JP2019048046A - 3dイメージングシステムのためのデータ表示及び処理アルゴリズム - Google Patents
3dイメージングシステムのためのデータ表示及び処理アルゴリズム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019048046A JP2019048046A JP2018157925A JP2018157925A JP2019048046A JP 2019048046 A JP2019048046 A JP 2019048046A JP 2018157925 A JP2018157925 A JP 2018157925A JP 2018157925 A JP2018157925 A JP 2018157925A JP 2019048046 A JP2019048046 A JP 2019048046A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- imaging
- representation
- solid
- region
- interest
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 216
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 107
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 35
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 7
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 90
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims description 16
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 9
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 claims 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 claims 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 abstract description 25
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 abstract description 17
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 23
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 23
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 19
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 10
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 9
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 8
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 7
- 238000012285 ultrasound imaging Methods 0.000 description 7
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 6
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 4
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 4
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 210000005003 heart tissue Anatomy 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 2
- 238000002608 intravascular ultrasound Methods 0.000 description 2
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000000386 microscopy Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 208000008883 Patent Foramen Ovale Diseases 0.000 description 1
- 244000208734 Pisonia aculeata Species 0.000 description 1
- 238000010317 ablation therapy Methods 0.000 description 1
- 210000003157 atrial septum Anatomy 0.000 description 1
- 238000010009 beating Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000000315 cryotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000000799 fluorescence microscopy Methods 0.000 description 1
- 238000001506 fluorescence spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000007027 foramen ovale closure Effects 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 210000004971 interatrial septum Anatomy 0.000 description 1
- 210000005248 left atrial appendage Anatomy 0.000 description 1
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 210000004165 myocardium Anatomy 0.000 description 1
- 238000003333 near-infrared imaging Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013442 quality metrics Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/08—Volume rendering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B8/461—Displaying means of special interest
