JP2020021488A - ニューラルネットワークを使用したスパース位置測定による左心房形状再構成 - Google Patents
ニューラルネットワークを使用したスパース位置測定による左心房形状再構成 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020021488A JP2020021488A JP2019138568A JP2019138568A JP2020021488A JP 2020021488 A JP2020021488 A JP 2020021488A JP 2019138568 A JP2019138568 A JP 2019138568A JP 2019138568 A JP2019138568 A JP 2019138568A JP 2020021488 A JP2020021488 A JP 2020021488A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- neural network
- network model
- organ
- image
- processor
- 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
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 210000005246 left atrium Anatomy 0.000 title claims description 47
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims abstract description 50
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims abstract description 32
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 14
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 claims description 7
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000001746 atrial effect Effects 0.000 description 12
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 8
- 210000003492 pulmonary vein Anatomy 0.000 description 7
- 210000005242 cardiac chamber Anatomy 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 3
- 210000002837 heart atrium Anatomy 0.000 description 3
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 3
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 2
- 239000011165 3D composite Substances 0.000 description 1
- 238000002679 ablation Methods 0.000 description 1
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 description 1
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013153 catheter ablation Methods 0.000 description 1
- 238000000205 computational method Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 210000005003 heart tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
- 238000012285 ultrasound imaging 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
- G06T7/149—Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
- A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/28—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
- A61B5/283—Invasive
- A61B5/287—Holders for multiple electrodes, e.g. electrode catheters for electrophysiological study [EPS]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/367—Electrophysiological study [EPS], e.g. electrical activation mapping or electro-anatomical mapping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
- G06V20/653—Three-dimensional objects by matching three-dimensional models, e.g. conformal mapping of Riemann surfaces
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
- A61B2576/02—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
- A61B2576/023—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the heart
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
- A61B5/0538—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body invasively, e.g. using a catheter
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6846—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive
- A61B5/6847—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive mounted on an invasive device
- A61B5/6852—Catheters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
- A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
-
- 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
- G06T2200/08—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving all processing steps from image acquisition to 3D model generation
-
- 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
-
- 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20076—Probabilistic image processing
-
- 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- 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
- G06T2207/30048—Heart; Cardiac
-
- 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)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Surgery (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
本出願は、参照によりその開示が本明細書に援用される2018年7月30日出願の米国仮特許出願第62/711,814号の利益を主張するものである。
本発明は、広義には心臓マッピングに関し、具体的には解剖学的心臓マップの計算方法に関する。
左心房などの心腔は、カテーテル系解剖学的マッピングの使用などのマッピング手技中に部分的に電気解剖学的マッピングされ得る、幾何学的に複雑な形状を有する。電気解剖学的データから左心房を描示するための方法は、例えば、統計モデルと共に物理的モデルを使用する米国特許第9,576,107号に提供されており、その開示は、参照により本明細書に組み込まれる。しかしながら、既存の方法によって提供される画像はノイズが多い傾向があり、上述のように部分的に過ぎない。本文脈において、用語「部分的」は、左心房の全領域がマッピングされていないことを意味する。そのような場合、既存の位置測定値のナイーブな補間又は外挿は、実際には使用されない。
