr wachsen kann ohne zu kollidieren; Kennzeichnen der finalen Position als finale Scheitelpunktposition.
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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US60/443,734 | 2003-01-30 | ||
US10/753,703 US7081088B2 (en) | 2003-01-30 | 2004-01-08 | Method and apparatus for automatic local path planning for virtual colonoscopy |
US10/753,703 | 2004-01-08 | ||
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Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE112004000128T5 DE112004000128T5 (de) | 2006-03-30 |
DE112004000128B4 true DE112004000128B4 (de) | 2007-10-04 |
Family
ID=32853341
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE112004000128T Expired - Fee Related DE112004000128B4 (de) | 2003-01-30 | 2004-01-09 | Verfahren und Vorrichtung für die automatische lokale Wegplanung bei der virtuellen Kolonoskopie |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7081088B2 (de) |
JP (1) | JP2007509649A (de) |
DE (1) | DE112004000128B4 (de) |
WO (1) | WO2004070656A2 (de) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102010047278A1 (de) | 2010-10-01 | 2012-04-05 | Thermosensorik Gmbh | Verfahren zur automatischen Ermittlung der Mittellinie eines freiförmigen Objektes |
WO2013147919A1 (en) | 2012-03-29 | 2013-10-03 | Dcg Systems, Inc. | Method for evaluating the centerline of an arbitrarily shaped object |
Families Citing this family (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7457444B2 (en) * | 2003-05-14 | 2008-11-25 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method and apparatus for fast automatic centerline extraction for virtual endoscopy |
US6996205B2 (en) * | 2003-06-24 | 2006-02-07 | Ge Medical Ssytems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus to facilitate review of CT colonography exams |
DE102004027709B4 (de) * | 2004-06-07 | 2006-08-10 | Siemens Ag | Verfahren der virtuellen Endoskopie zur medizinischen 3D-Bilddarstellung und -verarbeitung, Computertomografiegerät, Arbeitsstation und Computerprogrammprodukt |
WO2006000925A2 (en) * | 2004-06-23 | 2006-01-05 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Virtual endoscopy |
CN101128829B (zh) * | 2005-02-23 | 2010-05-19 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 预测导管行程的方法和装置以及制造导管的方法 |
US7889905B2 (en) * | 2005-05-23 | 2011-02-15 | The Penn State Research Foundation | Fast 3D-2D image registration method with application to continuously guided endoscopy |
US7756563B2 (en) * | 2005-05-23 | 2010-07-13 | The Penn State Research Foundation | Guidance method based on 3D-2D pose estimation and 3D-CT registration with application to live bronchoscopy |
EP1913554A2 (de) * | 2005-08-01 | 2008-04-23 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Verfahren und vorrichtung zum anpassen erster und zweiter bilddaten eines objekts |
US7379062B2 (en) * | 2005-08-01 | 2008-05-27 | Barco Nv | Method for determining a path along a biological object with a lumen |
CA2620196A1 (en) * | 2005-08-24 | 2007-03-01 | Traxtal Inc. | System, method and devices for navigated flexible endoscopy |
US20070046661A1 (en) * | 2005-08-31 | 2007-03-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Three or four-dimensional medical imaging navigation methods and systems |
US8112292B2 (en) | 2006-04-21 | 2012-02-07 | Medtronic Navigation, Inc. | Method and apparatus for optimizing a therapy |
US8041141B2 (en) * | 2006-06-30 | 2011-10-18 | The University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Method and software for shape representation with curve skeletons |
US8014561B2 (en) * | 2006-09-07 | 2011-09-06 | University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Virtual fly over of complex tubular anatomical structures |
US8660635B2 (en) | 2006-09-29 | 2014-02-25 | Medtronic, Inc. | Method and apparatus for optimizing a computer assisted surgical procedure |
US7853058B2 (en) * | 2006-11-22 | 2010-12-14 | Toshiba Medical Visualization Systems Europe, Limited | Determining a viewpoint for navigating a virtual camera through a biological object with a lumen |
US9037215B2 (en) | 2007-01-31 | 2015-05-19 | The Penn State Research Foundation | Methods and apparatus for 3D route planning through hollow organs |
US20090156895A1 (en) * | 2007-01-31 | 2009-06-18 | The Penn State Research Foundation | Precise endoscopic planning and visualization |
US8672836B2 (en) * | 2007-01-31 | 2014-03-18 | The Penn State Research Foundation | Method and apparatus for continuous guidance of endoscopy |
US8514218B2 (en) | 2007-08-14 | 2013-08-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Image-based path planning for automated virtual colonoscopy navigation |
CN101889284B (zh) * | 2007-12-07 | 2014-03-12 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 导航引导 |
US9002076B2 (en) * | 2008-04-15 | 2015-04-07 | Medtronic, Inc. | Method and apparatus for optimal trajectory planning |
US8335552B2 (en) * | 2009-03-20 | 2012-12-18 | Medtronic, Inc. | Method and apparatus for instrument placement |
US8817014B2 (en) * | 2009-11-23 | 2014-08-26 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Image display of a tubular structure |
US10163261B2 (en) | 2014-03-19 | 2018-12-25 | Matterport, Inc. | Selecting two-dimensional imagery data for display within a three-dimensional model |
US10139985B2 (en) | 2012-06-22 | 2018-11-27 | Matterport, Inc. | Defining, displaying and interacting with tags in a three-dimensional model |
US9786097B2 (en) * | 2012-06-22 | 2017-10-10 | Matterport, Inc. | Multi-modal method for interacting with 3D models |