- A61B8/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/48—Diagnostic techniques
- A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10101—Optical tomography; Optical coherence tomography [OCT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30068—Mammography; Breast
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/41—Medical
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Instruments For Viewing The Inside Of Hollow Bodies (AREA)
- Endoscopes (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Acyclic And Carbocyclic Compounds In Medicinal Compositions (AREA)
Abstract
Description
従来技術の概要
Suorsa他(米国特許第6,315,732号)は、ケーブルシステムによってカテーテルの長軸以外の軸を巡って回転でき、3D画像を収集できる超音波トランスデューサを有する血管内送達のためのカテーテルを開示している。
a)立体から一組のイメージングデータを受け取るステップと、
b)イメージングデータの組から単一の2Dイメージングフレームを選択するステップと、
c)イメージングデータの組を処理して、単一の2Dイメージングフレームの選択された側にある全ての画像データが立体表現から除外されるように変更された立体表現を生成するステップと、
d)2Dイメージングフレームを変更された立体表現上の適切な箇所にマッピングするステップとを有する。
a)機械的な走査を行うイメージングデバイスを用いて第1の期間に亘って取得された第1の立体の第1の立体画像データの組を受信し、第1の立体画像データを処理して第1の立体の表現を再構築するステップと、
b)第1の立体内で関心領域を定義するステップと、
c)第1の期間より短い第2の期間に亘って取得された関心領域の更なる画像データの組を受信するステップと、
d)関心領域の更なる画像データの組を第1の立体画像データの組に結合し、結合画像データの組を生成し、結合画像データの組を処理して第1の立体の結合表現を再構築し、結合表現を表示するステップを有し、第1の立体の関心領域部分の表現は、第1の立体の他の部分に比べて、より高い頻度で更新され、
e)更に、ステップb)乃至ステップd)を0回以上繰り返すステップを有する。
a)イメージングデバイスによって第1の期間に亘って取得された第1の立体からのイメージングデータの第1の組を受信するステップと、
b)第1の立体からイメージングデータの第1の組を処理して、表示に適する第1の立体の表現を再構築するステップと、
c)イメージングデバイスによって第1の期間より短い更なる期間に亘って取得された更なる立体からのイメージングデータの更なる組を受信するステップと、
d)イメージングデータの更なる組を処理して、更なる立体の表現を再構築するステップと、
e)第1の立体の表現及び更なる立体の表現を処理し、第1の立体の表現を更なる立体の表現に位置合わせし、位置合わせされた表現の整合の度合いを判定するステップと、
f)許容可能な整合の度合いが達成された場合、イメージングデータの第1の組の取得の間のイメージングデバイスの位置及び/又は向きに対するイメージングデータの更なる組の取得の間のイメージングデバイスの位置及び/又は向きを算出し、ステップc)乃至ステップe)を0回以上繰り返すステップと、
g)位置合わせが達成されなかった場合、ステップa)乃至ステップe)を0回以上繰り返すステップとを有する。
a)第1の立体の画像の組を取得し、画像の組から第1の立体の3D表現を生成するステップと、
b)第1の立体の3D表現内の関心領域を特定するステップと、
c)関心領域を一組のパラメータによって特徴付け、特徴付けられた領域の一組のパラメータを保存するステップと、
d)特徴付けられた関心領域に視覚的キューを適用するステップと、
e)更なる立体の更なる画像の組を取得し、更なる画像の組から更なる立体の3D表現を生成するステップと、
f)特徴付けられた関心領域のパラメータの保存された組を用いて更なる画像の組を検索し、更なる立体内で関心領域の存在を特定するステップと、
g)更なる立体内で関心領域が特定された場合には、ステップc)で保存したパラメータの組を任意に更新し、ステップd)乃至ステップf)を0回以上繰り返すステップと、 h)更なる立体内で関心領域が特定されない場合には、ステップa)乃至ステップg)を0回以上繰り返すステップとを有する。
図1は、イメージングアセンブリ1を用いて立体から取得される一組のイメージングデータを記述するために用いることができる球面座標系を表している。例えば、「r」に沿って収集された一連の心臓内エコー(intracardiac echo:ICE)データサンプルは、それぞれが超音波データの固有のサンプリングに対応するN個の固有の画素(ピクセル)の1次元画像として表現できる。「r」の空間長は、イメージトランスデューサのイメージング深さに対応し、したがって、均一なサンプリングの場合、画素間隔をr/Nと定義してもよい。連続する1Dイメージングデータベクトルは、イメージングアセンブリが回転軸2を中心として動くことによって取得される(「シータ」(θ)によって測定される)。図2は、回転角度「シータ」(θ)を増加させながら連続して取得された1Dイメージングデータベクトル3の集合を表している。実施形態では、この構成を2次元画像5として取り扱い、「r」軸2に沿う画素は、イメージングアセンブリからの距離が増加する方向のイメージングデータサンプルを表し、θ軸115に沿う画素は、イメージングアセンブリの回転軸を中心とする角度が大きくなる方向のイメージングデータサンプルを表す。
米国特許第8,214,010号に開示されているイメージングシステムでは、その性質上、3次元画像データの取得の速度は、最も遅い取得軸によって制限されている。立体画像の時間分解能は、所与の空間範囲(取得軸の範囲)の組についての立体表現における画像データの更新の時間間隔によって定まる。一例として、図1は、イメージングアセンブリの「r」、「シータ」(θ)及び「ファイ」(φ)の値をある範囲とした画像データの組の立体表現を示している。「r」、「シータ」(θ)及び「ファイ」(φ)の範囲に亘って更新された画像データを取得し、更なる立体表現を表示するための処理を行うために必要な時間間隔によって立体画像の時間分解能が決まる。低分解能画像は、イメージングされた解剖学的組織内で高速に動く構造を表示するタスクには適さない。一組の値の取得のための時間分解能を高める一手法は、走査される領域の範囲を縮小することである。例えば、図1に示す座標系を用いるシステムにおいて走査角度「ファイ」(φ)の範囲を縮小することによって、連続的に取得される画像データの組の時間分解能を高めることができる。図3に示す座標系を用いるシステム内の走査位置「d」の範囲を縮小しても同様の効果が得られる。上述の手法は、組み合わせてもよい。