図1は、本発明の実施形態による、電子解剖学的マッピングのためのシステム20の模式的な描写図描写図である。図1は、台29上に横たわっている被験者28の心臓26の、左心房45などの心腔の電気解剖学的マッピングを実施するために電気解剖学的カテーテル40を使用している医師30を示す。例として、差し込み図25は、それぞれが1つ又は2つ以上のマッピング電極と連結されている、機械的に可撓性であり得る1つ又は2つのアームを備える、PENTARY(登録商標)マッピングカテーテル(Biosent−Webster(Irvine,California)製)としてカテーテル40を示す。示されるように、カテーテル40は、シャフト22の遠位端に取り付けられる。
図2A及び図2Bは、本発明の実施形態による、位置セットが測定された左心房上の領域の模式的な描写図である。図2Aは、マッピングカテーテル40が、例えば左心房45の内部表面上の測定位置に沿って測定した経路44を示す。経路44は、カテーテル40の左心房45内への典型的な挿入点である中隔46で始まる。経路は、左上PV47a、左下PV47b、右下PV47cに進み、最終的に右上PV47dに進む。
(1) 方法であって、
プロセッサにおいて、所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を受信することと、
訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練することと、
モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用し、前記器官の3次元モデルを生成することと、を含む、方法。
(2) 前記位置測定値セットが、前記器官内の1つ又は2つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、実施態様1に記載の方法。
(3) 前記ニューラルネットワークモデルを訓練することが、平滑な再構成像を生成するために前記ニューラルネットワークモデルを訓練することを含む、実施態様1に記載の方法。
(4) 前記平滑な再構成像を生成することが、前記ニューラルネットワークモデルの第1の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することを含む、実施態様3に記載の方法。
(5) 前記画像例を受信することが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも1つの画像例様式を受信することを含む、実施態様1に記載の方法。
(7) 前記器官が心臓の左心房である、実施態様1に記載の方法。
(8) システムであって、
所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を記憶するように構成されている、メモリと、
プロセッサであって、
前記画像例を前記メモリからアップロードし、
訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練して、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを前記メモリに記憶し、かつ、
モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、プロセッサと、を含む、システム。
(9) 前記位置測定値セットが、前記器官内の1つ又は2つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、実施態様8に記載のシステム。
(10) 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークモデルを訓練して、平滑な再構成像を生成するように構成されている、実施態様8に記載のシステム。
(12) 前記プロセッサが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも1つの画像例様式を受信するように構成されている、実施態様8に記載のシステム。
(13) 前記プロセッサが、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも1つの測定システムによって得られる位置測定値に、前記ニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、実施態様8に記載のシステム。
(14) 前記器官が心臓の左心房である、実施態様8に記載のシステム。
Claims (14)
- 方法であって、
プロセッサにおいて、所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を受信することと、
訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練することと、
モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用し、前記器官の3次元モデルを生成することと、を含む、方法。 - 前記位置測定値セットが、前記器官内の1つ又は2つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークモデルを訓練することが、平滑な再構成像を生成するために前記ニューラルネットワークモデルを訓練することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記平滑な再構成像を生成することが、前記ニューラルネットワークモデルの第1の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記画像例を受信することが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも1つの画像例様式を受信することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用することが、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも1つの測定システムによって測定された位置に、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記器官が心臓の左心房である、請求項1に記載の方法。
- システムであって、
所与の種類の器官の幾何学的形状の画像例を記憶するように構成されている、メモリと、
プロセッサであって、
前記画像例を前記メモリからアップロードし、
訓練段階において、前記画像例を使用してニューラルネットワークモデルを訓練して、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを前記メモリに記憶し、かつ、
モデリング段階において、前記所与の種類の器官内で取得されたある位置測定値セットに、前記訓練されたニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、プロセッサと、を含む、システム。 - 前記位置測定値セットが、前記器官内の1つ又は2つ以上のカテーテル経路全体の位置測定値を含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークモデルを訓練して、平滑な再構成像を生成するように構成されている、請求項8に記載のシステム。
- 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークモデルの第1の層のみの重みの導関数を含む、正則化関数を最小化することによって、前記平滑な再構成像を生成するように構成されている、請求項9に記載の方法。
- 前記プロセッサが、処理された電気解剖学的マップ及び処理された医療画像からなる画像様式の群から選択される少なくとも1つの画像例様式を受信するように構成されている、請求項8に記載のシステム。
- 前記プロセッサが、電気解剖学的マッピングシステム及び医療撮像様式からなる測定システム群から選択される少なくとも1つの測定システムによって得られる位置測定値に、前記ニューラルネットワークモデルを適用するように構成されている、請求項8に記載のシステム。
- 前記器官が心臓の左心房である、請求項8に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862711814P | 2018-07-30 | 2018-07-30 | |
US62/711,814 | 2018-07-30 | ||
US16/459,760 | 2019-07-02 | ||
US16/459,760 US11690551B2 (en) | 2018-07-30 | 2019-07-02 | Left atrium shape reconstruction from sparse location measurements using neural networks |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020021488A true JP2020021488A (ja) | 2020-02-06 |
JP7366623B2 JP7366623B2 (ja) | 2023-10-23 |
Family
ID=67658251
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019138568A Active JP7366623B2 (ja) | 2018-07-30 | 2019-07-29 | ニューラルネットワークを使用したスパース位置測定による左心房形状再構成 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11690551B2 (ja) |
EP (1) | EP3605391A1 (ja) |
JP (1) | JP7366623B2 (ja) |
