ES2304350T3

ES2304350T3 - Analisis de imagen ultrasonica intravascular usando un metodo de contorno activo.

Info

Publication number: ES2304350T3
Application number: ES00941653T
Authority: ES
Inventors: Jon D. Klingensmith; David Geoffrey Vince; Raj Shekhar
Original assignee: Cleveland Clinic Foundation
Current assignee: Cleveland Clinic Foundation
Priority date: 1999-07-02
Filing date: 2000-06-22
Publication date: 2008-10-16
Anticipated expiration: 2020-06-22
Also published as: DE60038382T2; ATE389355T1; EP1198200A4; JP5519891B2; JP2003503141A; AU776527B2; DE60038382D1; EP1198200B1; EP1198200A1; US6381350B1; WO2001001864A1; AU5633200A

Abstract

Un sistema para determinar un contorno de límite (110) de un vaso sanguíneo a partir de una imagen de ultrasonidos intravascular (100) en el que la imagen de ultrasonidos (100) es generada a partir de datos adquiridos radialmente dentro del vaso sanguíneo mediante un dispositivo ultrasónico (10), que comprende: un componente de presentación configurado para presentar la imagen de ultrasonidos (100), siendo la imagen de ultrasonidos (100) una vista en sección transversal de un vaso sanguíneo y que es una imagen cartesiana, incluyendo la imagen de ultrasonidos (100) una representación de un límite del vaso sanguíneo; y un componente analítico configurado para recibir los puntos de control seleccionados (105) a lo largo del límite, interpolando entre los puntos de control (105) para generar un contorno de límite (110), y optimizando el contorno de límite (110) ajustando cada uno de los puntos de control (105) en base a una imagen de gradiente (730) que incluye un límite distinguido, siendo la imagen de gradiente (730) determinada a partir de la imagen de ultrasonidos (100) caracterizado porque el componente de presentación está además configurado para presentar una pluralidad de imágenes de ultrasonido (100) que son una secuencia de imágenes del vaso sanguíneo, siendo la imagen de ultrasonidos (100) una imagen de partida; y el componente analítico está además configurado para recibir los puntos de control (105) a lo largo del límite sobre una imagen final a partir de una pluralidad de imágenes de ultrasonido (100) de manera que al menos una imagen intermedia está entre las imágenes de partida y final, y para la interpolación entre los puntos de control (105) de las imágenes de partida y final para generar automáticamente un contorno de límite (110) en al menos una imagen intermedia.

Description

Análisis de imagen ultrasónica intravascular usando un método de contorno activo.

Antecedentes de la invención

La presente invención se refiere a técnicas e generación de imagen médicas. Encuentra aplicación particular en un sistema de análisis de imagen ultrasónica intravascular que determina los límites luminal y medial-adventicial de un objeto vascular.

La generación de imágenes ultrasónica de partes del cuerpo de un paciente proporciona una herramienta útil en diversas áreas de la práctica médica para determinar el mejor tipo y curso de tratamiento. La generación de imágenes de los vasos coronarios de un paciente mediante técnicas ultrasónicas puede proporcionar a los médicos una información valiosa. Por ejemplo, los datos de imagen pueden mostrar la extensión de una estenósis en un paciente, revelar la progresión de la enfermedad, ayudar a determinar si los procesos tales como la angioplastia o la aterectomía están indicados o si se deben ordenar procesos más invasivos.

En un sistema de generación de imágenes de ultrasonidos, un transductor ultrasónico está unido en el extremo de un catéter que es maniobrado cuidadosamente a través del cuerpo del paciente hasta un punto de interés tal como dentro de un vaso sanguíneo. El transductor es un único elemento de cristal o sonda que explora o gira mecánicamente de un lado a otro para cubrir un sector sobre un intervalo angular seleccionado. Las señales acústicas son transmitidas durante la exploración y los ecos procedentes de las señales acústicas son recibidos para proporcionar datos representativos de la densidad del tejido en el sector. Cuando la sonda recorre el sector, son procesadas muchas líneas acústicas que construyen una imagen del paciente con forma de sector.

Después de que los datos sean recogidos, las imágenes del vaso sanguíneo son reconstruidas utilizando técnicas bien conocidas. Dado que los datos son adquiridos a lo largo de una sección del vaso, se pueden generar cientos de imágenes intravasculares. Un análisis típico incluye determinar el tamaño del lumen y la cantidad de placa en el vaso. Esto se realiza habiendo que un usuario analice visualmente cada imagen y dibuje manualmente un contorno de límite sobre la imagen en una posición en la que el usuario crea que está el límite luminal y el límite medial-adventicial del vaso. Este proceso consume mucho tiempo y puede llevar días evaluar un conjunto de imágenes de un paciente. Además, la determinación del límite se hace más difícil cuando las imágenes son de calidad pobre y los límites son difíciles de ver en la imagen.