イメージングプローブの動きは、静的部分立体再構築と、イメージングデバイスの動的な性質との間の一貫性に影響を及ぼす。一貫性を高めるための1つの方法は、現在のイメージング情報と、静的履歴立体(static historical volume)との間の位置合わせを行うことである。一実施形態(図12A)では、カテーテル先端41は、心室内に位置する。まず、内部空間の「高密度」走査40を実行することによって、空間的分解能が高い領域を取得する(45)。所与の角度の「シータ」(θ)及び「ファイ」(φ)について、(図1に示す)rに沿って取得される画像データのライン毎に、(原点から開始して)心臓組織を表す最初の点を走査する。このような点は、血液に特徴的な信号強度から心臓組織に特徴的な信号強度への信号強度の増加によって測定できる。r−ベクトル毎に収集される(r(i),「シータ」(θ),「ファイ」(φ)、「i」は、心臓組織の最初の出現を表す。)によって表現される全ての点の集合は、心室39の内表面を画定する。この点の集合は、高密度立体走査の属性として保存してもよい。通常、この高密度走査を実行するためには、長い時間が必要である。
3次元画像内で心臓の別個の解剖学的構造(例えば、心房間中隔)を強調し又は隠す能力及び4D視覚化の後のフレーム内で同じ構造を手動で特定する必要をなくすことは、医師にとって有用である。これを実現するために、本発明が提供するシステムは、1つの再構築において、3次元下位立体表現の範囲が提供されると、以後の再構築において、同じ解剖学的部分に対応する下位立体表現を自動的に特定する能力を有する。この能力を使用する実施形態は、関心構造のサイズ、位置及び向きの僅かな変化も考慮する必要がある。これらの変化は、イメージングカテーテルの動き及び/又はイメージングされる心臓構造自体の動きの結果であることもある。
Claims (50)
- 立体の立体表現のイメージングデータの組及び単一の2Dイメージングフレームから前記立体の合成視覚表示を生成する方法において、
a)前記立体から一組のイメージングデータを受け取るステップと、
b)前記イメージングデータの組から単一の2Dイメージングフレームを選択するステップと、
c)前記イメージングデータの組を処理して、前記単一の2Dイメージングフレームの選択された側にある全ての画像データが前記立体表現から除外されるように変更された立体表現を生成するステップと、
d)前記2Dイメージングフレームを前記変更された立体表現上の適切な箇所にマッピングするステップとを有する方法。 - 前記選択された2Dイメージングフレームは、選択された色相で表示される請求項1記載の方法。
- 前記変更された立体表現は、選択された色相で表示される請求項1記載の方法。
- 前記選択された2Dイメージングフレームは、選択された透明度で表示される請求項1記載の方法。
- 前記変更された立体表現は、選択された透明度で表示される請求項1記載の方法。
- 前記選択された2Dイメージングフレームは、オペレータによって定義される請求項1記載の方法。
- 前記選択された2Dイメージングフレームは、前記イメージングシステムによって定義される請求項1記載の方法。
- 前記イメージングは、超音波によって行われる請求項1乃至7いずれか1項記載の方法。
- 前記イメージングは、光干渉断層法によって行われる請求項1乃至7いずれか1項記載の方法。
- 前記イメージングデータは、ゲーティング法を用いて取得される請求項1乃至9いずれか1項記載の方法。
- 前記変更された立体表現は、円錐立体表現である請求項1乃至10いずれか1項記載の方法。
- 複数の立体画像データの組から合成視覚表示を生成する方法において、
a)機械的な走査を行うイメージングデバイスを用いて第1の期間に亘って取得された第1の立体の第1の立体画像データの組を受信し、前記第1の立体画像データを処理して前記第1の立体の表現を再構築するステップと、
b)前記第1の立体内で関心領域を定義するステップと、
c)前記第1の期間より短い第2の期間に亘って取得された前記関心領域の更なる画像データの組を受信するステップと、
d)前記関心領域の更なる画像データの組を前記第1の立体画像データの組に結合し、結合画像データの組を生成し、前記結合画像データの組を処理して前記第1の立体の結合表現を再構築し、前記結合表現を表示するステップを有し、前記第1の立体の関心領域部分の表現は、前記第1の立体の他の部分に比べて、より高い頻度で更新され、
e)更に、前記ステップb)乃至ステップd)を0回以上繰り返すステップを有する方法。 - 前記関心領域の表現が前記第1の立体の他の部分から視覚的に区別されるように前記結合表現に視覚的キューを適用するステップを更に有する請求項12記載の方法。
- 前記視覚的キューは、前記関心領域の表現及び前記第1の立体の他の部分の少なくとも1つに適用される色相である請求項13記載の方法。
- 前記視覚的キューは、前記関心領域の表現及び前記第1の立体の他の部分の少なくとも1つに適用される透明度の値である請求項13記載の方法。
- 前記視覚的キューは、前記第1の立体の他の部分の表現に適用され、前記第1の立体画像データの組の取得から経過した時間を示す時間依存キューである請求項13記載の方法。
- 前記ステップb)乃至ステップd)を繰り返す間、前記ステップb)で定義された関心領域は、不変のままである請求項12又は13記載の方法。
- 前記ステップb)で定義した関心領域は、前記ステップb)乃至ステップd)を繰り返す間、オペレータが定義可能な基準に基づいて変化できる請求項12又は13記載の方法。
- 前記ステップb)で定義した関心領域は、前記ステップb)乃至ステップd)を繰り返す間、システムが定義可能な基準に基づいて変化できる請求項12又は13記載の方法。
- 前記ステップb)で定義した関心領域は、イメージングデータの単一の2Dフレームである請求項12、13、17、18又は19記載の方法。
- 前記関心領域の表現と前記第1の立体の表現の間の空間的整列の精度を検査するステップを更に有する請求項12乃至20いずれか1項記載の方法。
- 前記空間的整列が許容できる整列のレベルを下回ったとき、前記ステップa)乃至ステップe)を0回以上繰り返す請求項21記載の方法。
- 前記第1の立体画像データの組は、ゲーティング法を用いて取得される請求項12乃至22いずれか1項記載の方法。
- 前記イメージングは、超音波によって行われる請求項12乃至23いずれか1項記載の方法。
- 前記イメージングは、光干渉断層法によって行われる請求項12乃至23いずれか1項記載の方法。
- 前記取得は、半径r、角度「シータ」(θ)及び角度「ファイ」(φ)を用いて定義される座標系によって特徴付けられる請求項12乃至25いずれか1項記載の方法。
- 前記取得は、半径r、角度「シータ」(θ)及び位置dを用いて定義される座標系によって特徴付けられる請求項12乃至25いずれか1項記載の方法。
- 立体の複数の画像の取得の間にイメージングデバイスの位置及び/又は向きの変化を算出する方法において、
a)イメージングデバイスによって第1の期間に亘って取得された第1の立体からのイメージングデータの第1の組を受信するステップと、
b)前記第1の立体からイメージングデータの第1の組を処理して、表示に適する前記第1の立体の表現を再構築するステップと、
c)前記イメージングデバイスによって前記第1の期間より短い更なる期間に亘って取得された更なる立体からのイメージングデータの更なる組を受信するステップと、
d)前記イメージングデータの更なる組を処理して、前記更なる立体の表現を再構築するステップと、
