JP2022526989A - 2次元画像投影を用いた、トラッキングシステムと画像との空間レジストレーション - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2019年4月4日に出願され、発明の名称を「SPATIAL REGISTRATION OF TRACKING SYSTEM WITH AN IMAGE USING TWO-DIMENSIONAL IMAGE PROJECTIONS(2次元画像投影を用いた、トラッキングシステムと画像との空間レジストレーション)」とする米国特許仮出願第62/829,394号の優先権を主張するものであり、その内容全体を本明細書に援用する。
本開示は、広義には、2次元画像投影を用いてトラッキングシステムを画像空間に対応付けるためのシステムおよび方法に関する。
少なくとも1つの2次元画像の各々における複数の所定部分のそれぞれの位置に応じて、医用イメージングモダリティの座標系に対するマルチモーダルマーカーの複数の所定部分の3次元位置を推定する工程と、
マルチモーダルマーカーの複数の所定部分それぞれの推定された位置と、少なくとも1つのトラッキングセンサーとマルチモーダルマーカーの複数の所定部分との間の既知の関係とに基づいて、トラッキングシステムの3次元座標系を医用イメージングモダリティの3次元座標系に対応付けるためのアフィン変換を決定する工程と、
を含む方法を実行するようにプログラムされている。
2次元画像の各々に対応する先行する3次元画像からの複数の順投影をそれぞれ作成することと、
各々の2次元画像を複数の順投影にそれぞれ対応付けることに基づいて、医用イメージングモダリティの座標系と先行する3次元画像の座標系との間のアフィン変換を決定することと、
を含む方法を実行するようにプログラムされている。
(数1)
ここで、X、Y、Zは、共通座標系における3D点の座標である。
uおよびvは、カメラ画像内の投影点の座標をピクセルで表したものである。
fxおよびfyは、ピクセル単位での焦点距離である。
cxおよびcyは、ピクセル単位での画像中心である。
r##およびt#は、共通座標系におけるX線検出器の位置と向きをそれぞれ定義する。
(数2)
vector ClosestPoint(vector p1, vector v1, vector p2, vector v2)
{
// 方向ベクトルを正規化
v1 = normalize(v1);
v2 = normalize(v2);
// ベクトルが合わない(平行でない)ことを確認
float projDir = dot_product(v1, v2);
if (absolute_value(projDir) > 0.9999f)
{
// ベクトルがほぼ一致(平行)
return p1;
}
// 最も近い点を計算
float proj1 = dot_product(p2 - p1, v1);
float proj2 = dot_product(p2 - p1, v2);
float dist1 = (proj1 - (projDir * proj2)) / (1 - (projDir * projDir));
float dist2 = (proj2 - (projDir * proj1)) / ((projDir * projDir) - 1);
vector pointOnLine1 = p1 + (dist1 * v1);
vector pointOnLine2 = p2 + (dist2 * v2);
return linear_interpolate(pointOnLine1, pointOnLine2, 0.5f);
}
(数3)
emPoint_1 = mult(Ts, offset_1),
emPoint_2 = mult(Ts, offset_2),
emPoint_3 = mult(Ts, offset_3),
emPoint_4 = mult(Ts, offset_4)
(数4)
emPoint_1 = mult(Ts, offset_1),
emPoint_2 = mult(Ts, offset_2),
emPoint_3 = mult(Ts, offset_3)
他の例では、放射線不透過性マーカーに関連する固定オフセットを有する他の確定的な位置を使用してもよい。いくつかの例では、点を、各マーカーデバイスについての一組の点に配置してもよいし、すべての点を含む単一の組として配置してもよい。
(数5)
sum(n = 1..i, distance(mult(T1, imPoint_n), emPoint_n)^2)
ここで、nは、i個の点のうち、所与の1つを示す(iは、所与のマルチモーダルマーカーの点の数である)。
imPoint_nは、点nの画像空間における空間座標である。
emPoint_nは、点nのトラッキング空間における空間座標である。
一例として、単一値分解または任意の数の誤差最小化アルゴリズムによって、誤差最小化の解を得ることができる。
(数6)
basis_z = normalize(point_1 - point_2)
basis_x = normalize(point_3 - point_2)
basis_y = cross(basis_x, basis_z)
(数7)
matrix =
[ basis_x.x, basis_y.x, basis_z.x, point_2.x,
basis_x.y, basis_y.y, basis_z.y, point_2.y,
basis_x.z, basis_y.z, basis_z.z, point_2.z,
0, 0, 0, 1]