El documento US 5.495.852 expone un aparato para medir el diámetro de una arteria utilizando imágenes ultrasónicas. El preámbulo de la reivindicación 1 está basado en esta exposición.

La presente invención proporciona un sistema de análisis de imagen ultrasónica intravascular que resuelve los problemas anteriores y otros.

Sumario de la invención

De acuerdo con la presente invención, se proporciona un sistema para determinar un contorno de límite de un vaso sanguíneo de acuerdo con la reivindicación 1.

De acuerdo con un aspecto más limitado de la presente invención, el límite distinguido se determina analizando radialmente los valores de pixel de la imagen de ultrasonido.

De acuerdo con un aspecto más limitado de la presente invención, la imagen de gradiente se forma convirtiendo la imagen de ultrasonidos en una imagen polar en donde la imagen polar tiene una pluralidad de líneas de exploración radiales que incluyen una pluralidad de pixeles. Un borde del límite se determina radialmente a lo largo de cada una de las líneas de exploración radiales aplicando un filtro de gradiente a cada una de la pluralidad de pixeles. El filtro de gradiente distingue pixeles que probablemente forman el borde del límite. Los pixeles distinguidos definen el límite distinguido.

Una ventaja de la presente invención incluye determinar los límites luminal y medial-adventicial a partir de una imagen de ultrasonidos utilizando datos de imagen que tiene el mismo formato que los datos IVUS que han sido recogidos. En particular los datos IVUS son recogidos radialmente por un transductor de rotación o disposición de transductores. De este modo, para obtener una determinación del límite más precisa, la determinación del límite está influenciada por la detección del borde radial a partir de un formato polar de una imagen.

Otra ventaja de la presente invención es que la determinación de los límites luminal y medial-adventicial se realiza de forma precisa. Adicionalmente, el presente sistema reduce el tiempo necesario para que el usuario determine estos límites que pueden implicar el procesar manualmente cientos de imágenes.

Otra ventaja de la presente invención es que la determinación del límite se puede realizar en tiempo real, por ejemplo, en una sala de operaciones. De esta manera, un cirujano puede recibir datos inmediatos referentes a los vasos sanguíneos del paciente.

Todavía ventajas adicionales de la presente invención se harán evidentes por los expertos en la técnica de la lectura y entendimiento de la siguiente descripción detallada de las realizaciones preferidas.

Breve descripción de los dibujos

Lo que sigue es una breve descripción de cada dibujo utilizado en la presente invención, y de este modo, se presentan sólo para ilustrar los fines y no han de ser limitativos del campo de la presente invención, en los que:

la Figura 1 es un diagrama de bloque de un sistema de generación de imagen ultrasónica;

la Figura 2 es un diagrama de proceso de adquisición y análisis de datos de ultrasonidos de acuerdo con la presente invención;

la Figura 3 es un diagrama de bloques de la optimización de un contorno de límite basada en un límite determinado radialmente de acuerdo con la presente invención;

la Figura 4 es una imagen de ultrasonidos intravascular que muestra los puntos de límite seleccionados en la proximidad del límite luminal;

la Figura 5 es un contorno de límite inicial generado a partir de los puntos de límite de la Figura 4;

la Figura 6A es la imagen intravascular en formato cartesiano;

la Figura 6B es la imagen de la Figura 6A en formato polar;

la Figura 7A ilustra la imagen de la Figura 6B como una imagen de gradiente después del filtrado;

la Figura 7B es la imagen de gradiente de la exploración de la Figura 7A convertida en formato cartesiano;

la Figura 8 es una ilustración de los vértices de contorno de movimiento en las proximidades de los pixeles de acuerdo con la presente invención;

la Figura 9 muestra la imagen intravascular de la Figura 5 con un contorno de límite final de acuerdo con la presente invención;

la Figura 10 es una representación de un vaso sanguíneo que muestra su tamaño luminal y espesor de placa;

la Figura 11 muestra una secuencia de fotogramas de imagen en la que los puntos de control están seleccionados en un fotograma de inicio y de fin;

la Figura 12 muestra la secuencia de fotogramas de imágenes que incluyen un contorno de límite luminal inicial para cada fotograma;

la Figura 13 muestra la secuencia de fotogramas de imágenes que incluye un contorno de límite optimizado para cada fotograma;

la Figura 14 muestra un contorno de superficie tridimensional de un lumen como se ha determinado a partir de los datos contorno del límite luminal optimizados de acuerdo con la presente invención; y

la Figura 15 muestra unos contornos luminal y medial-adventicial para un fotograma de imagen.