e)前記第1の立体の表現及び前記更なる立体の表現を処理し、前記第1の立体の表現を前記更なる立体の表現に位置合わせし、前記位置合わせされた表現の整合の度合いを判定するステップと、
f)許容可能な整合の度合いが達成された場合、前記イメージングデータの第1の組の取得の間のイメージングデバイスの位置及び/又は向きに対する前記イメージングデータの更なる組の取得の間のイメージングデバイスの位置及び/又は向きを算出し、前記ステップc)乃至ステップe)を0回以上繰り返すステップと、
g)位置合わせが達成されなかった場合、前記ステップa)乃至ステップe)を0回以上繰り返すステップとを有する方法。 - 前記イメージングデータの更なる組は、前記イメージングデータの第1の組を取得する際に使用した空間分解能より低い空間分解能を使用して取得される請求項28記載の方法。
- 前記イメージングデータの更なる組は、前記イメージングデータの第1の組を取得する際に使用した視野より狭い視野を使用して取得される請求項28記載の方法。
- 前記ステップe)は、前記イメージングデバイスの予想される可能な位置及び/又は向きを前記位置合わせの処理に組み込む請求項28乃至30いずれか1項記載の方法。
- 前記ステップe)は、前記イメージングデバイスの予想される軌跡を前記位置合わせの処理に組み込む請求項28乃至30いずれか1項記載の方法。
- 前記ステップf)は、前記イメージングデータの更なる組の取得の間の前記イメージングデバイスの位置及び/又は向きを示すように前記第1の立体の再構築された表現を更新するステップを更に含む請求項28乃至32いずれか1項記載の方法。
- 前記イメージングデータの第1の組は、ゲーティング法を用いて取得される請求項28乃至33いずれか1項記載の方法。
- 前記イメージングデータの更なる組は、ゲーティング法を用いて取得される請求項28乃至33いずれか1項記載の方法。
- 前記第1の立体及び更なる立体の画像の組は、超音波を用いて取得される請求項28乃至35いずれか1項記載の方法。
- 前記第1の立体及び更なる立体の画像の組は、光干渉断層法を用いて取得される請求項28乃至35いずれか1項記載の方法。
- 前記取得は、半径r、角度「シータ」(θ)及び角度「ファイ」(φ)を用いて定義される座標系によって特徴付けられる請求項28乃至37いずれか1項記載の方法。
- 前記取得は、半径r、角度「シータ」(θ)及び位置dを用いて定義される座標系によって特徴付けられる請求項28乃至37いずれか1項記載の方法。
- 立体の複数の走査の間に前記立体内の領域を特定及び強調する方法において、
a)第1の立体の画像の組を取得し、前記画像の組から前記第1の立体の3D表現を生成するステップと、
b)前記第1の立体の3D表現内の関心領域を特定するステップと、
c)前記関心領域を一組のパラメータによって特徴付け、前記特徴付けられた領域の一組のパラメータを保存するステップと、
d)前記特徴付けられた関心領域に視覚的キューを適用するステップと、
e)更なる立体の更なる画像の組を取得し、前記更なる画像の組から前記更なる立体の3D表現を生成するステップと、
f)前記特徴付けられた関心領域のパラメータの保存された組を用いて前記更なる画像の組を検索し、前記更なる立体内で前記関心領域の存在を特定するステップと、
g)前記更なる立体内で前記関心領域が特定された場合には、前記ステップc)で保存したパラメータの組を任意に更新し、前記ステップd)乃至ステップf)を0回以上繰り返すステップと、
h)前記更なる立体内で前記関心領域が特定されない場合には、前記ステップa)乃至ステップg)を0回以上繰り返すステップとを有する方法。 - 前記視覚的キューは、前記関心領域の表現及び前記第1の立体の他の部分の少なくとも1つに適用される色相である請求項40記載の方法。
- 前記視覚的キューは、前記関心領域の表現及び前記第1の立体の他の部分の少なくとも1つに適用される透明度の値である請求項40記載の方法。
- 前記関心領域は、センタリングビューとして設定される請求項40記載の方法。
- 前記関心領域を特徴付けるステップは、幾何学的中心、質量中心、向き(主要素軸)、重み付けされた向き(重み付けされた主要素軸)、体積(ボクセル数)及び主軸に沿って特定される寸法の少なくとも1つを処理することを含む請求項40記載の方法。
- 前記関心領域は、オペレータによって手動で選択される請求項40記載の方法。
- 前記関心領域は、システムによって自動的に選択される請求項40記載の方法。
- 前記関心領域は、システム補助選択を用いて選択される請求項40記載の方法。
- 前記画像の組及び更なる画像の組の少なくとも1つは、ゲーティング法を用いて取得される請求項40乃至47いずれか1項記載の方法。
- 前記第1の立体及び更なる立体の画像の組は、超音波を用いて取得される請求項40乃至48いずれか1項記載の方法。
- 前記第1の立体及び更なる立体の画像の組は、光干渉断層法を用いて取得される請求項40乃至48いずれか1項記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361801284P | 2013-03-15 | 2013-03-15 | |
US61/801,284 | 2013-03-15 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015561872A Division JP6393698B2 (ja) | 2013-03-15 | 2014-03-17 | 3dイメージングシステムのためのデータ表示及び処理アルゴリズム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019048046A true JP2019048046A (ja) | 2019-03-28 |
JP6611880B2 JP6611880B2 (ja) | 2019-11-27 |
Family
ID=51535749
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015561872A Expired - Fee Related JP6393698B2 (ja) | 2013-03-15 | 2014-03-17 | 3dイメージングシステムのためのデータ表示及び処理アルゴリズム |
JP2018157925A Active JP6611880B2 (ja) | 2013-03-15 | 2018-08-27 | 3dイメージングシステムのためのデータ表示及び処理アルゴリズム |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015561872A Expired - Fee Related JP6393698B2 (ja) | 2013-03-15 | 2014-03-17 | 3dイメージングシステムのためのデータ表示及び処理アルゴリズム |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US9786056B2 (ja) |
EP (1) | EP2973424B1 (ja) |
JP (2) | JP6393698B2 (ja) |
AU (1) | AU2014231354B2 (ja) |
BR (1) | BR112015023723A2 (ja) |