im_Matrixは、医用イメージング(例えば、術中)座標系の基底ベクトルから定義される行列である。
em_Matrixは、トラッキング座標系の基底ベクトルから定義される行列である。
以上より、変換計算器478は、基底ベクトルトラッキング行列(em_Matrix)と、基底ベクトルイメージング行列の逆行列(inv(im_Matrix))とを乗算することによって、例えば以下のように変換行列(T1)452を決定することができる。
(数8)
T1 = mult(em_Matrix, inv(im_Matrix))
この変換行列をメモリに格納し、トラッキングシステム空間から医用イメージング空間への変換に使用してもよい。例えば、トラッキングデータの位置と向きの情報に変換T1を適用することによって、トラッキングデータ458によって表される、患者の体内にあるオブジェクトセンサー466の位置を、医用イメージング空間に対応付けることができる。
(数9)
correctedT1 = mult(correctionMatrix, T1)または
correctedT2 = mult(correctionMatrix, T2)
一例として、サポートされている補正の種類には、以下のように行列の形で適用されるような、平行移動、回転および拡大縮小がある。
(数10)
translationMatrix =
[ 1, 0, 0, translation.x,
0, 1, 0, translation.y,
0, 0, 1, translation.z,
0, 0, 0, 1]
scalingMatrix =
[ scale, 0, 0, 0,
0, scale, 0, 0,
0, 0, scale, 0,
0, 0, 0, 1]
rotationMatrix =(回転軸に依存)
Claims (28)
- 医用イメージングモダリティを使用して、患者とマルチモーダルマーカーとを含む2次元視野を含む第1の2次元投影画像を取得する工程と、
前記医用イメージングモダリティを使用して、前記患者と前記マルチモーダルマーカーとを含む、前記第1の投影画像とは合わない角度でのものである第2の2次元投影画像を取得する工程と、
前記第1の投影画像および前記第2の投影画像において可視であり、かつ、トラッキングシステムによって検出可能な少なくとも1つのセンサーに対する位置と向きが既知である、前記マルチモーダルマーカーの複数の所定部分の、前記第1の投影画像および前記第2の投影画像の各々における位置に応じて、前記医用イメージングモダリティの座標系に対する前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分の3次元位置を推定する工程と、
前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分それぞれの前記推定された位置と、前記少なくとも1つのセンサーと前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分との間の既知の関係とに基づいて、前記トラッキングシステムの3次元座標系を前記医用イメージングモダリティの3次元座標系に対応付けるためのアフィン変換を決定する工程と、
を含む、方法。 - 前記アフィン変換は、第1のアフィン変換であり、前記方法は、
前記第1の2次元投影画像および前記第2の2次元投影画像の各々に対応する先行する3次元画像から複数の順投影をそれぞれ作成する工程と、
前記第1の投影画像および前記第2の投影画像を、それぞれ前記複数の順投影と対応付けすることに基づいて、前記医用イメージングモダリティの前記座標系から前記先行する3次元画像の前記座標系への第2のアフィン変換を決定する工程と、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記先行する3次元画像の前記座標系で前記患者の解剖学的構造を表現するために、前記先行する3次元画像から3次元メッシュモデルが作成され、
前記先行する3次元画像からの前記それぞれの順投影は、前記メッシュモデルに基づいて決定される、請求項2に記載の方法。 - 前記第2のアフィン変換を決定する工程は、
前記先行する3次元画像と前記第1の投影画像および前記第2の投影画像の各々において、共通する一組の特徴を識別する工程と、
前記医用イメージングモダリティの前記座標系および前記先行する3次元画像の前記座標系において、前記共通する一組の特徴のうちの少なくとも一部の位置を決定する工程と、
前記医用イメージングモダリティの前記座標系または前記先行する3次元画像の前記座標系のいずれか一方で前記共通する一組の特徴に対して決定された位置をアライメントするように構成されたそれぞれの変換行列として、前記第2のアフィン変換を計算する工程と、
をさらに含む、請求項2または3に記載の方法。 - 前記第1のアフィン変換は、誤差最小化関数または基底変換関数のいずれか一方によって計算され、
前記第2のアフィン変換は、誤差最小化関数によって計算される、請求項2、3または4に記載の方法。 - 前記マルチモーダルマーカーは、チャンバーと、前記チャンバーにアクセスするための少なくとも1つのポートと、を含み、前記チャンバーは、各々のセンサーに対して所定の空間位置および向きにあり、
前記第1の投影画像および前記第2の投影画像の前記取得の際に、前記マルチモーダルマーカーが患者に対して固定され、
前記マルチモーダルマーカーは、前記第1の投影画像および前記第2の投影画像の各々で前記チャンバーを可視化するために、前記第1の投影画像および前記第2の投影画像の前記取得の際に前記チャンバー内に造影剤を含み、
前記方法は、