Descripción detallada de las realizaciones preferidas

Con referencia a la Figura 1, se muestra un sistema (IVUS) de ultrasonidos intravascular total. Una consola 10 de sistema IVUS recoge datos ultrasónicos procedentes del transductor (no mostrado). El transductor está unido al extremo de un catéter que es cuidadosamente maniobrado a través del cuerpo del paciente hasta un punto de interés. En el presente sistema, el catéter es maniobrado a través del interior de órganos vasculares con el fin de obtener datos ultrasónicos del tejido vascular circundante. La consola 10 del sistema IVUS es, por ejemplo, un Sistema de Generación de Imágenes de Vista Clara C-VIS y el transductor es un dispositivo ultrasónico girado mecánicamente, de un único elemento, que tienen una frecuencia de 20 MHz. El dispositivo ultrasónico también puede ser una disposición de transductores colocados circunferencialmente para cubrir 360º en donde cada transductor adquiere radialmente datos desde una posición fija.

Un proceso a modo de ejemplo para recoger datos ultrasónicos es como sigue. Una vez que el transductor alcanza un punto deseado del interior del objeto vascular, el transductor es sometido a impulsos y después adquiere ecos durante aproximadamente 7 microsegundos. Es hecho girar 1-5 grados y sometido a impulsos de nuevo. Esto se repite durante 240 líneas de exploración alrededor de 360 grados. El número de muestras adquiridas en cada línea de exploración controla la profundidad de los ecos grabados por el transductor y finalmente la resolución de la imagen. Un procesador de reconstrucción de imagen 15 reconstruye una imagen a partir de una fila de datos de ultrasonidos. La reconstrucción se realiza utilizando cualquier rutina de reconstrucción conocida por los expertos en la técnica. La presente aplicación no está dirigida a reconstrucción de imágenes y, de este modo, no se expondrá con detalle. Una imagen de ultrasonidos reconstruida a modo de ejemplo se muestra en la Figura 6A que muestra una vista en sección transversal de un vaso sanguíneo.

Los datos de ultrasonidos son recogidos radialmente por el transductor de rotación. La posición rotacional del transductor en cada punto en el momento en que una línea de exploración es adquirida es utilizada para crear la imagen. De este modo, los datos están en formato polar en donde cada dato tiene un ángulo \theta y un radio R asociado con él. Las imágenes polares, sin embargo, dificultan que el usuario la interprete visualmente, así la imagen polar es convertida a coordenadas de imagen cartesianas x e y. Este proceso se llama conversión de exploración. Las ecuaciones (1) y (2) muestran la transformación de coordenadas polares a Cartesianas.

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La conversión de exploración es bien conocida en la técnica y se realiza haciendo bucles a través de la imagen polar, calculando la posición cartesiana correspondiente a partir de R y \theta utilizando interpolación bi-lineal de los pixeles vecinos, y asignando el valor de pixel en la posición polar a la posición cartesiana. Una vez que se han generado los datos de imagen, una rutina de análisis de imagen 20 analiza los datos de imagen lo cual se describe con detalle a continuación.

Con referencia a la Figura 2, se muestra un bloque diagrama del proceso de análisis de imagen IVUS. Como se ha explicado anteriormente, los datos de ultrasonidos son adquiridos 30 por la consola 10 del sistema IVUS en donde los datos son adquiridos radialmente dentro de un objeto vascular mediante un dispositivo ultrasónico. Una imagen intravascular se genera 40 a partir de los datos de ultrasonidos utilizando cualquier proceso de reconstrucción de imagen conocido. Una exploración típica puede generar cientos de imágenes a lo largo del objeto vascular. Los datos de imágenes originariamente están en coordenadas polares dado que los datos son adquiridos radialmente y son después convertidos a un formato cartesiano. Una vista en sección transversal de una imagen intravascular en formato cartesiano se muestra en la Figura 6A.

Una vez que las imágenes han sido generadas, el usuario puede seleccionar una o más imágenes para su análisis y evaluación. En la realización preferida, una imagen intravascular es analizada para determinar un límite luminal y un límite medial-adventicial del objeto vascular que está representado en la imagen. Con referencia adicional a la Figura 4, una imagen intravascular 100 es seleccionada y presentada 50 al usuario. Se supone que el usuario/operador es experimentado en la lectura de imágenes ultrasónicas y la determinación visual de una posición aproximada del límite luminal y del límite medial-adventicial. El usuario selecciona 60 un conjunto de puntos de control de límite 105 en posiciones sobre la imagen en donde el usuario cree que están los bordes de un límite, en este caso un límite luminal.

Con referencia a la Figura 5, un contorna de límite inicial 110 es generado 70 en base a los puntos de control seleccionados 105. El contorno inicial 110 conecta los puntos de control dando lugar a una posición aproximada del borde de límite. Los puntos de control adicionales pueden ser generados automáticamente por el sistema entre los puntos de control seleccionados por el usuario 105 para generar una mejor aproximación de un borde de límite. El límite inicial 110 se puede obtener interpolando entre los puntos de control 105.

Con referencia adicional a la Figura 2, después de que se ha generado el contorno 110 de límite inicial, un ajuste activo 80 se realiza para obtener un contorno de límite optimizado que está próximo a o sobre el borde de límite real de interés. En general, el ajuste del contorno activo 80 toma el contorno inicial 110, que está definido aproximadamente próximo al borde de interés, y lo nueve alrededor dentro de los datos de imagen bajo la influencia de varias fuerzas, externas y/o internas, hasta que encuentra el borde de interés. Las fuerzas externas son derivadas a partir de las propiedades de datos de imagen de manera que el contorno inicial 110 es ajustado hacia el borde más cercano en los datos de imagen. Las fuerzas internas están definidas de manera que son proporcionales a la curvatura del contorno inicial 110, y restringen el ajuste de contorno de manera que el contorno mantiene continuidad de primer y segundo orden. En la realización preferida, el ajuste de contorno activo 80 está basado en la reducción al mínimo de una función de energía de la Ecuación (3):

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El primer término E_{cont} controla el primer orden de continuidad y el segundo término E_{curv} controla el segundo orden de continuidad. El último término E_{imagen} está basado en una cantidad de imagen determinada a partir de los datos de imagen. En la realización preferida, la cantidad de imagen es la resistencia de borde basada en los valores de pixel en la imagen. Por supuesto, otros términos que controlan las constricciones externas se pueden incluir en la función para obtener un valor deseado. Los parámetros \alpha, \beta y \gamma son factores de peso que controlan la entrada relativa entre los términos. El valor de un factor de ponderación se puede incrementar para incrementar su influencia en la función. Por ejemplo, aumentando el valor de \gamma, y disminuyendo los valores de \alpha y \beta, el ajuste de contorno se puede realizar totalmente influenciado por el término E_{imagen}.

Cada punto de controla 105 corresponde a un vértice en el contorno inicial 110 que reside en una posición de pixel sobre la imagen intravascular 100. Para mejorar el contorno, las posiciones vecinas de cara vértice (punto de control) son alcanzadas y una posición en las proximidades que da el valor más bajo de para la función es elegida como la nueva localización para el vértice (punto de control). Este proceso se repite a través de todos los puntos de control hasta que el número de puntos de control movidos es menor que un umbral especificado o se alcance un número máximo de iteraciones definido por el usuario.

Observando la función, el primer término E_{cont} está formado tomando una distancia media entre todos los vértices de contorno y restando la distancia entre la posición del vértice actual y la posición del vértice anterior como se muestra mediante la siguiente Ecuación:

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En la anterior Ecuación, \nu_{i} denota el i^{enésimo} vértice y d es la distancia entre todos los puntos de control. Esta expresión elimina la posibilidad de reducir la curva de contorno a la vez que se satisface una continuidad de primer orden fomentando incluso la separación entre los puntos de control. Los puntos que tienen una distancia entre ellos que es próxima a la distancia medios producen un valor pequeño para E_{cont}. Un éxito de la función es encontrar valores mínimos. La distancia media D entre los puntos es después recalculada en cada iteración.

El segundo término E_{curv} estimula el segundo orden de continuidad y es un término de curvatura. Una estimación de la curvatura de muestra en la siguiente Ecuación:

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Valores pequeños de E_{curv} en esta expresión estimulan la reducción de curvatura que ayuda al contorno 110 a mantener su forma y evita la formación de esquinas. Si las esquinas, u otras características de forma se desean en el resultado final, el factor de ponderación \beta se puede ajustar por consiguiente para elevar o disminuir la influencia de la curvatura en la reducción al mínimo de la función.