CN (1) | CN110782520A (ja) |
AU (1) | AU2019205023A1 (ja) |
CA (1) | CA3050653A1 (ja) |
IL (1) | IL268081B1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3933852A1 (en) * | 2020-07-01 | 2022-01-05 | Biosense Webster (Israel) Ltd | Improved mapping efficiency by suggesting map points location |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190314083A1 (en) | 2018-04-11 | 2019-10-17 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Flexible Multi-Arm Catheter with Diametrically Opposed Sensing Electrodes |
US11559362B2 (en) * | 2018-11-20 | 2023-01-24 | Boston Scientific Scimed, Inc. | Systems and methods for autonomous cardiac mapping |
US11045628B2 (en) | 2018-12-11 | 2021-06-29 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Balloon catheter with high articulation |
US11850051B2 (en) | 2019-04-30 | 2023-12-26 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Mapping grid with high density electrode array |
US11950930B2 (en) | 2019-12-12 | 2024-04-09 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Multi-dimensional acquisition of bipolar signals from a catheter |
US11517218B2 (en) | 2019-12-20 | 2022-12-06 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Selective graphical presentation of electrophysiological parameters |
CN113297879A (zh) * | 2020-02-23 | 2021-08-24 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 测量模型组的获取方法、测量方法及相关设备 |
US11987017B2 (en) | 2020-06-08 | 2024-05-21 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Features to assist in assembly and testing of devices |
US11950840B2 (en) | 2020-09-22 | 2024-04-09 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Basket catheter having insulated ablation electrodes |
US11950841B2 (en) | 2020-09-22 | 2024-04-09 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Basket catheter having insulated ablation electrodes and diagnostic electrodes |
US11974803B2 (en) | 2020-10-12 | 2024-05-07 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Basket catheter with balloon |
US11918383B2 (en) | 2020-12-21 | 2024-03-05 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Visualizing performance of catheter electrodes |
CN112641515B (zh) * | 2021-01-19 | 2022-06-03 | 河南省儿童医院郑州儿童医院 | 用于诊断或治疗的机器人微创手术导管系统 |
CN113197582B (zh) * | 2021-04-27 | 2022-03-25 | 浙江大学 | 一种高通用性的心电数据压缩感知系统、终端和存储介质 |
CN115601356B (zh) * | 2022-11-16 | 2023-03-31 | 山东大学 | 基于稀疏卷积自编码的多发性硬化病灶识别方法及系统 |
CN116129060B (zh) * | 2023-04-18 | 2023-06-23 | 心航路医学科技(广州)有限公司 | 心脏三维解剖模型构建方法和心脏三维标测系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010520784A (ja) * | 2007-03-09 | 2010-06-17 | セント・ジュード・メディカル・エイトリアル・フィブリレーション・ディヴィジョン・インコーポレーテッド | カテーテル案内システムをイメージデータ又はモデルに局所的変形可能に統合するためのシステムと方法 |
JP2011138350A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | National Institute Of Information & Communication Technology | 対象体の解剖構造解析方法及び対象体解剖構造の表示方法並びに対象体解剖構造表示装置 |
JP2018073393A (ja) * | 2016-09-12 | 2018-05-10 | ダッソー システムズDassault Systemes | 深度マップからの現実の物体の3d再構築 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW514513B (en) | 1996-02-06 | 2002-12-21 | Deus Technologies Inc | Method for the detection of lung nodule in radiological images using digital image processing and artificial neural network |
US6106466A (en) * | 1997-04-24 | 2000-08-22 | University Of Washington | Automated delineation of heart contours from images using reconstruction-based modeling |
WO2001078005A2 (en) | 2000-04-11 | 2001-10-18 | Cornell Research Foundation, Inc. | System and method for three-dimensional image rendering and analysis |
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 |
US8456182B2 (en) | 2008-09-30 | 2013-06-04 | Biosense Webster, Inc. | Current localization tracker |
US8634896B2 (en) * | 2010-09-20 | 2014-01-21 | Apn Health, Llc | 3D model creation of anatomic structures using single-plane fluoroscopy |
CN105103163A (zh) | 2013-03-07 | 2015-11-25 | 火山公司 | 血管内图像中的多模态分割 |
US9576107B2 (en) | 2013-07-09 | 2017-02-21 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Model based reconstruction of the heart from sparse samples |
US9406142B2 (en) | 2013-10-08 | 2016-08-02 | The Trustees Of The University Of Pennsylvania | Fully automatic image segmentation of heart valves using multi-atlas label fusion and deformable medial modeling |
US9633306B2 (en) * | 2015-05-07 | 2017-04-25 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for approximating deep neural networks for anatomical object detection |