前記第1の投影画像および前記第2の投影画像の前記取得よりも前に、前記ポートを経由して前記チャンバーに造影剤を加え、前記医用イメージングモダリティによって取得される画像で前記チャンバーを可視化する工程と、
前記第1の投影画像および前記第2の投影画像の前記取得の後、前記医用イメージングモダリティによって取得される後続の画像で前記チャンバーが見えなくなるように前記チャンバーから前記造影剤を除去する工程と、
をさらに含む、請求項1または2に記載の方法。 - 前記医療用イメージングモダリティは、電離放射線を用いて画像を取得するように構成されている、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記医用イメージングモダリティは、回転中心を有するCアームを含み、前記方法は、前記Cアームの前記回転中心に関係づけて前記医用イメージングモダリティの前記座標系の原点を定義することをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 前記第1の投影画像および前記第2の投影画像が、右前斜位投影、左前斜位投影および前後方向の投影からなる群から選択されることを特徴とする請求項1~8のいずれか1項に記載の方法。
- 前記合わない角度は90度以下である、請求項1~9のいずれか1項に記載の方法。
- 前記先行する3次元画像は、前記患者のコンピュータ断層撮影画像および磁気共鳴画像のうちのいずれか一方を含む、請求項2、3、4、5、6、7、8、9または10に記載の方法。
- 請求項1~11のいずれか1項に記載の方法を実行するようにプログラムされた、1つ以上の非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- データとプロセッサによって実行可能な命令とを格納するための1つ以上の非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体を含むシステムであって、
前記データは、
患者について取得された、先行する3次元画像データと、
患者とマルチモーダルマーカーとを含むように医用イメージングモダリティによって取得された少なくとも1つの2次元画像を含む2次元画像データと、を含み、
前記マルチモーダルマーカーの複数の所定部分は、前記少なくとも1つの2次元画像において可視であり、かつ、トラッキングシステムによって検出可能な少なくとも1つのトラッキングセンサーに対する位置と向きが既知であり、
前記命令は、
前記少なくとも1つの2次元画像の各々における前記複数の所定部分のそれぞれの位置に応じて、前記医用イメージングモダリティの座標系に対する前記マルチモーダルマーカーの複数の所定部分の3次元位置を推定する工程と、
前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分それぞれの前記推定された位置と、前記少なくとも1つのトラッキングセンサーと前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分との間の既知の関係とに基づいて、前記トラッキングシステムの3次元座標系を前記医用イメージングモダリティの3次元座標系に対応付けるためのアフィン変換を決定する工程と、
を含む方法を実行するようにプログラムされている、システム。 - 前記少なくとも1つの2次元画像が第1の2次元画像であり、
前記2次元画像データは、前記医用イメージングモダリティによって取得された第2の2次元画像をさらに含み、前記第2の2次元画像は、前記患者と前記マルチモーダルマーカーとを含み、前記第1の2次元画像とは合わない角度でのものである、請求項13に記載のシステム。 - 前記アフィン変換は第1のアフィン変換であり、前記命令によって実行される前記方法は、
各々の2次元画像に対応する先行する3次元画像から複数の順投影をそれぞれ作成する工程と、
前記2次元画像の各々を前記複数の順投影にそれぞれ対応付けることに基づいて、前記医用イメージングモダリティの前記座標系と前記先行する3次元画像の前記座標系との間の第2のアフィン変換を決定する工程と、
をさらに含む、請求項13または14に記載のシステム。 - 前記先行する3次元画像の前記座標系で前記患者の解剖学的構造を表現するために、前記先行する3次元画像から3次元メッシュモデルが作成され、
前記先行する3次元画像からの前記それぞれの順投影は、前記メッシュモデルに基づく投影として決定される、請求項15に記載のシステム。 - 前記第2のアフィン変換を決定する工程は、
前記2次元画像の各々と前記先行する3次元画像において、共通する一組の特徴を識別する工程と、
前記医用イメージングモダリティの前記座標系および前記先行する3次元画像の前記座標系において、前記共通する一組の特徴のうちの少なくとも一部の位置を決定する工程と、
前記医用イメージングモダリティの前記座標系または前記先行する3次元画像の前記座標系のいずれか一方で前記共通する一組の特徴に対して決定された位置をアライメントするように構成されたそれぞれの変換行列として、前記第2のアフィン変換を計算する工程と、
をさらに含む、請求項15または16に記載のシステム。 - 前記第1のアフィン変換は、誤差最小化関数または基底変換関数のいずれか一方によって計算され、
前記第2のアフィン変換は、誤差最小化関数によって計算される、請求項15、16または17に記載のシステム。 - マルチモーダルマーカーをさらに備え、前記マルチモーダルマーカーは、チャンバーと、前記チャンバーにアクセスするための少なくとも1つのポートと、を含み、前記チャンバーは、前記少なくとも1つのトラッキングセンサーに対して所定の空間位置および向きにあり、