US10373719B2 (en) * | 2014-09-10 | 2019-08-06 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Systems and methods for pre-operative modeling |
US9536309B2 (en) * | 2014-11-27 | 2017-01-03 | Synaptive Medical (Barbados) Inc. | Method, system and apparatus for displaying surgical engagement paths |
US10426424B2 (en) | 2017-11-21 | 2019-10-01 | General Electric Company | System and method for generating and performing imaging protocol simulations |
US11771505B2 (en) * | 2019-12-31 | 2023-10-03 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Three dimensional mapping system for cranial surgical pathways and method |
US11413097B2 (en) * | 2019-12-31 | 2022-08-16 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Three dimensional mapping system for cranial surgical pathways with semi-targets and method |
WO2022031995A1 (en) * | 2020-08-06 | 2022-02-10 | Canon U.S.A., Inc. | Methods for operating a medical continuum robot |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5611025A (en) * | 1994-11-23 | 1997-03-11 | General Electric Company | Virtual internal cavity inspection system |
US7194117B2 (en) * | 1999-06-29 | 2007-03-20 | The Research Foundation Of State University Of New York | System and method for performing a three-dimensional virtual examination of objects, such as internal organs |
US6928314B1 (en) * | 1998-01-23 | 2005-08-09 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | System for two-dimensional and three-dimensional imaging of tubular structures in the human body |
AU2001256992A1 (en) * | 2000-04-07 | 2001-10-23 | Stephen R. Aylward | Systems and methods for tubular object processing |
US7457444B2 (en) * | 2003-05-14 | 2008-11-25 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method and apparatus for fast automatic centerline extraction for virtual endoscopy |
US7822461B2 (en) * | 2003-07-11 | 2010-10-26 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for endoscopic path planning |
-
2004
- 2004-01-08 US US10/753,703 patent/US7081088B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2004-01-09 JP JP2006536525A patent/JP2007509649A/ja not_active Withdrawn
- 2004-01-09 DE DE112004000128T patent/DE112004000128B4/de not_active Expired - Fee Related
- 2004-01-09 WO PCT/US2004/000595 patent/WO2004070656A2/en active Application Filing
Non-Patent Citations (9)
Title |
---|
1-158, Auszug: Inhaltsverz. & Kap. 5 |
David Seungwon Paik: "Computer Aided Interpreta- tion of Medical Images", Dissertation, Biomedical Informatics, Standford University, August 2002, insgesamt 202 Seiten, http://paik.stanford.edu/cv. pdf |
David Seungwon Paik: "Computer Aided Interpretation of Medical Images", Dissertation, Biomedical Informatics, Standford University, August 2002, insgesamt 202 Seiten, http://paik.stanford.edu/cv. pdf * |
Dongquing Chen et al.: "A tree-branch searching, multiresolution approach to skeletonization for virtual endoscopy", Dep. of Radiology and Com- puter Science, SUNY, Stony Brook, NY 11794, 9 Seiten, http://www.cs.sunysb.edu/-vislab/papers/ colonoscopy/tree-ske.pdf, gemäß Search Report WO 2004/070656 A3 publiziert in: Proc. of the SPIE, Vol. 3979, 2000, pgs. 726-734 |
Dongquing Chen et al.: "A tree-branch searching, multiresolution approach to skeletonization for virtual endoscopy", Dep. of Radiology and Computer Science, SUNY, Stony Brook, NY 11794, 9 Seiten, http://www.cs.sunysb.edu/-vislab/papers/ colonoscopy/tree-ske.pdf, gemäß Search Report WO 2004/070656 A3 publiziert in: Proc. of the SPIE, Vol. 3979, 2000, pgs. 726-734 * |
I. Bitter, A.E. Kaufmann, M. Sato: Penalized-Dis- tance Volumetric Skeleton Algorithm, IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics, Vol. 7, No. 3, July-Sept. 2001, Pgs. 195-206 |
I. Bitter, A.E. Kaufmann, M. Sato: Penalized-Distance Volumetric Skeleton Algorithm, IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics, Vol. 7, No. 3, July-Sept. 2001, Pgs. 195-206 * |
Ph. D. Thesis of Luca Antiga: Patient-Specific Mo- deling of Geometry and Blood Flow in Large Arteri- es, Politecnico di Milano, 1999-2002, Pgs. i-xii, |
Ph. D. Thesis of Luca Antiga: Patient-Specific Modeling of Geometry and Blood Flow in Large Arteries, Politecnico di Milano, 1999-2002, Pgs. i-xii, * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102010047278A1 (de) | 2010-10-01 | 2012-04-05 | Thermosensorik Gmbh | Verfahren zur automatischen Ermittlung der Mittellinie eines freiförmigen Objektes |
WO2013147919A1 (en) | 2012-03-29 | 2013-10-03 | Dcg Systems, Inc. | Method for evaluating the centerline of an arbitrarily shaped object |
US8983232B2 (en) | 2012-03-29 | 2015-03-17 | Dcg Systems, Inc. | Method for evaluating the centerline of an arbitrarily shaped object |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2004070656A2 (en) | 2004-08-19 |
DE112004000128T5 (de) | 2006-03-30 |
US20040209234A1 (en) | 2004-10-21 |
US7081088B2 (en) | 2006-07-25 |
JP2007509649A (ja) | 2007-04-19 |
WO2004070656A3 (en) | 2005-06-02 |
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---|---|---|
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DE10048029A1 (de) | Verfahren zur Berechnung einer zwei Abbildungen verbindenden Transformation | |
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JP2007509649A6 (ja) | 仮想結腸鏡検査法のためのローカルパス自動プランニング方法及び装置 | |
WO2002071333A2 (de) | Quantitative analyse, visualisierung und bewegungskorrektur in dynamischen prozessen | |
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DE102012213461B4 (de) | Erzeugung modifizierter Bilddaten eines Zielobjekts |
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Owner name: SIEMENS MEDICAL SOLUTIONS USA, INC., MALVERN, PA., |
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