CA2994713C (en) | 2015-08-15 | 2019-02-12 | Salesforce.Com, Inc. | Three-dimensional (3d) convolution with 3d batch normalization |
US10842379B2 (en) * | 2016-01-29 | 2020-11-24 | Siemens Healthcare Gmbh | Multi-modality image fusion for 3D printing of organ morphology and physiology |
CN106296653B (zh) * | 2016-07-25 | 2019-02-01 | 浙江大学 | 基于半监督学习的脑部ct图像出血区域分割方法及系统 |
US20190053728A1 (en) * | 2017-08-16 | 2019-02-21 | Regents Of The University Of Minnesota | System and method for activation recovery interval imaging of cardiac disorders |
US11534136B2 (en) | 2018-02-26 | 2022-12-27 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Three-dimensional segmentation from two-dimensional intracardiac echocardiography imaging |
-
2019
- 2019-07-02 US US16/459,760 patent/US11690551B2/en active Active
- 2019-07-12 AU AU2019205023A patent/AU2019205023A1/en not_active Abandoned
- 2019-07-15 IL IL268081A patent/IL268081B1/en unknown
- 2019-07-26 CA CA3050653A patent/CA3050653A1/en not_active Abandoned
- 2019-07-29 JP JP2019138568A patent/JP7366623B2/ja active Active
- 2019-07-29 EP EP19188855.1A patent/EP3605391A1/en not_active Ceased
- 2019-07-30 CN CN201910695143.1A patent/CN110782520A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010520784A (ja) * | 2007-03-09 | 2010-06-17 | セント・ジュード・メディカル・エイトリアル・フィブリレーション・ディヴィジョン・インコーポレーテッド | カテーテル案内システムをイメージデータ又はモデルに局所的変形可能に統合するためのシステムと方法 |
JP2011138350A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | National Institute Of Information & Communication Technology | 対象体の解剖構造解析方法及び対象体解剖構造の表示方法並びに対象体解剖構造表示装置 |
JP2018073393A (ja) * | 2016-09-12 | 2018-05-10 | ダッソー システムズDassault Systemes | 深度マップからの現実の物体の3d再構築 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
DONG YANG ET AL.: "Multi-component deformable models coupledwith 2D-3D U-Net for automated probabilistic segmentation o", [ONLINE], JPN6023011800, 4 April 2018 (2018-04-04), ISSN: 0005021516 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3933852A1 (en) * | 2020-07-01 | 2022-01-05 | Biosense Webster (Israel) Ltd | Improved mapping efficiency by suggesting map points location |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2019205023A1 (en) | 2020-02-13 |
US20200029845A1 (en) | 2020-01-30 |
IL268081A (en) | 2020-01-30 |
US11690551B2 (en) | 2023-07-04 |
IL268081B1 (en) | 2024-04-01 |
CN110782520A (zh) | 2020-02-11 |
EP3605391A1 (en) | 2020-02-05 |
JP7366623B2 (ja) | 2023-10-23 |
CA3050653A1 (en) | 2020-01-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7366623B2 (ja) | ニューラルネットワークを使用したスパース位置測定による左心房形状再構成 | |
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 | |
JP5632539B2 (ja) | 興奮伝播図を計算するためのシステムおよび方法 | |
US9730602B2 (en) | Cardiac mapping | |
US9526434B2 (en) | Cardiac mapping with catheter shape information | |
RU2409313C2 (ru) | Способ неинвазивного электрофизиологического исследования сердца | |
US7953475B2 (en) | Preprocessing for cardiac mapping | |
US6301496B1 (en) | Vector mapping of three-dimensionally reconstructed intrabody organs and method of display | |
JP2021049342A (ja) | Ecgベースの心臓壁厚推定 | |
CN111493819A (zh) | 用于根据医学图像和体表电位来表征心脏的电性质的系统和方法 | |
CN110811596A (zh) | 基于低秩与稀疏约束和非局部全变分的无创心脏电位重建方法 | |
Bokeriya et al. | Hardware-software system for noninvasive electrocardiographic heart examination based on inverse problem of electrocardiography | |
US10957057B2 (en) | Post-mapping automatic identification of pulmonary veins | |
US11922621B2 (en) | Automatic frame selection for 3D model construction | |
WO2017035522A1 (en) | Determining geometric changes, rotations, and/or translations of the heart based on electrocardiogram measurements | |
CN117315133A (zh) | 术中心腔内超声图像自动分割和四维建模的方法及系统 | |
JP2023024394A (ja) | 電気生理学的処置のセットアップ時間を短縮するためのグラフィカルユーザインターフェーステンプレート | |
CN115553819A (zh) | 超声切片增强 | |
Xu | Registration of Real-Time and Prior Images for MRI-Guided Cardiac Interventions |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220531 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230323 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230328 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230628 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230823 |
|
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: 20230912 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231011 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7366623 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |