ES2927559T3 - Procedimiento de superposición de imágenes proyectivas de estructuras tridimensionales sobre una imagen bidimensional de rayos X - Google Patents

Procedimiento de superposición de imágenes proyectivas de estructuras tridimensionales sobre una imagen bidimensional de rayos X Download PDF

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Abstract

Método para procesar un conjunto de datos de imágenes tridimensionales con imágenes de rayos X bidimensionales de un dispositivo de rayos X utilizando una función objetivo. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Procedimiento de superposición de imágenes proyectivas de estructuras tridimensionales sobre una imagen bidimensional de rayos X
Numerosos procedimientos de tecnología médica conocidos se refieren a la navegación de objetos en la anatomía de un paciente.
Cuando se navega por objetos de esta manera, por ejemplo, cuando se navega por catéteres dentro de los vasos, se pueden utilizar procedimientos de imagen de rayos X para localizar el objeto. Los propios vasos no son visibles inicialmente en las radiografías, que suelen tomarse de forma continua. Por este motivo, se administra al paciente -a menudo repetidamente- un agente de contraste, por ejemplo, un agente que contiene un compuesto de yodo o dióxido de carbono, que permite visualizar la estructura de los vasos en las imágenes de rayos X.
La visualización conjunta y/o simultánea del objeto, la estructura vascular y la anatomía circundante resulta muy difícil, como se ilustrará a continuación.
Para una representación permanente del árbol vascular -sin una nueva adición del medio de contraste- se puede tomar primero una imagen fluoroscópica del árbol vascular y de la anatomía circundante sin medio de contraste (imagen en blanco). A continuación, se inyecta un agente de contraste y se toman radiografías en diferentes momentos sucesivos (imágenes de relleno) que documentan la distribución del agente de contraste en el vaso en estos diferentes momentos sucesivos. La inyección repetida del medio de contraste puede ser necesaria, entre otras cosas, porque el medio de contraste, por ejemplo, un agente que contiene un compuesto de yodo o dióxido de carbono se diluye rápidamente en el torrente sanguíneo, es entonces transportado, por ejemplo, a los riñones (agente que contiene un compuesto de yodo) o a los pulmones (dióxido de carbono) y es excretado del paciente nuevamente desde allí. Además, puede ser necesaria la inyección repetida de contraste para visualizar el vaso en una perspectiva diferente que represente mejor la anatomía que se está examinando, por ejemplo, una estenosis, o para evaluar el progreso quirúrgico.
Para la visualización exclusiva de las estructuras vasculares llenas de contraste, la imagen en blanco se sustrae ahora de una porción de las imágenes de relleno adquiridas en tiempos diferentes y sucesivos (imágenes de sustracción), de modo que sólo se visualizan los vasos llenos de contraste como una secuencia temporal (angiografía por sustracción digital; ASD). Estas imágenes radiográficas pueden combinarse para formar una imagen radiográfica que muestre un árbol vascular completamente lleno de medio de contraste (imagen vascular). Esto puede hacerse, por ejemplo, mediante un procedimiento mínimo (en el caso del yodo) o un procedimiento máximo (en el caso del dióxido de carbono), en el que el valor de gris más bajo o alto de cada píxel de todas las imágenes de sustracción se transfiere al píxel respectivo de la imagen vascular a lo largo del tiempo de grabación de las imágenes de sustracción individuales. Estos procedimientos son conocidos en el estado de la técnica y no se explicarán aquí.
Esta imagen de sustracción permite así visualizar las estructuras vasculares, incluidas las patologías que contienen, como estenosis, aneurismas o hemorragias en el tejido circundante. Sin embargo, la representación de las estructuras vasculares en sí misma aún no permite la navegación de objetos en su interior con el fin de realizar una intervención médica. Por lo tanto, se puede generar otra representación mediante una imagen vascular invertida generada a partir del procedimiento de mínimo/máximo. En un procedimiento denominado "hoja de ruta", conocido en el estado de la técnica, esta imagen vascular invertida puede superponerse con una imagen de rayos X en vivo de la secuencia de una ASD tomada en el curso posterior y la navegación de un objeto en la anatomía del paciente puede simplificarse. Por ejemplo, este procedimiento muestra el árbol vascular previamente extraído en la imagen vascular en tonos grises claros, pero el catéter visible en la imagen de rayos X en vivo de la secuencia de la ASD permanece oscuro, para que pueda ser reconocido en la estructura vascular durante el movimiento.
Sin embargo, si la geometría de adquisición se modifica, por ejemplo, inclinando el sistema de rayos X utilizado para la adquisición, la imagen de sustracción bidimensional ya no se ajusta a la nueva geometría de adquisición. Por regla general, la navegación de los objetos no es posible en este caso sin una nueva administración del medio de contraste. La administración de medios de contraste, especialmente la administración repetida de medios de contraste es una carga para el paciente y debe evitarse en la medida de lo posible.
Una posibilidad de evitar la administración adicional de medio de contraste durante una intervención para visualizar estructuras de bajo contraste es el uso de un conjunto de datos de imágenes tridimensionales adquiridos antes de la intervención, que proporciona información anatómica relativa a las estructuras óseas y vasculares de la zona de examen y que, por tanto, se obtuvo con la administración de medio de contraste. Para mostrar estas estructuras contenidas en el conjunto de datos tridimensionales en la posición correcta en una imagen bidimensional de rayos X en vivo con fines de navegación, primero debe calcularse una proyección sintética bidimensional, también llamada proyección hacia adelante, bajo una geometría de proyección que corresponda a la geometría de adquisición. La determinación de la geometría de proyección óptima es un problema matemático de optimización difícil y no convexo.