Las fuerzas externas que actúan sobre el contorno 110 están representadas en el tercer término E_{imagen} de la función. La definición del tercer término controla qué características de imagen o propiedades son unidas al contorno 110. En la realización preferida, E_{imagen} está basada en los valores de gradiente en la imagen. Como se ha explicado anteriormente, los datos de ultrasonido son adquiridas radialmente mediante un transductor y, de este modo, los datos están en forma polar. Por lo tanto, para obtener valores de gradiente más precisos de la imagen para la influencia del ajuste del contorno de límite 110, los valores de gradiente son determinados a partir de una imagen polar de la imagen intravascular 100.

Con referencia a las Figuras 6A-B y 7A-B, se muestra la formación de una imagen de gradiente que es utilizada para optimizar el contorno de límite. La imagen intravascular original 100 seleccionada por el usuario se muestra en la Figura 6A. El contorno de límite inicial 110 es generado a partir de esta imagen mostrada en las Figuras 4 y 5.

Con referencia a la Figura 3, se muestra un proceso para la generación de imagen de gradiente y la optimización del contorno de límite 110. La imagen intravascular 100 se muestra en formato cartesiano en la Figura 6A y es convertida 300 a una imagen polar 600 como se muestra en la Figura 6B. Como se ha explicado anteriormente, las características de imagen que influirán en el ajuste del contorno de límite 110 son los valores de gradiente de la imagen polar 600. La imagen polar 600 incluye una pluralidad de línea de exploración radiales (no mostradas) que están definidas horizontalmente a través de la Figura 6B como se conoce en la técnica. Cada línea de exploración contiene una pluralidad de valores de pixel en donde cada valor de pixel representa un número, por ejemplo entre 0 y 255 para un sistema de 8 bits, en donde 0 representa negro y 255 representa blanco. Una vez que se ha generado la imagen polar, los límites del objeto vascular son determinados 305 radialmente a lo largo de cada línea de exploración. En la realización preferida, la determinación del límite se realiza aplicando un filtro de gradiente unidimensional a través de cada línea de exploración en donde el filtro es [-6, -4, -2, 0, 2, 4, 6]. El filtro se aplica a los pixeles de cada línea de exploración en una dirección radial y los valores de pixel de gradiente filtrados se obtienen mediante:

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En donde las letras alfabéticas A-G representan un valor gris para un pixel. Los pixeles actuales son D y su nuevo valor de gradiente se determina en base a los valores de los tres pixeles anteriores A, B y C y los tres valores posteriores E, F y G en la dirección radial a lo largo de la línea de exploración actual. Por supuesto, existen muchos filtros de gradiente conocidos en la técnica que se pueden utilizar para determinar radialmente los bordes de una imagen. Aplicando el filtro de gradiente, los valores de pixeles de la imagen cerca de un borde se convierten en un valor de gradiente distinguido de otros valores en la imagen.

Con referencia a la Figura 7A, se muestra una imagen de gradiente que es el resultado de aplicar el filtro de gradiente a la imagen polar 600 de la Figura 6B. El área 700 representa el catéter que fue insertado en el vaso sanguíneo y 705 es el borde del catéter 700. El área 710 representa el lumen del vaso sanguíneo y el límite 715 es el límite luminal. El límite medial-adventicial del vaso sanguíneo se representa mediante 725. El área 720, que se sitúa entre el límite luminal 715 y el límite medial-adventicial 725, puede representar la formación de una placa en el vaso sanguíneo. La imagen de gradiente polar es entonces convertida 310 a una imagen de gradiente de formato cartesiano 730 mostrada en la figura 7B. La conversión pone la imagen de gradiente 730 en el mismo formato que la imagen intravascular 100 que contiene el contorno de límite inicial 110, un contorno de límite optimizado 315.

Los valores de gradiente de la imagen de gradiente 730 son utilizados para calcular el término E_{imagen} para la reducción al mínimo del ajuste del contorno. El contorno de límite 110 es optimizado 315 en base a los límites de borde encontrados en la imagen de gradiente 730. El término E_{imagen} se obtiene mediante:

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La optimización del contorno de límite inicial 110 incluye evaluar los pixeles que están próximos a cada pinto de control 105 para determinar si el punto e control actual va a ser movido a un pixel próximo.

Con referencia a la Figura 8, se muestra una ilustración de una aproximación de vecindad de movimiento de los vértices de control de límite. Un punto de control de límite actual 105 se representa por el vértice V, y sus puntos de controla adyacentes están representados por V_{i-1}, y V_{i+1}. Una vecindad de pixel 800 está ilustrada con las posiciones de pixel adyacentes a V_{i}. La posición x, y del punto de control actual en la imagen intravascular 100 se utiliza como posición de V_{i} en la imagen de gradiente 730 e identifica los pixeles de vecindad 800. Para cada vértice V y su vecindad 800, el término E_{imagen} se calcula determinando los valores de gradiente mínimo y máximo en la vecindad 800 que son los términos mínimo y máximo de la ecuación. El valor de gradiente en la posición de vértice V_{i} está representada por g. La posición en la vecindad 800 que produce el valor mínimo E_{imagen}, tal como un valor negativo, significa que es un valor de gradiente grande. Los valores de gradiente grandes típicamente son aquellos que están en o cerca del borde del límite. De este modo, el contorno será atraído a los bordes con energía fuerte. Por ejemplo, después del cálculo, el vértice V_{i} podría ser movido a la posición de pixel 805. Con la ecuación (1), la energía E se calcula para cada posición en la vecindad 800 y el vértice actual V_{i} es movido a la posición que da el valor mínimo. De esta manera, los vértices del contorno de límite 110 se mueven dentro de los datos de imagen. El factor que influye para ajustar el contorno de límite 110 (mostrado en la Figura 5) es el contorno de límite 715 mostrado en la Figura 7B que es un borde determinado radialmente del límite luminal. Un contorno optimizado se obtiene cuando el proceso de iteración se completa.

Con referencia a la Figura 9, un contorno de límite luminal 900 se superpone sobre la imagen inicial 100 para que el usuario lo visualice. El contorno final 900 es el resultado de optimizar el contorno de límite inicial 110. El proceso es entonces repetido para determinar el límite medial-adventicial del vaso sanguíneo. En este proceso, el usuario selecciona un ajuste de puntos de límite en la vecindad de un límite medial-adventicial. El contorno es generado y optimizado como se ha descrito. Sin embargo, el contorno de límite distinguido 725 mostrado en la Figura 7B (el límite circular exterior) se utiliza para influenciar el ajuste de contorno activo 80 en lugar del límite luminal 715. Como se ha explicado anteriormente, el límite 725 es un contorno distinguido que se determina radialmente a partir de la imagen polar 600 usando un filtro de gradiente.

Con referencia a la figura 10, una vista en sección transversal que representa un vaso sanguíneo ilustra un límite luminal final a modo de ejemplo 900 y un límite adventicial 910. Después de que estos límites son determinados con el sistema presente, se realiza un análisis 90 del vaso sanguíneo. Tal análisis incluye determinar el tamaño del lumen 920 y determinar el espesor de placa 925 mostrado entre el límite luminal 900 y el límite medial-adventicial 910. Adicionalmente, las medidas de lumen/límite medial-adventicial se determinan incluyendo el área de sección transversal, el centroide, el diámetro máximo, el diámetro mínimo y la excentricidad. Además las medidas de placa del vaso se determinan incluyendo el área de sección transversal, el espesor máximo, el espesor mínimo, la excentricidad, y el porcentaje de oclusión.

La presente invención proporciona la capacidad de diagnosticar un vaso sanguíneo en tiempo real. Por ejemplo, los datos de imagen IVUS se puede recoger a partir de un paciente e imágenes reconstruidas. Un usuario, que está en la sala de operaciones, puede realizar la determinación de límite presente para una sección de imágenes seleccionadas. Un médico puede recibir, en tiempo real, un análisis del vaso que devuelve el tamaño del lumen, porcentaje de oclusión, y otra información acerca del vaso. En base al análisis, el médico puede determinar de forma inmediata el tamaño de un elemento de expansión o "stent" o un balón, avaluar la progresión de la enfermedad, o identificar cambios en el tamaño del vaso que pueden requerir atención médica.

Con referencia a la Figura 11, la presente invención genera un contorno de superficie en tres dimensiones a partir de un conjunto de imágenes de ultrasonido intravasculares. Se muestran seis imágenes secuenciales o fotogramas 0-5. Se ha de entender que estos seis fotogramas a modo de ejemplo son parte de un conjunto de fotogramas grande que puede incluir cientos de imágenes obtenidas durante una exploración ultrasónica. Para determinar un contorno de superficie de tres dimensiones del lumen del vaso sanguíneo, el usuario selecciona un fotograma inicial y un fotograma final a partir de una serie de fotogramas de imagen secuencial con el fin de generar un modelo de contorno inicial. En este caso, el fotograma 0 es seleccionado cono el fotograma inicial y el fotograma 5 es el fotograma final. Los fotogramas iniciales y finales son seleccionados en base a la similitud visual del límite luminal en la secuencia de fotogramas. En otras palabras, el fotograma inicial, el fotograma final y los fotogramas intermedios 1-4 entre los mismos tiene cada uno un contorno luminal similar. Un fotograma que muestra un contorno luminal sustancialmente diferente so sería incluido dentro del grupo de fotogramas inicial y final seleccionado.