前記第1の画像および前記第2の画像の前記取得の際に、前記マルチモーダルマーカーは患者に対して固定され、
前記マルチモーダルマーカーは、前記第1の画像および前記第2の画像の各々で前記チャンバーを可視化するために、前記第1の画像および前記第2の画像の前記取得の際に前記チャンバー内に流体の造影剤を含む、
請求項13、14または15に記載のシステム。 - 前記システムは、前記医療用イメージングモダリティをさらに備え、前記医用イメージングモダリティは、電離放射線を用いて前記少なくとも1つの2次元画像の各々を取得するように構成されている、請求項13に記載のシステム。
- 前記医用イメージングモダリティは、回転中心を有するCアームを含み、前記医用イメージングモダリティの座標系の原点が、前記Cアームの前記回転中心に関係づけて定義される、請求項20に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの2次元画像は、右前斜位投影、左前斜位投影および前後方向の投影からなる群から選択される2つの画像を含む、請求項13、14、15、16、17、18、19、20または21に記載のシステム。
- 前記合わない角度は90度以下である、請求項13、14、15、16、17、18、19、20、21、22のいずれか1項に記載のシステム。
- 医用イメージングモダリティを使用して、患者とマルチモーダルマーカーとを含む2次元視野を含む第1の2次元投影画像を取得する工程と、
前記医用イメージングモダリティを使用して、前記患者と前記マルチモーダルマーカーとを含む、前記第1の投影画像とは合わない角度でのものである第2の2次元投影画像を取得する工程と、
前記第1の2次元投影画像および前記第2の2次元投影画像の各々に対応する先行する3次元画像から複数の順投影をそれぞれ作成する工程と、
前記第1の投影画像および前記第2の投影画像を前記それぞれの順投影と対応付けることに基づいて、前記医用イメージングモダリティの座標系から前記先行する3次元画像の座標系へのアフィン変換を決定する工程と、を含み、
前記マルチモーダルマーカーの複数の所定部分は、前記第1の投影画像および前記第2の投影画像において可視であり、かつ、トラッキングシステムによって検出可能な少なくとも1つのセンサーに対する位置と向きが既知である、方法。 - 前記第1の2次元投影画像および前記第2の2次元投影画像の各々における前記複数の所定部分の位置に応じて、前記医用イメージングモダリティの前記座標系に対する前記マルチモーダルマーカーの複数の所定部分の3次元位置を推定する工程と、
前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分それぞれの前記推定された位置と、前記少なくとも1つのセンサーと前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分との間の既知の関係とに基づいて、前記トラッキングシステムの3次元座標系を前記医用イメージングモダリティの3次元座標系に対応付けるための第2のアフィン変換を決定する工程と、をさらに含む、請求項24に記載の方法。 - データとプロセッサによって実行可能な命令とを格納するための1つ以上の非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体を含むシステムであって、
前記データは、
患者について取得された、先行する3次元画像データと、
患者とマルチモーダルマーカーとを含むように医用イメージングモダリティによって取得された少なくとも1つの2次元画像を含む2次元画像データと、を含み、
前記マルチモーダルマーカーの複数の所定部分は、前記少なくとも1つの2次元画像において可視であり、かつ、トラッキングシステムによって検出可能な少なくとも1つのトラッキングセンサーに対する位置と向きが既知であり、
前記命令は、
各々の2次元画像に対応する、前記先行する3次元画像データから複数の順投影をそれぞれ作成する工程と、
各々の2次元画像を前記複数の順投影にそれぞれ対応付けることに基づいて、前記医用イメージングモダリティの前記座標系と前記先行する3次元画像の前記座標系との間のアフィン変換を決定する工程と、
を含む方法を実行するようにプログラムされている、システム。 - 前記アフィン変換は第1のアフィン変換であり、前記命令によって実行される前記方法は、
前記少なくとも1つの2次元画像の各々における前記複数の所定部分のそれぞれの位置に応じて、前記医用イメージングモダリティの座標系に対する前記マルチモーダルマーカーの複数の所定部分の3次元位置を推定する工程と、
前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分それぞれの前記推定された位置と、前記少なくとも1つのトラッキングセンサーと前記マルチモーダルマーカーの前記複数の所定部分との間の既知の関係とに基づいて、前記トラッキングシステムの3次元座標系を前記医用イメージングモダリティの3次元座標系に対応付けるための第2のアフィン変換を決定する工程と、
をさらに含む、請求項26に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つの2次元画像が第1の2次元画像であり、
前記2次元画像データは、前記医用イメージングモダリティによって取得された第2の2次元画像をさらに含み、前記第2の2次元画像は、前記患者と前記マルチモーダルマーカーとを含み、前記第1の2次元画像とは合わない角度でのものである、請求項26または27に記載のシステム。
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