WO (1) | WO2014139032A1 (ja) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11244478B2 (en) * | 2016-03-03 | 2022-02-08 | Sony Corporation | Medical image processing device, system, method, and program |
JP7320352B2 (ja) * | 2016-12-28 | 2023-08-03 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 三次元モデル送信方法、三次元モデル受信方法、三次元モデル送信装置及び三次元モデル受信装置 |
CN110537201B (zh) * | 2017-02-24 | 2024-04-09 | 新宁研究院 | 用于成像降噪的系统和方法 |
WO2020200901A1 (en) * | 2019-04-02 | 2020-10-08 | Koninklijke Philips N.V. | Automated system for rapid detection and indexing of critical regions in non-contrast head ct |
US11423318B2 (en) * | 2019-07-16 | 2022-08-23 | DOCBOT, Inc. | System and methods for aggregating features in video frames to improve accuracy of AI detection algorithms |
US10671934B1 (en) | 2019-07-16 | 2020-06-02 | DOCBOT, Inc. | Real-time deployment of machine learning systems |
US20210052146A1 (en) * | 2019-08-19 | 2021-02-25 | Covidien Lp | Systems and methods for selectively varying resolutions |
US20210315636A1 (en) * | 2020-04-09 | 2021-10-14 | Acclarent, Inc. | User interface for image guided surgery system |
US11100373B1 (en) | 2020-11-02 | 2021-08-24 | DOCBOT, Inc. | Autonomous and continuously self-improving learning system |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH105224A (ja) * | 1996-06-26 | 1998-01-13 | Fuji Photo Optical Co Ltd | 超音波画像生成装置 |
JPH11137556A (ja) * | 1997-11-10 | 1999-05-25 | Olympus Optical Co Ltd | 超音波プローブ |
JP2003010186A (ja) * | 2001-04-24 | 2003-01-14 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
JP2010516305A (ja) * | 2007-01-19 | 2010-05-20 | サニーブルック・ヘルス・サイエンシズ・センター | 撮像プローブ用の走査機構 |
JP2010137057A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Medison Co Ltd | 複数の3次元超音波映像を提供する超音波システムおよび方法 |
Family Cites Families (49)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5373845A (en) | 1992-05-22 | 1994-12-20 | Echo Cath, Ltd. | Apparatus and method for forward looking volume imaging |
US5373849A (en) | 1993-01-19 | 1994-12-20 | Cardiovascular Imaging Systems, Inc. | Forward viewing imaging catheter |
WO1997000482A1 (en) * | 1995-06-15 | 1997-01-03 | The Regents Of The University Of Michigan | Method and apparatus for composition and display of three-dimensional image from two-dimensional ultrasound |
US6002738A (en) * | 1995-07-07 | 1999-12-14 | Silicon Graphics, Inc. | System and method of performing tomographic reconstruction and volume rendering using texture mapping |
US5871019A (en) * | 1996-09-23 | 1999-02-16 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Fast cardiac boundary imaging |
US6126603A (en) * | 1997-05-07 | 2000-10-03 | General Electric Company | Method and apparatus for segmenting color flow mode data using velocity information in three-dimensional ultrasound imaging |
US6181348B1 (en) * | 1997-09-22 | 2001-01-30 | Siemens Corporate Research, Inc. | Method for selective volume visualization via texture mapping |
US6159152A (en) | 1998-10-26 | 2000-12-12 | Acuson Corporation | Medical diagnostic ultrasound system and method for multiple image registration |
US6315732B1 (en) | 1999-07-20 | 2001-11-13 | Scimed Life Systems, Inc. | Imaging catheter and methods of use for ultrasound-guided ablation |
US6750873B1 (en) * | 2000-06-27 | 2004-06-15 | International Business Machines Corporation | High quality texture reconstruction from multiple scans |