El desafío de este enfoque es que la geometría de proyección óptima determinada de esta manera también corresponde a la geometría de proyección real.
Cuando se utilizan imágenes de rayos X sin contraste para determinar la geometría de proyección óptima entre una proyección frontal generada a partir del conjunto de datos de imágenes tridimensionales y las imágenes de rayos X bidimensionales adquiridas, los huesos en particular muestran un alto contraste de imagen en las imágenes de rayos X. El uso exclusivo de huesos para la determinación de una geometría de proyección es posible aquí, pero para una mayor precisión de la similitud, es ventajoso un uso adicional de vasos o estructuras de vasos para la similitud. Un procedimiento que describe la determinación de una transformación de coordenadas entre un conjunto de datos de imágenes tridimensionales y las imágenes bidimensionales de rayos X se divulga en el documento DE 102016 203857 A1. Para ello se utilizan reglas de registro únicas entre las estructuras óseas y vasculares de las imágenes de rayos X en vivo y las proyecciones hacia delante del conjunto de datos de imágenes tridimensionales.
Las publicaciones impresas US 2020 / 005 125 8 A1 y US 2006 / 018 813 9 también divulgan procedimientos de registro entre un conjunto de datos de imágenes radiográficas tri- y bidimensionales.
El documento US 2011/052026 A1 divulga un procedimiento para determinar un ángulo de un sistema de adquisición de imágenes con brazo en C para la implantación de una válvula aórtica. El procedimiento comprende la adquisición de uno o más marcadores anatómicos de una raíz aórtica en una imagen 3D, y la definición de un plano que represente una dirección de un anillo aórtico en la imagen 3D basada en el uno o más marcadores anatómicos adquiridos. Se determina un ángulo de visión perpendicular al plano definido.
El documento US 2018/0042566 A1 divulga un procedimiento para clasificar un vídeo en una angiografía coronaria, comprendiendo el procedimiento: adquirir una serie temporal de cuadros de imágenes angiográficas; eliminar uno o más cuadros de imágenes de la serie temporal de imágenes angiográficas; clasificar cada uno de los cuadros de imágenes restantes de la serie temporal de imágenes angiográficas mediante un clasificador aprendido por máquina como visualización de una primera estructura anatómica o una segunda estructura anatómica; caracterizar la serie temporal de fotogramas de imágenes angiográficas como visualizadora de la primera estructura anatómica o de la segunda estructura anatómica, basándose en las clasificaciones de las imágenes restantes; y proporcionar la caracterización de la serie temporal a un usuario.
Es un objeto de la invención proporcionar un procedimiento mejorado para determinar una geometría de proyección entre un conjunto de datos de imágenes tridimensionales y las imágenes de rayos X bidimensionales.
De acuerdo con la invención, la tarea de la invención se resuelve mediante un procedimiento con las características indicadas en la reivindicación de patente 1. Las realizaciones ventajosas se indican en las reivindicaciones dependientes.
El procedimiento de acuerdo con la invención para procesar un conjunto de datos de imágenes tridimensionales con imágenes de rayos X bidimensionales de un aparato de rayos X comprende en particular los pasos definidos en la reivindicación 1.
El conjunto de datos de imágenes tridimensionales, que contiene estructuras anatómicas de un área de examen, puede ser producido por una imagen de tomografía computarizada o de resonancia magnética preoperatoria. Las estructuras anatómicas del conjunto de datos de imágenes tridimensionales incluyen al menos las estructuras óseas y vasculares, así como otras estructuras como las estructuras de los implantes y los bordes de la piel. Además, el conjunto de datos de imágenes tridimensionales también puede adquirirse de forma intra-operativa, preferiblemente utilizando un tomógrafo computarizado intra-operativo o una máquina de rayos X de brazo en C. Además, es posible importar el conjunto de datos de imágenes tridimensionales a una unidad de almacenamiento interna, por ejemplo, una memoria de datos de imágenes interna, o a una unidad de almacenamiento externa, por ejemplo, una memoria USB, un disco duro externo o una memoria en línea a la que tenga acceso el dispositivo de rayos X que realiza el procedimiento.
La segmentación del conjunto de datos de imágenes tridimensionales puede tener lugar antes o después del suministro del conjunto de datos de imágenes tridimensionales, en cada caso de forma manual, semiautomática o totalmente automática mediante el procesamiento de imágenes. La segmentación proporciona un modelo de estructura vascular de la estructura vascular a partir del conjunto de datos de imágenes tridimensionales del área de examen, así como un modelo de estructura ósea tridimensional de la estructura ósea a partir del conjunto de datos de imágenes tridimensionales del área de examen. Dichos modelos pueden consistir, por ejemplo, en una segmentación de las áreas de la imagen en forma de vóxeles o estar disponibles como una representación paramétrica de las estructuras subyacentes. Una representación paramétrica puede ser, por ejemplo, la descripción de un vaso mediante una spline para el eje central del vaso más un diámetro en cada punto de la spline.
Las primeras y segundas imágenes de rayos X describen la posición actual del paciente que se va a examinar, que preferentemente está colocado en una camilla, y se toman mediante un dispositivo de rayos X, preferentemente un dispositivo de rayos X de brazo en C móvil o estacionario ajustable por motor múltiple, con una geometría de exposición adecuada, en la que el usuario puede ajustar el dispositivo de rayos X de manera que la geometría de exposición cubra la zona de examen deseada. Por ejemplo, además de la posición del aparato de rayos X, el ajuste realizado puede referirse al ángulo orbital, al ángulo de angulación, al zoom y/o al ajuste de altura. Se prevé que ambas radiografías contengan cada una concentración diferente de un agente de contraste, por ejemplo, un compuesto que contenga yodo o dióxido de carbono, por lo que la concentración del agente de contraste para una de las dos radiografías también puede ser cero. Este procedimiento, conocido en particular por la angiografía de sustracción digital, permite proporcionar una imagen de sustracción mediante la sustracción de la primera y la segunda imagen de rayos X, que contiene sólo las áreas de la estructura del vaso que se hacen visibles por la adición del medio de contraste. Típicamente, el agente de contraste se administra sobre la estructura vascular del paciente para que represente principalmente la estructura vascular del paciente, particularmente la estructura vascular completa del paciente. A una baja concentración del agente de contraste administrado, la estructura ósea en particular se representa en las imágenes de rayos X tomadas. Si se utiliza una concentración de cero del agente de contraste administrado, se representan principalmente las estructuras óseas en la respectiva imagen de rayos X, y en consecuencia no hay estructuras óseas en las imágenes de sustracción producidas, ya que sólo se representan las estructuras vasculares en las imágenes de sustracción.
Posteriormente, se determina una geometría de proyección que logra una similitud óptima entre una proyección frontal bidimensional creada a partir del conjunto de datos de imágenes tridimensionales, lo que corresponde a un plano de proyección bidimensional y la primera y/o segunda imagen de rayos X, así como la imagen de sustracción de la zona de examen. Esta geometría de proyección puede determinarse mediante una proyección iterativa hacia delante del conjunto de datos de la imagen tridimensional y una posterior comparación algorítmica de esta proyección hacia delante con la primera y/o segunda imagen de rayos X y la imagen de sustracción.
Para esta comparación algorítmica, se utiliza una función objetivo de tres partes, en la que las tres partes de la función objetivo están preferentemente vinculadas entre sí de forma aditiva. Una geometría de proyección inicial, por ejemplo, una geometría de proyección especificada por el sistema puede utilizarse para determinar la geometría de proyección. Esta geometría de proyección inicial puede ser elegida libremente por una unidad de cálculo del aparato de rayos X o fijada por un usuario y representa la inicialización del problema de optimización a resolver.
Una primera parte de la función objetivo representa la similitud del modelo de estructura ósea entre la proyección hacia delante del conjunto de datos de la imagen tridimensional y la primera y/o segunda imagen de rayos X. En la comparación algorítmica, la proyección hacia delante y los vasos segmentados que contienen agentes de contraste en el conjunto de datos de la imagen tridimensional, respectivamente, pueden sustituirse virtualmente por agua, de modo que sólo se incluyan las estructuras óseas en la imagen bidimensional sintética. Preferiblemente, la imagen de rayos X utilizada en la comparación de las características óseas no contiene agente de contraste y, por tanto, contiene principalmente estructuras óseas.
Una segunda parte de la función objetivo describe una similitud entre la proyección hacia delante del conjunto de datos de la imagen tridimensional y la imagen de sustracción, que, como se sabe, por ejemplo, en la angiografía de sustracción digital, contiene sólo vasos o estructuras de vasos. Preferiblemente, en este caso sólo se comparan los vasos segmentados y proyectados hacia delante (modelo de estructura de vasos) con la imagen de sustracción. Preferiblemente, la primera o segunda imagen de rayos X se adquiere sin agente de contraste, de modo que esta imagen puede utilizarse como imagen en blanco para la imagen de sustracción.
Es posible someter la proyección directa o la imagen de sustracción a la inversión del contraste cuando se utilizan diferentes tipos de agentes de contraste. Además, en caso de mala calidad de la imagen, los vasos de la proyección hacia delante y/o de la imagen de sustracción pueden ser procesados en forma algorítmica y de modo totalmente automático para obtener una función objetivo de acuerdo con el procedimiento de la invención.
Una tercera parte de la función objetivo describe una similitud entre la proyección hacia adelante del conjunto de datos de imágenes tridimensionales y la primera y/o segunda imagen de rayos X y aquí toda la información de imagen de las imágenes de rayos X adquiridas que se refieren a la primera y segunda imagen de rayos X y no sólo a los huesos y/o estructuras vasculares. Además, para esta tercera parte de la función objetivo, es posible sustituir las estructuras rellenas de medio de contraste por agua cuando se utilizan imágenes de rayos X tomadas mediante medio de contraste.
Una posible forma de la función objetivo F puede ser una combinación lineal de las tres partes individuales de la función objetivo (Fhueso -partes óseas; Fvaso -partes vasculares, Ftotai -todas las partes):
F = 0 * F hueso 0 * Fvaso ’ Y*Ftotai
En este caso, los parámetros reales y preferentemente positivos a, 13 y y representan factores de ponderación que pueden regular la influencia relativa de los componentes individuales de la función objetivo. La función objetivo F puede ahora optimizarse mediante un procedimiento matemático variando la geometría de proyección, preferiblemente aplicando un procedimiento iterativo. Durante cada paso de iteración, se puede asumir la misma geometría de proyección para todas las partes de la función objetivo. Posteriormente, partiendo de esta hipótesis, se pueden sumar todos los valores de las partes de la función objetivo, teniendo en cuenta los factores de ponderación, para obtener el valor de la función objetivo F. En las iteraciones posteriores, se pueden evaluar otras geometrías de proyección mediante el procedimiento de optimización utilizado y, tras alcanzar un criterio de terminación, la geometría de proyección con el valor óptimo de la función objetivo puede presentarse como la geometría de proyección óptima.
El procedimiento de optimización utilizado puede pertenecer a la clase de los procedimientos basados en el gradiente (por ejemplo, el gradiente conjugado, el procedimiento Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS)), pero preferentemente a la clase de los procedimientos de optimización no convexos (por ejemplo, el recocido simulado, la optimización genética), o a una combinación de estos procedimientos. La función objetivo y, por tanto, todas sus partes pueden describir una similitud entre la primera y/o segunda imagen de rayos X o de sustracción y la proyección sintética hacia delante, en cuyo caso el problema de optimización es un problema de maximización. Sin embargo, la función objetivo también puede describir la disimilitud, en cuyo caso el problema es un problema de minimización. Dependiendo del diseño de la función objetivo, se puede utilizar un procedimiento de minimización o maximización. En principio, sin embargo, siempre es posible transformar una similitud a maximizar en una disimilitud a minimizar, por ejemplo, multiplicando por "-1", y viceversa. Esto es especialmente importante porque la mayoría de los procedimientos de optimización disponibles en las bibliotecas de software están formulados e implementados como procedimientos de minimización. Por tanto, en aras de la simplicidad, lo que sigue se referirá siempre a un problema de optimización.
Es posible definir estos parámetros en función de la zona del cuerpo en la que se realiza una intervención, o modificarlos en consecuencia. Esto puede hacerse, por ejemplo, en un programa, preferiblemente de órganos. Así, en las zonas de la estructura ósea que tienen características estructurales distintivas, por ejemplo, las vértebras con procesos vertebrales, la ponderación de las similitudes de la estructura ósea puede establecerse significativamente más alta que la ponderación de las similitudes de la estructura de los vasos. Lo contrario ocurre con las zonas que tienen rasgos menos distintivos de la estructura ósea, por ejemplo, el fémur. En este caso, es posible una menor ponderación de la similitud de la estructura ósea y/o una ponderación correspondientemente mayor de las estructuras vasculares. La determinación de los factores de ponderación puede realizarse en forma automática, por ejemplo, mediante un análisis de la imagen de rayos X y una comparación del contenido con una base de datos almacenada, que especifica los factores de ponderación con respecto al contenido de la imagen o su contenido anatómico. Además, los coeficientes también pueden almacenarse en un programa de órganos de forma tabulada. Además, es posible ajustar en forma individual los factores de ponderación mediante una intervención del usuario. Además, es posible que los parámetros puedan asumir también el valor cero, por ejemplo, por un ajuste del usuario, por almacenamiento en un programa de órgano o por el procedimiento de acuerdo con la invención. Al fijar un factor de ponderación en cero, se dejan de considerar partes de la función objetivo para su determinación.
El valor de la función objetivo, así como sus componentes pueden representar una medida de la calidad de la geometría de proyección determinada. La función objetivo puede ser una medida de la similitud, por ejemplo, una congruencia, de la proyección hacia delante con la primera y/o segunda imagen de rayos X o la imagen de sustracción. Si los valores obtenidos tras la optimización cumplen un criterio de umbral que se compara con la función objetivo, tal y como puede almacenarse en un programa, por ejemplo, un programa de órgano, la geometría de proyecto determinada debe clasificarse como suficientemente correcta.
En conformaciones alternativas, en el caso de que el valor del punto objetivo cumpla con el criterio de umbral predeterminado, las estructuras de los vasos proyectadas hacia adelante desde el conjunto de datos de imágenes tridimensionales pueden superponerse con la imagen de rayos X en vivo. Preferiblemente, en este caso, los vasos se pueden visualizar en la imagen de rayos X en vivo con o sin contorno, utilizando la geometría de proyección determinada. El uso de estos criterios de umbral puede ser ventajoso, ya que pueden utilizarse para garantizar la calidad de la geometría de la proyección. Así, el uso de criterios de umbral ofrece la posibilidad de que, si el criterio de umbral no se cumple con el valor de la función objetivo, se pueda elegir una ruta de proceso alternativa.
En realizaciones alternativas, se puede realizar un recálculo recurrente de la primera y tercera parte de la función objetivo (función objetivo reducida), que están disponibles continuamente incluso sin la administración del medio de contraste, es decir, cuando se dispone de una imagen de rayos X actual (en vivo). Si no hay ningún medio de contraste en la zona de examen, estas dos partes de la función objetivo permanecen inalteradas. Al calcular estas dos partes de la función objetivo, basándose en las nuevas imágenes de rayos X adquiridas y en la proyección sintética hacia delante obtenida previamente mediante la geometría de proyección obtenida, el nuevo valor calculado de la función objetivo reducida se compara con el valor anterior y almacenado de la función objetivo. En caso de que el nuevo valor calculado de la función objetivo reducida sea inferior al antiguo valor de la función objetivo dentro de una tolerancia predefinida, por ejemplo, por un factor que puede definirse en un programa, por ejemplo, el programa de órganos, la estructura del vaso o el contorno del vaso ya no se muestra en la imagen de rayos X en vivo. En caso de que los nuevos valores calculados de la función objetivo reducida vuelvan a cumplir el valor umbral, la estructura vascular puede volver a mostrarse. Una ventaja del procedimiento de acuerdo con la invención puede ser, por lo tanto, la realización de una evaluación automatizada continua de los riesgos para que la proyección hacia delante siga correspondiendo suficientemente a la geometría de proyección real.