Con referencia adicional a la Figura 11, el usuario selecciona un conjunto de puntos de control 1000 en la vecindad del límite luminal en el fotograma de inicio 0. Los puntos son seleccionados en las posiciones que el usuario cree que está el límite Un conjunto de puntos de control finales 1005 son seleccionados de forma similar sobre el fotograma final 5. Los puntos de control son entonces interpolados para generar un contorno inicial de partida 1010 y un contorno inicial de final 1015, como se muestra en la Figura 12. En base a los contornos iniciales de partida y finales, se genera automáticamente un contorno para cada fotograma intermedio 1-4 designados como contornos 1011.1014, respectivamente. Por ejemplo, los contornos intermedios se pueden generar mediante interpolación entre los contornos iniciales del fotograma de partida 0 y del fotograma fina 5. Una vez que se han determinado los contornas de límite luminal inicial, definen datos de superficie de tres dimensiones para el lumen dentro del segmento del vaso que corresponde a los fotogramas 0-5.

Con referencia a la Figura 13, los contornos iniciales 1010-1015 mostrados en la Figura 12 son optimizados de acuerdo con el método de contorno activo descrito anteriormente. La ecuación de energía E, sin embargo, incluye un término E_{curv} adicional como sigue:

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Dado que los contornos de límite están en tres dimensiones, el término de curvatura incluye E_{curv, \ T} que es una restricción de curvatura transversal y E_{curv, \ L}, que es una restricción de curvatura longitudinal. Estos términos limitan el movimiento de los puntos de manera que la continuidad longitudinal se mantiene y se evitan las ondas en el contorno. El cálculo del término es similar, como se explicó anteriormente, excepto en que los vértices de control V son diferentes. En el modelo tridimensional, V_{i} es un vértice a partir del fotograma de imagen actual, V_{i-1} es el vértice a partir del fotograma anterior y V_{i-1} es el vértice a partir del siguiente fotograma. De este modo, los datos de imagen bidireccionales procedentes de los fotogramas adyacentes son utilizados para optimizar los contornos de límite.

El ajuste de contorno se realiza de forma iterativa, como se ha descrito anteriormente, en donde la ecuación de energía se calcula para cada punto de control de límite en el contorno inicial 1010 del fotograma 0 en un determinado momento. El proceso entones se desplaza al siguiente fotograma 1. Después de que el fotograma final 5 sea optimizado con una iteración a través de sus puntos de control, el proceso se repite con el fotograma de partida 0 y continúa a través de los fotogramas hasta que una condición de umbral seleccionado por el usuario se satisface para la ecuación de energía o, o se realiza un cierto número de iteraciones seleccionado por el usuario. Como se ha explicado anteriormente, el objeto de la ecuación de energía es reducir al mínimo sus valores ajustando cada punto sobre el contorno hacia el borde del limite luminal. Los contornos finales de cada fotograma se convierten en una representación optimizada del contorno de límite real del lumen. Losa contornos de límite optimizados 1020-1025 se muestran en la Figura 13 como contornos 1020-1025 en los fotogramas 0-5, respectivamente.

Con referencia a la Figura 14, se muestra el contorno de superficie tridimensional de un vaso sanguíneo como se ha determinado a partir de un conjunto de contornos optimizados finales a partir de la presente invención. Los datos de superficie son correlacionados utilizando los datos de contorno de límite de un fotograma al siguiente. La presente invención simplifica la determinación del límite para el usuario dado que la entrada desde el usuario sólo se requiere en un fotograma de imagen de partida y final. Los límites en los fotogramas de imagen intermedios se determinan automáticamente. De este modo se pueden procesar rápidamente cientos de fotogramas de imágenes por el usuario mediante un grupo selectivo de fotogramas entre los fotogramas de partida y finales. Los resultados de ensayo a modo de ejemplo muestran que con la presente invención, fueron determinados contornos para aproximadamente 180 fotogramas de imágenes en aproximadamente 20 minutos. Por el contrario, un usuario necesita típicamente aproximadamente una hora para trazar manualmente contornos en diez imágenes.

Con referencia a la Figura 15, se muestra el bastidor de imagen 0 incluyendo un contorno luminal 1030 y un contorno medial-adventicial 1035. para determinar el contorno medial-adventicial. El proceso se repite seleccionado puntos de control en la imagen en las posiciones que se creen que están en la vecindad del límite medial-adventicial del vaso. Por supuesto, el procesado se puede realizar simultáneamente cuando el usuario selecciona los puntos de control de límite tanto para el límite luminal como para el límite medial-adventicial en el fotograma de partida seleccionado y el fotograma final. Una vez que los datos de límite medial-adventicial han sido encontrados para todos los fotogramas, se puede realizar el análisis de placa comprando los datos de contorno de límite luminal y los datos de contorno de límite medial-adventicial. Conociendo la distancia entre cada fotograma, como se ha determinado trazando la posición del transductor durante la adquisición de la imagen, se puede calcular información volumétrica tal como el volumen de placa.

La invención se ha descrito con referencia a la realización preferida. Obviamente, se pueden hacer modificaciones y alteraciones tras la lectura y entendimiento de esta memoria. Está destinada a incluir todas aquellas modificaciones y alteraciones que entren dentro del campo de las reivindicaciones adjuntas y están destinadas a ser equivalencia de la misma.

Claims

1. Un sistema para determinar un contorno de límite (110) de un vaso sanguíneo a partir de una imagen de ultrasonidos intravascular (100) en el que la imagen de ultrasonidos (100) es generada a partir de datos adquiridos radialmente dentro del vaso sanguíneo mediante un dispositivo ultrasónico (10), que comprende:

un componente de presentación configurado para presentar la imagen de ultrasonidos (100), siendo la imagen de ultrasonidos (100) una vista en sección transversal de un vaso sanguíneo y que es una imagen cartesiana, incluyendo la imagen de ultrasonidos (100) una representación de un límite del vaso sanguíneo; y

un componente analítico configurado para recibir los puntos de control seleccionados (105) a lo largo del límite, interpolando entre los puntos de control (105) para generar un contorno de límite (110), y optimizando el contorno de límite (110) ajustando cada uno de los puntos de control (105) en base a una imagen de gradiente (730) que incluye un límite distinguido, siendo la imagen de gradiente (730) determinada a partir de la imagen de ultrasonidos (100)

caracterizado porque

el componente de presentación está además configurado para presentar una pluralidad de imágenes de ultrasonido (100) que son una secuencia de imágenes del vaso sanguíneo, siendo la imagen de ultrasonidos (100) una imagen de partida; y

el componente analítico está además configurado para recibir los puntos de control (105) a lo largo del límite sobre una imagen final a partir de una pluralidad de imágenes de ultrasonido (100) de manera que al menos una imagen intermedia está entre las imágenes de partida y final, y para la interpolación entre los puntos de control (105) de las imágenes de partida y final para generar automáticamente un contorno de límite (110) en al menos una imagen intermedia.

2. El sistema para determinar el contorno de límite (110) como se ha establecido en la reivindicación 1, en el que:

el componente analítico está configurado para optimizar el contorno de límite (110) en la imagen de partida, la al menos una imagen intermedia y la imagen final ajustando cada uno de los puntos de control (105) en base a la imagen de gradiente (730) que incluye un límite distinguido determinado a partir de la imagen de ultrasonidos (100) de la imagen de partida, la al menos una imagen intermedia y la imagen final.

3. El sistema para determinar un contorno de límite (110) como se ha establecido en la reivindicación 1, en el que el componente analítico está además configurado para determinar el límite distinguido analizando radialmente los valores de pixel de la imagen de ultrasonidos (100).

4. El sistema para determinar un contorno de límite (110) como se ha establecido en la reivindicación 1, en el que el componente analítico está configurado para formar la imagen de gradiente (730):

convirtiendo la imagen de ultrasonidos (100) en una imagen polar (600), teniendo la imagen polar (600) una pluralidad de líneas de exploración radiales que incluyen una pluralidad de pixeles;

determinando radialmente un borde del límite a lo largo de cada una de las líneas de exploración radiales aplicando un filtro de gradiente a cada pluralidad de pixeles, distinguiendo el filtro de gradiente pixeles que probablemente forman el borde del límite, definiendo los pixeles distinguidos el límite distinguido; y

convirtiendo la imagen polar (600) de la imagen de ultrasonidos (100) a un formato cartesiano para obtener la imagen de gradiente (730) en formato cartesiano que incluye el límite distinguido.

5. El sistema para determinar un contorno de límite (110) como se ha establecido en la reivindicación 1, en el que el componente analítico está configurado para optimizar el contorno de límite (110) ajustando cada uno de los puntos de control (105) en base a una restricción de espaciado de punto y a una restricción de curvatura mantenida continuamente en el contorno de límite (110).

6. El sistema para determinar un contorno de límite (110) como se ha establecido en la reivindicación 5, en el que el componente analítico está configurado para realizar de forma iterativa la optimización de cada uno de los puntos de control (105).