JP2020163216A5 - - Google Patents

Claims (23)

1. 血管内プローブマーカを検出するためのシステムの作動を制御する方法であって、
   造影剤画像データを実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ることであって、前記第１のフレームは１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
   前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、血管造影画像データの第２のフレームを得ることであって、前記第２のフレームは前記１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、及び、
   血管内データ収集システムを用いて、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの前記血管内プローブマーカを検出すること、を含み、
   前記血管内プローブマーカを検出することは、
   マルチスケールのガウシアンのラプラシアン演算子を前記第１のフレーム及び前記第２のフレームに適用することによって、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの画素を含む候補マーカをフィルタリングすること、及び、
   非最大抑制処理を実行して、画素の付近において極大値を有する小塊を識別すること、
   を含む、方法。
2. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用すること、及び、
   前記第２のフレーム内の複数のピクセルの輝度を上昇させることであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、こと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 複数の画像に関する平均輝度値を生成すること、及び、
   前記第１のフレーム又は前記第２のフレームから前記平均輝度を減算すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及び、
   前記血管内データ収集システムを用いて、モルフォロジクローズ演算を適用すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記血管内プローブマーカを検出することは、
   バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
   前記ユークリッド距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
6. 高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定すること、
   を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること、
   前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること、及び、
   各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. ヘシアンベースの血管質フィルタを用いて複数の引き戻しフレームを処理すること、及び、
   テンプレートマッチングを用いて、前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方から、前記複数の引き戻しフレームを介して、前記血管内プローブマーカを追跡すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
9. ビタビ動的プログラミング法を用いて、引き戻し中に得られた複数のフレームを介して、前記血管内プローブマーカを追跡すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
10. 血管内プローブマーカを検出するためのシステムの作動を制御する方法であって、
    造影剤画像データを実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ることであって、前記第１のフレームは１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、血管造影画像データの第２のフレームを得ることであって、前記第２のフレームは前記１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    血管内データ収集システムを用いて、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの前記血管内プローブマーカを検出すること、
    バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
    前記ユークリッド距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
    を含む、方法。
11. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用すること、及び、
    前記第２のフレーム内の複数のピクセルの輝度を上昇させることであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、こと、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 複数の画像に関する平均輝度値を生成すること、及び、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームから前記平均輝度を減算すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及び、
    前記血管内データ収集システムを用いて、モルフォロジクローズ演算を適用すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記血管内プローブマーカを検出することは、
    バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
    前記距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
15. 高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定すること、
    を含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること、及び、
    各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行すること、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
17. 血管内プローブマーカを検出するためのシステムの作動を制御する方法であって、
    造影剤画像データを実質的に含まず前記血管内プローブマーカを含む、血管造影画像データの第１のフレームを得ることであって、前記第１のフレームは１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    前記血管内プローブマーカ付近の造影剤画像データを含む、血管造影画像データの第２のフレームを得ることであって、前記第２のフレームは前記１つ以上の電子メモリデバイスに記憶されている、こと、
    血管内データ収集システムを用いて、前記第１のフレーム及び前記第２のフレームの前記血管内プローブマーカを検出すること、及び、
    ビタビ動的プログラミング法を用いて、引き戻し中に得られた複数のフレームを介して、前記血管内プローブマーカを追跡すること、
    を含む、方法。
18. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレーム内の特徴を除去又は修正するために、前記第２のフレームに画像処理変換を適用すること、及び、
    前記第２のフレーム内の複数のピクセルの輝度を上昇させることであって、前記複数のピクセルは、前記第２のフレーム内のガイドワイヤ画像を含む、こと、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 複数の画像に関する平均輝度値を生成すること、及び、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームから前記平均輝度を減算すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記血管内データ収集システムを用いて、前記第２のフレームにボトムハット演算子を適用すること、及び、
    前記血管内データ収集システムを用いて、モルフォロジクローズ演算を適用すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
21. 前記血管内プローブマーカを検出することは、
    バイナリ画像にユークリッド距離変換を適用することによって、ガイドワイヤベースのポテンシャルを生成すること、及び、
    前記距離変換の負の分数冪に冪指数を適用すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
22. 高速マーチング法を用いて、前記ガイドワイヤベースのポテンシャルに基づいて複数の測地的距離を決定すること、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記第１のフレーム及び前記第２のフレームから陰影を除去すること、
    前記第１のフレーム又は前記第２のフレームのうちの一方のガイドワイヤのコントラストレベルを上昇させること、及び、
    各マーカ候補に関してモルフォロジカル画像再構成を実行すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。