WO2003011139A1 (en) | 2001-07-31 | 2003-02-13 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Transesophageal and transnasal, transesophageal ultrasound imaging systems |
USRE45759E1 (en) * | 2001-07-31 | 2015-10-20 | Koninklijke Philips N.V. | Transesophageal and transnasal, transesophageal ultrasound imaging systems |
US6572547B2 (en) * | 2001-07-31 | 2003-06-03 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Transesophageal and transnasal, transesophageal ultrasound imaging systems |
US20060025689A1 (en) * | 2002-06-07 | 2006-02-02 | Vikram Chalana | System and method to measure cardiac ejection fraction |
US7520857B2 (en) * | 2002-06-07 | 2009-04-21 | Verathon Inc. | 3D ultrasound-based instrument for non-invasive measurement of amniotic fluid volume |
US6825838B2 (en) * | 2002-10-11 | 2004-11-30 | Sonocine, Inc. | 3D modeling system |
US20040215077A1 (en) * | 2002-11-08 | 2004-10-28 | Witt Jerome F. | Color ensemble interleave with artifact elimination in time-gated anatomical imaging |
US7599730B2 (en) | 2002-11-19 | 2009-10-06 | Medtronic Navigation, Inc. | Navigation system for cardiac therapies |
US7693563B2 (en) * | 2003-01-30 | 2010-04-06 | Chase Medical, LLP | Method for image processing and contour assessment of the heart |
US9470801B2 (en) * | 2004-01-13 | 2016-10-18 | Spectrum Dynamics Llc | Gating with anatomically varying durations |
US20050237336A1 (en) * | 2004-04-23 | 2005-10-27 | Jens Guhring | Method and system for multi-object volumetric data visualization |
JP4577504B2 (ja) * | 2005-03-31 | 2010-11-10 | 富士フイルム株式会社 | 画像診断装置 |
US20060253024A1 (en) * | 2005-04-26 | 2006-11-09 | Altmann Andres C | Software product for three-dimensional cardiac imaging using ultrasound contour reconstruction |
WO2006121851A2 (en) | 2005-05-05 | 2006-11-16 | Volcano Corporation | Capacitive microfabricated ultrasound transducer-based intravascular ultrasound probes |
EP1913553A2 (en) * | 2005-07-26 | 2008-04-23 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Cardiac region detection from motion analysis of small scale reconstruction |
US7918793B2 (en) | 2005-10-28 | 2011-04-05 | Biosense Webster, Inc. | Synchronization of ultrasound imaging data with electrical mapping |
WO2007092054A2 (en) * | 2006-02-06 | 2007-08-16 | Specht Donald F | Method and apparatus to visualize the coronary arteries using ultrasound |
US20070255137A1 (en) * | 2006-05-01 | 2007-11-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Extended volume ultrasound data display and measurement |
US20080009722A1 (en) * | 2006-05-11 | 2008-01-10 | Constantine Simopoulos | Multi-planar reconstruction for ultrasound volume data |
US20090149756A1 (en) | 2006-06-23 | 2009-06-11 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Method, apparatus and computer program for three-dimensional ultrasound imaging |
JPWO2008032685A1 (ja) * | 2006-09-11 | 2010-01-28 | パナソニック株式会社 | 超音波診断装置 |
EP2068716B1 (en) | 2006-10-02 | 2011-02-09 | Hansen Medical, Inc. | Systems for three-dimensional ultrasound mapping |
TW200837378A (en) * | 2006-10-20 | 2008-09-16 | Koninkl Philips Electronics Nv | Methods and apparatus for high speed image acquisition rates in 3D medical imaging |
US8303502B2 (en) * | 2007-03-06 | 2012-11-06 | General Electric Company | Method and apparatus for tracking points in an ultrasound image |
US8057394B2 (en) * | 2007-06-30 | 2011-11-15 | St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. | Ultrasound image processing to render three-dimensional images from two-dimensional images |
US8090168B2 (en) * | 2007-10-15 | 2012-01-03 | General Electric Company | Method and system for visualizing registered images |
CN101836236B (zh) * | 2007-10-26 | 2013-08-21 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 多模态软组织成像的闭环配准控制 |
US8320711B2 (en) | 2007-12-05 | 2012-11-27 | Biosense Webster, Inc. | Anatomical modeling from a 3-D image and a surface mapping |
US8270694B2 (en) | 2008-04-23 | 2012-09-18 | Aditya Koolwal | Systems, methods and devices for correlating reference locations using image data |
JP5253893B2 (ja) * | 2008-06-03 | 2013-07-31 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置、超音波診断装置、及び超音波画像取得プログラム |
US8265363B2 (en) * | 2009-02-04 | 2012-09-11 | General Electric Company | Method and apparatus for automatically identifying image views in a 3D dataset |
US8724874B2 (en) * | 2009-05-12 | 2014-05-13 | Siemens Aktiengesellschaft | Fusion of 3D volumes with CT reconstruction |
US10835207B2 (en) * | 2009-12-23 | 2020-11-17 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Fast anatomical mapping using ultrasound images |
US20120071753A1 (en) * | 2010-08-20 | 2012-03-22 | Mark Hunter | Apparatus and method for four dimensional soft tissue navigation including endoscopic mapping |
JP2012161460A (ja) | 2011-02-07 | 2012-08-30 | Fujifilm Corp | 画像処理装置および画像処理方法、並びに、画像処理プログラム |
JP2013000414A (ja) * | 2011-06-17 | 2013-01-07 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像取得プログラム |
US9196092B2 (en) * | 2012-06-11 | 2015-11-24 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Multiple volume renderings in three-dimensional medical imaging |
US20140071125A1 (en) * | 2012-09-11 | 2014-03-13 | The Johns Hopkins University | Patient-Specific Segmentation, Analysis, and Modeling from 3-Dimensional Ultrasound Image Data |
US9629595B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-04-25 | Hansen Medical, Inc. | Systems and methods for localizing, tracking and/or controlling medical instruments |
-
2014
- 2014-03-17 BR BR112015023723A patent/BR112015023723A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2014-03-17 AU AU2014231354A patent/AU2014231354B2/en not_active Ceased
- 2014-03-17 US US14/777,092 patent/US9786056B2/en active Active
- 2014-03-17 EP EP14764241.7A patent/EP2973424B1/en not_active Not-in-force
- 2014-03-17 WO PCT/CA2014/050283 patent/WO2014139032A1/en active Application Filing
- 2014-03-17 JP JP2015561872A patent/JP6393698B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2017
- 2017-10-06 US US15/726,998 patent/US10699411B2/en active Active
-
2018
- 2018-08-27 JP JP2018157925A patent/JP6611880B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH105224A (ja) * | 1996-06-26 | 1998-01-13 | Fuji Photo Optical Co Ltd | 超音波画像生成装置 |
JPH11137556A (ja) * | 1997-11-10 | 1999-05-25 | Olympus Optical Co Ltd | 超音波プローブ |
JP2003010186A (ja) * | 2001-04-24 | 2003-01-14 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
JP2010516305A (ja) * | 2007-01-19 | 2010-05-20 | サニーブルック・ヘルス・サイエンシズ・センター | 撮像プローブ用の走査機構 |