En realizaciones alternativas, es posible que el valor de la función objetivo no alcance el umbral para un determinado intervalo de tiempo, por ejemplo, debido a un cambio en la geometría de exposición del dispositivo de rayos X o, por ejemplo, debido a un cambio conocido en la posición del dispositivo o mesa de rayos X y, por tanto, del paciente. La unidad de rayos X puede informar al usuario sobre esto y ofrecer una nueva determinación de la geometría de la proyección con una nueva administración de medio de contraste o, alternativamente, cambiar a un flujo de trabajo bidimensional alternativo. La duración de este intervalo de tiempo, durante el cual no se permite alcanzar el umbral, puede fijarse en un programa, por ejemplo, en el programa de órgano.
En realizaciones alternativas, puede darse el caso de que los valores comparados de la función objetivo no satisfagan el criterio de umbral predeterminado. En este caso, el aparato de rayos X puede proporcionar una salida en un dispositivo de visualización, como un monitor, que impide que el proceso continúe y proporciona al usuario un flujo de trabajo bidimensional alternativo. Este enfoque minimiza el riesgo.
En realizaciones alternativas, también es posible cambiar a un procedimiento bidimensional en un programa, por ejemplo, un programa de órgano, si un valor umbral de una parte de la función objetivo no es alcanzado (en el caso de la maximización) o se supera (en el caso de la minimización), dos valores umbral de dos partes de la función objetivo o tres valores umbral de tres partes de la función objetivo.
En una realización alternativa del procedimiento, se proporciona al menos un campo de medición en cada imagen de rayos X en vivo. El campo de medición puede definirse por intervención del usuario o por defecto del sistema de tal manera que el campo de medición delimite estrechamente una estructura posiblemente variable en el tiempo, donde, por ejemplo, un movimiento del paciente puede ser una estructura variable en el tiempo. La evaluación del campo de medición se realiza preferentemente sumando todos los valores de los píxeles del campo de medición y controlando el valor de la suma en una secuencia de imágenes en vivo. En caso de un cambio local de la estructura delimitada en el campo de medición, el valor del zumbido de los valores de los píxeles cambia en comparación con el valor de la suma de la imagen de rayos X en vivo anterior. Está previsto que el valor de la suma se controle mediante la determinación de un umbral.
El valor del umbral puede establecerse preferentemente como una fracción del valor sumado de la imagen de rayos X en vivo anterior. En caso de un cambio supra lateral del valor de la suma en comparación con la anterior imagen de rayos X en vivo, se supone un desplazamiento supra lateral de la estructura confinada.
En una realización alternativa, en lugar de una imagen de sustracción, se obtiene una angiografía de sustracción digital completa, que representa no sólo una parte, sino la estructura completa del vaso. En una realización alternativa, se puede llevar a cabo un procedimiento mínimo o máximo de manera conocida además de la ASD. En estos procedimientos, el valor de gris más bajo (procedimiento mínimo) o más alto (procedimiento máximo) de cada píxel de todas las imágenes de sustracción se transfiere al píxel respectivo de una imagen del vaso en el transcurso de la grabación de las imágenes de sustracción individuales del TEA. Para el curso posterior del proceso, se utiliza entonces la imagen del vaso generada mediante el procedimiento del mínimo o del máximo en lugar de la imagen de sustracción.
La invención se explica con más detalle en las siguientes realizaciones.
La Fig. 1 muestra un flujo de proceso ejemplar del procedimiento de acuerdo con la invención.
La Fig. 2 muestra una representación gráfica ejemplar de la determinación de la geometría de proyección óptima entre un conjunto de datos de imágenes tridimensionales adquiridas y la primera y/o segunda imagen de rayos X y la imagen de sustracción.
El procedimiento se explica con más detalle en referencia a la Figura 1 y a la Figura 2.
Durante el procedimiento, puede proporcionarse al procedimiento una imagen de rayos X continua (imagen de rayos X en vivo), con la que se superponen estructuras vasculares bidimensionales, obtenidas a partir de un conjunto de datos de imágenes tridimensionales previamente adquiridas por proyección, a fin de proporcionar al usuario una posibilidad de representación de las estructuras vasculares en una imagen de rayos X en vivo.
En el paso V1 del procedimiento, el conjunto de datos de imágenes tridimensionales se adquiere primero, por ejemplo, mediante un tomógrafo computarizado o un tomógrafo de resonancia magnética. Este conjunto de datos de imágenes tridimensionales comprende la estructura ósea y la estructura vascular de una zona de examen. El conjunto de datos de imágenes tridimensionales puede adquirirse de forma preoperatoria o intraoperatoria.
En un paso del procedimiento V2, el conjunto de datos de imágenes tridimensionales se segmenta entonces en estructura ósea y estructura vascular; esto también puede hacerse directamente después de la adquisición preoperatoria o antes de la intervención planificada.
Después de posicionar al paciente en relación con el dispositivo de rayos X (brazo C), se toma una primera imagen de rayos X del paciente en un paso del procedimiento V3, durante el cual el paciente puede ser inyectado con un medio de contraste. Sin embargo, se recomienda que la primera radiografía se tome sin medio de contraste, de modo que la primera radiografía muestre principalmente la estructura ósea, junto con las estructuras de tejido blando circundantes, débilmente visibles.
En un paso del procedimiento V4, se toma una segunda imagen de rayos X de la zona de examen, en la que se ha inyectado al paciente un agente de contraste, de modo que se hacen visibles partes de su estructura vascular. En el paso V4, también se puede realizar una angiografía de sustracción digital. Después de una angiografía de sustracción digital, se puede utilizar un procedimiento mínimo o máximo posterior en el paso del procedimiento V5, en el que el valor de gris más bajo o alto de cada píxel de todas las imágenes de sustracción se transfiere al píxel respectivo de una imagen del vaso en el transcurso del tiempo de la grabación de la angiografía de sustracción digital. Para el curso posterior del procedimiento, se utiliza la imagen del vaso generada, que representa la estructura completa del vaso.
[0047] La etapa de proceso subsiguiente V6 comprende la determinación de la geometría de proyección óptima entre una proyección hacia adelante del conjunto de datos de imágenes tridimensionales y la primera imagen de rayos X. La proyección frontal es una imagen bidimensional de rayos X sintetizada a partir del conjunto de datos de la imagen tridimensional. También es posible utilizar la segunda imagen de rayos X en lugar de la primera.
En un paso del procedimiento V6-1, la primera parte de la función objetivo puede ser una similitud de la estructura ósea entre la proyección hacia delante del conjunto de datos de la imagen tridimensional y la primera y/o segunda imagen de rayos X. Preferentemente, en el paso V6-1 del procedimiento, se utiliza la imagen de rayos X en la que se representan principalmente las estructuras óseas.
Para el paso del procedimiento V6-1, se puede utilizar una comparación algorítmica entre la proyección hacia adelante y la primera imagen de rayos X. En esta comparación algorítmica, la similitud entre una proyección hacia adelante y la primera imagen de rayos X puede maximizarse, preferentemente variando la geometría bajo la cual se crea la proyección hacia adelante, por ejemplo, utilizando hasta tres traslaciones y hasta tres rotaciones de la geometría de la proyección. Para la determinación de la similitud de la estructura ósea, se recomienda que las estructuras vasculares que contienen medio de contraste y que están segmentadas en la proyección directa o en el conjunto de datos de la imagen tridimensional se sustituyan virtualmente por agua, de modo que sólo se incluyan las estructuras óseas en la proyección directa. A la hora de determinar la similitud de las estructuras óseas, se recomienda que la primera imagen radiográfica utilizada tampoco contenga, preferiblemente, ningún medio de contraste y que, por tanto, sólo represente las estructuras óseas.
En el paso del procedimiento V6-2 se determina la segunda parte de la función objetivo. Las estructuras de los vasos de la imagen de los vasos del paso del procedimiento V5 se comparan con la proyección hacia delante generada a partir del conjunto de datos de la imagen tridimensional. La similitud de la estructura vascular entre la proyección frontal del conjunto de datos de la imagen tridimensional y la primera y/o segunda imagen de rayos X y la imagen de sustracción también puede calcularse mediante una comparación algorítmica con variación de la geometría de la proyección.
En el paso del procedimiento V6-3, se determina una similitud basada en toda la información de la imagen entre la proyección hacia adelante del conjunto de datos de la imagen tridimensional y la primera y/o segunda imagen de rayos X. Para determinar la tercera parte de la función objetivo, se utiliza toda la información de la imagen de la primera y/o segunda radiografía. Para el paso del procedimiento, se pueden utilizar, por ejemplo, transiciones de tejido a aire, que pueden representar características estructurales prominentes. Los pasos del procedimiento V6-1, v 6-2 y V6-3 pueden ser intercambiados en su orden sin afectar el flujo del procedimiento.
La optimización de la función objetivo puede realizarse aplicando un procedimiento iterativo. Durante cada paso de iteración, se asume la misma geometría de proyección para los pasos del procedimiento V6-1 - V6-3 (todas las partes de la función objetivo). Posteriormente, partiendo de esta hipótesis, se suman todos los valores de las partes de la función objetivo, teniendo en cuenta la ponderación de las partes de la función objetivo, para obtener el valor de la función objetivo para una geometría de proyección. En las iteraciones posteriores, se evalúan otras geometrías de proyección mediante el procedimiento de optimización utilizado y, tras alcanzar un criterio de terminación, por ejemplo, alcanzar el máximo de pasos de iteración, la geometría de proyección con el valor óptimo de la función objetivo se presenta como la similitud óptima.
En el paso del procedimiento V7, si la geometría de proyección se determina con éxito, la imagen bidimensional de rayos X en vivo se proporciona con las estructuras vasculares proyectadas hacia adelante bajo la geometría de proyección óptima superpuesta en el plano de la imagen de rayos X. Por ejemplo, las estructuras vasculares con o sin contorno, o sólo el contorno, pueden visualizarse en un dispositivo de visualización con la imagen de rayos X en vivo superpuesta utilizando la proyección hacia delante del modelo de estructura vascular en la geometría de proyección óptima.
Es posible que la posición de la zona de examen también cambie durante el procedimiento, por ejemplo, por un cambio en la geometría de adquisición del dispositivo de rayos X o por un ajuste de la posición de la mesa. Estos cambios pueden permitir la aplicación posterior del procedimiento sin una nueva administración del medio de contraste, por lo que es posible continuar con el procedimiento de acuerdo con la invención incluso sin una nueva determinación de la geometría de proyección óptima, sólo mediante una transformación de la geometría de proyección determinada antes del cambio de la geometría de exposición. En caso de que la geometría de la exposición cambie, los codificadores, es decir, los codificadores de posición y de ángulo de la máquina de rayos X o de la mesa, pueden ser evaluados y esta información puede ser calculada con la geometría de proyección óptima previamente determinada.
En el caso de que el nuevo valor supere (en el caso de un problema de minimización) o no alcance (en el caso de un problema de maximización) del valor umbral establecido, por ejemplo, por un factor a establecer, que puede fijarse en un programa, por ejemplo, el programa de órganos, la estructura del vaso o el contorno del vaso ya no puede mostrarse en la imagen de rayos X en vivo. En caso de que los nuevos valores calculados vuelvan a quedar por debajo del valor umbral, la estructura vascular puede volver a mostrarse. Esto último también puede ocurrir si el valor umbral se sobrepasa durante un corto periodo de tiempo, por ejemplo, por un movimiento de la mesa de operaciones, por un movimiento del aparato de rayos X o por una administración de medio de contraste no anunciada al aparato de rayos X. Si los valores dejan de ser inferiores o superados dentro de un intervalo de tiempo predefinido, que puede establecerse en un programa, por ejemplo, en el programa de órganos, el aparato de rayos X puede informar de ello y ofrecer al usuario una nueva determinación de la geometría de proyección con una nueva administración de medio de contraste o, alternativamente, cambiar a un flujo de trabajo bidimensional alternativo. El cambio a una representación bidimensional alternativa se muestra en la Fig. 1 como paso del procedimiento V8. En el caso de que los valores comparados no cumplan con los valores umbral correspondientes, el dispositivo de rayos X puede informar sobre esto, por ejemplo, mostrando un mensaje en el dispositivo de visualización. El usuario puede ahora seleccionar cambiar al flujo de trabajo 2D, también correspondiente al paso del procedimiento V8. La determinación de la función objetivo y de la geometría de proyección óptica se describe con más detalle en la Figura 2.
En la figura 2, un conjunto de datos de imagen tridimensional 11 se segmenta primero en un modelo de estructura ósea 21, un modelo de estructura vascular 22 y una tercera parte 23, que contiene toda la información de imagen del conjunto de datos de imagen tridimensional 11. Posteriormente, se determinan proyecciones sintéticas bidimensionales hacia delante (31, 32, 33) de cada una de las partes segmentadas, que se comparan con la primera y/o segunda imagen de rayos X y la imagen de sustracción mediante una geometría de proyección 24 (Pi), y se determina una similitud a partir de la comparación para cada parte segmentada (21, 22, 23). El valor máximo para la determinación de la similitud 45 puede ser 1, que corresponde a una coincidencia completa de la proyección sintética hacia adelante con la primera y/o segunda imagen de rayos X y la imagen de sustracción. Preferiblemente, el programa utiliza características estructurales distintivas (34, 35) para la comparación para determinar las similitudes, por ejemplo, formas específicas de los huesos 34 o ramas distintivas de los vasos 35.
Una suma posterior 44 de las similitudes de las partes segmentadas individuales (21, 22, 23), en la que las similitudes de las partes segmentadas individuales (21, 22, 23) pueden ser ponderadas cada una por medio de un coeficiente, produce un valor de la función objetivo 51. Mediante pasos de iteración adicionales, pueden determinarse diferentes similitudes (41, 42, 43) de las partes segmentadas individuales (21, 22, 23) variando la geometría de proyección 24 para cada geometría de proyección adicional 24 utilizada.
En las iteraciones posteriores, se evalúan otras geometrías de proyección mediante el procedimiento de optimización utilizado y, tras alcanzar un criterio de terminación, por ejemplo, alcanzar un valor umbral predeterminado de la función objetivo, la geometría de proyección con el valor óptimo de la función objetivo se presenta como la similitud óptima. La similitud óptima puede ser el máximo global 53 de la función objetivo 51 determinada, por lo que los extremos locales 52 de la función objetivo 51 también pueden determinarse además del óptimo global 53.

Claims (12)

REIVINDICACIONES
1. Procedimiento implementado por ordenador para procesar un conjunto de datos de imágenes tridimensionales (11) con imágenes bidimensionales de rayos X de un aparato de rayos X, que comprende los pasos de:
- proporcionar un conjunto de datos de imágenes tridimensionales (11) de al menos una zona de examen en la que hay estructuras anatómicas,
- segmentar el conjunto de datos de imágenes tridimensionales (11) para proporcionar un modelo de estructura vascular tridimensional (22) que describa una estructura vascular y un modelo de estructura ósea tridimensional (21) que describa una estructura ósea,
- tomar, mediante el aparato de rayos X, una primera imagen bidimensional de rayos X que comprenda al menos parcialmente la estructura ósea y al menos parcialmente la estructura vascular, bajo una geometría de adquisición y la presencia de una primera concentración de agente de contraste,
- tomar, mediante el aparato de rayos X, una segunda imagen bidimensional de rayos X de la zona de examen, que contiene una segunda concentración de medio de contraste diferente de la primera imagen de rayos X, realizándose la toma de la segunda imagen de rayos X bajo la misma geometría de toma que la toma de la primera imagen de rayos X,
- sustraer las imágenes de rayos X primera y segunda para producir y proporcionar una imagen de sustracción, mientras la imagen de sustracción contiene una estructura vascular,
- determinar una geometría de proyección óptima (24) utilizando una función objetivo de tres partes (51),
- en la que una primera parte de la función objetivo (51) representa una similitud entre una proyección hacia delante (31; 32; 33) del modelo de estructura ósea (21) del conjunto de datos de imagen tridimensional (11) y la estructura ósea en la primera y/o segunda imagen de rayos X bajo la variación de una supuesta geometría de proyección (Pi),
- en la que una segunda parte de la función objetivo (51) representa una similitud entre la proyección hacia delante (31; 32; 33) del modelo de estructura vascular (22) del conjunto de datos de la imagen tridimensional (11) y la estructura vascular de la imagen de sustracción bajo la variación de la geometría de proyección asumida (24),
- y en la que una tercera parte (23) de la función objetivo (51) representa una similitud entre toda la información de la imagen de la proyección frontal (31; 32; 33) del conjunto de datos de la imagen tridimensional (11) y toda la información de la imagen de la primera y/o segunda imagen de rayos X bajo la variación de la supuesta geometría de proyección (24); en la que
- la geometría de proyección óptima (24) resulta de una minimización o maximización (53) de la función objetivo (51).
2. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, caracterizado porque la función objetivo (51) y/o partes de las funciones objetivo (51) se comparan con un criterio de valor umbral predeterminable.
3. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 2, caracterizado porque si no se cumple el criterio de umbral de la función objetivo (51), el procedimiento se interrumpe y se ofrece al usuario la opción de cambiar a un procedimiento bidimensional alternativo.
4. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque las tres partes de la función objetivo (51) se ponderan de forma diferente para determinar la geometría de proyección óptima (24).
5. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque se genera y utiliza una angiografía de sustracción digital en lugar de una segunda imagen bidimensional de rayos X de la zona de examen.
6. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 5, caracterizado porque la angiografía de sustracción digital se combina mediante un procedimiento de mínimos o de máximos.
7. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el aparato de rayos X es un aparato de rayos X de brazo en C.
8. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el conjunto de datos de imágenes tridimensionales se registra mediante un tomógrafo computarizado, un tomógrafo de resonancia magnética o un aparato de rayos X de brazo en C.
9. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el conjunto de datos de imágenes tridimensionales ha sido segmentado antes del procedimiento de acuerdo con la invención para proporcionar una estructura vascular tridimensional y una estructura ósea tridimensional.
10. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la superposición de una proyección hacia delante (31; 32; 33) bajo la geometría de proyección óptima (24) con una imagen de rayos X en vivo no se visualiza más en una pantalla cuando se ha detectado un movimiento del aparato de rayos X, un cambio en la geometría de adquisición de una imagen de rayos X en vivo o/y un desplazamiento de un paciente en una camilla de paciente.
11. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque en una imagen de rayos X en vivo se define al menos un campo de medición, porque el campo de medición delimita estrechamente una estructura posiblemente cambiante en el tiempo, y porque se realiza una evaluación para la imagen de rayos X en vivo de forma que se calcula un valor de píxel sumando todos los valores de píxel de la imagen de rayos X en vivo, que se controle un valor de suma obtenido por la adición de todos los valores de píxeles en el campo de medición y, en el caso de un cambio porcentual predeterminado en el valor de suma con respecto al valor de suma de una imagen de rayos X en vivo anterior, ya no se tiene lugar la superposición de una proyección hacia adelante bajo la geometría de proyección óptima (24) con la imagen de rayos X en vivo en la pantalla.
12. Un método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la estructura vascular con o sin un contorno o solo un contorno que utiliza la proyección hacia adelante (31; 32; 33) del modelo de estructura vascular 22 en la geometría de proyección óptima (24) se muestran en un dispositivo de visualización con una imagen de rayos X en vivo superpuesta.
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Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7787683B2 (en) * 2004-12-20 2010-08-31 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Tree structure based 2D to 3D registration
US20110052026A1 (en) * 2009-08-28 2011-03-03 Siemens Corporation Method and Apparatus for Determining Angulation of C-Arm Image Acquisition System for Aortic Valve Implantation
US10621738B2 (en) * 2011-03-16 2020-04-14 Siemens Healthcare Gmbh 2D/3D registration for abdominal aortic aneurysm intervention
US8588501B2 (en) * 2011-07-29 2013-11-19 Siemens Aktiengesellschaft Automatic pose initialization for accurate 2-D/3-D registration applied to abdominal aortic aneurysm endovascular repair
DE102016203857B4 (de) 2016-03-09 2021-05-12 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Erfassung und Verarbeitung von Bilddaten eines Untersuchungsobjekts
US10667776B2 (en) * 2016-08-11 2020-06-02 Siemens Healthcare Gmbh Classifying views of an angiographic medical imaging system
US11160610B2 (en) * 2017-02-07 2021-11-02 Intellijoint Surgical Inc. Systems and methods for soft tissue navigation
EP3441003B1 (en) * 2017-08-08 2020-07-22 Siemens Healthcare GmbH Method for performing digital subtraction angiography, hybrid imaging device, computer program and electronically readable storage medium
US11801114B2 (en) * 2017-09-11 2023-10-31 Philipp K. Lang Augmented reality display for vascular and other interventions, compensation for cardiac and respiratory motion
CA3130656A1 (en) * 2018-12-03 2020-06-11 3Mensio Medical Imaging B.V. Method, device and system for intracavity probe procedure planning

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