JP2010137057A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Medison Co Ltd | 複数の3次元超音波映像を提供する超音波システムおよび方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2014231354A1 (en) | 2015-09-24 |
US20180158190A1 (en) | 2018-06-07 |
AU2014231354B2 (en) | 2019-08-29 |
JP6611880B2 (ja) | 2019-11-27 |
JP6393698B2 (ja) | 2018-09-19 |
EP2973424A1 (en) | 2016-01-20 |
US9786056B2 (en) | 2017-10-10 |
EP2973424A4 (en) | 2016-10-26 |
US20160027184A1 (en) | 2016-01-28 |
JP2016509889A (ja) | 2016-04-04 |
BR112015023723A2 (pt) | 2017-07-18 |
EP2973424B1 (en) | 2018-02-21 |
WO2014139032A1 (en) | 2014-09-18 |
US10699411B2 (en) | 2020-06-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6611880B2 (ja) | 3dイメージングシステムのためのデータ表示及び処理アルゴリズム | |
JP6557767B2 (ja) | 多数の画像取得または再構築を使用する画像ベースのオブジェクトモデリングのためのシステム及び方法 | |
KR102269467B1 (ko) | 의료 진단 이미징에서의 측정 포인트 결정 | |
JP5873440B2 (ja) | 自動セグメンテーション及び時間的追跡方法 | |
KR101932721B1 (ko) | 의료 영상들의 정합 방법 및 장치 | |
US20140303499A1 (en) | Ultrasound diagnostic apparatus and method for controlling the same | |
BR112015004061B1 (pt) | Sistema de geração de imagens por ultrassom para a inspeção de um objeto em um volume, e método para a provisão de uma imagem por ultrassom tridimensional de um objeto em um volume. | |
EP1722333B1 (en) | Method and device for reconstructing two-dimensional sectional images | |
JP2015047506A (ja) | 医療映像を整合する方法及びその装置 | |
CA2705731A1 (en) | Method for automatic segmentation of images | |
JP2016539744A (ja) | 医療映像を用いた血管分析情報提供方法及び装置 | |
US11278259B2 (en) | Thrombus detection during scanning | |
JP7375140B2 (ja) | 超音波診断装置、医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム | |
US7376254B2 (en) | Method for surface-contouring of a three-dimensional image | |
JP6892234B2 (ja) | 眼科撮影装置 | |
Yue et al. | Speckle tracking in intracardiac echocardiography for the assessment of myocardial deformation | |
Birkeland et al. | The ultrasound visualization pipeline | |
Linguraru et al. | Fast block flow tracking of atrial septal defects in 4D echocardiography | |
Kiss et al. | Fusion of 3D echo and cardiac magnetic resonance volumes during live scanning | |
Kim et al. | A learning-based, region of interest-tracking algorithm for catheter detection in echocardiography | |
Zang et al. | 3D segmentation and reconstruction of endobronchial ultrasound | |
Haak | Augmenting Electrophysiology Interventions with Advanced 3D Transesophageal Echocardiography | |
LASCU et al. | Real-Time 3D Echocardiography Processing | |
Grandi | Multidimensional similarity search for 2D-3D medical data correlation and fusion |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180926 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180926 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181022 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20181130 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20181130 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190710 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190723 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190829 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20191001 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20191029 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6611880 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |