JP5247707B2 - モデルベースの冠状動脈中心線の位置決め - Google Patents
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Description
画像データセットの空間に結合モデルを配置し、これにより配置基準オブジェクトモデル及び配置血管モデルを含む配置結合モデルを生成する配置ユニットと、
画像データセットの対応するランドマークと関連する配置基準オブジェクトモデルのランドマークの変位を含むランドマーク変位場に基づいて変形場を計算する計算ユニットと、
変形場を使用して配置結合モデルを変換させ、これにより変換された基準オブジェクトモデル及び変換された血管モデルを含む変換された結合モデルを生成する変換ユニットと、
変換された血管モデルを修正すること、及び修正された変換血管モデルの目的関数を最適化することに基づいて画像データセットに変換された血管モデルを登録する登録ユニットとを有し、目的関数は、変換結合モデルと関連する修正された変換血管モデルの位置決めに基づく事前知識の位置の項を含む。
画像データセットの空間に結合モデルを配置し、これにより配置された基準オブジェクトモデル及び配置された血管モデルを含む配置された結合モデルを生成する配置ステップと、
画像データセットにおいて対応するランドマークと関連する配置基準オブジェクトモデルのランドマークの変位を含むランドマーク変位場に基づいて、変形場を計算する計算ステップと、
変形場を使用して配置結合モデルを変換し、これにより変換された基準オブジェクトモデル及び変換された血管モデルを含む変換された結合モデルを生成する変換ステップと、
変換血管モデルを修正すること、及び修正された変換血管モデルの目的関数を最適化することに基づいて、画像データセットに変換血管モデルを登録する登録ステップとを含み、ここで目的関数は、変換結合モデルと関連する修正された変換血管モデルの位置決めに基づく事前知識の位置の項を備える。
画像データセットの空間に結合モデルを配置し、これにより配置された基準オブジェクトモデル及び配置された血管モデルを含む配置された結合モデルを生成するステップと、
画像データセットにおける対応するランドマークと関連する配置基準オブジェクトモデルのランドマークの変位を含むランドマーク変位場に基づいて変形場を計算するステップと、
変形場を使用して配置された結合モデルを変換し、これにより変換された基準オブジェクトモデル及び変換された血管モデルを含む変換された結合モデルを生成するステップと、
変換血管モデルを修正すること、及び修正された変換血管モデルの目的関数を最適化することに基づいて画像データセットに変換血管モデルを登録するステップとを遂行する能力を前記処理ユニットに提供し、ここで目的関数は、変換結合モデルと関連する修正された変換血管モデルの位置決めに基づく事前知識の位置の項を含む。
画像データセットの空間に結合モデルを配置し、これにより配置された基準オブジェクトモデル及び配置された血管モデルを含む配置された結合モデルを生成するための配置ユニット110と、
画像データセットにおける対応するランドマークと関連する配置基準オブジェクトモデルのランドマークの変位を含むランドマーク変位場に基づいて変形場を計算する計算ユニット120と、
変形場を使用して配置された結合モデルを変換し、これにより変換された基準オブジェクトモデル及び変換された血管モデルを含む変換された結合モデルを生成する変換ユニット130と、
変換血管モデルを修正すること、及び修正した変換血管モデルの目的関数を最適化することに基づいて、画像データセットに、変換血管モデルを登録する登録ユニット140とを含み、ここで目的関数は、変換結合モデルと関連する修正した変換血管モデルの位置決めに基づく事前知識の位置の項を含む。
配置された基準オブジェクトモデルを画像データセットに適応させる適合ユニット115と、
システム100のワークフローを制御する制御装置160と、
システム100のユーザと通信するユーザインタフェース165と、
データを記憶するメモリ装置170とを更に含む。
画像データ要素は、ボクセル、すなわち小さい典型的に立方の又は立方体様のボリュームと、このボリュームに割り当てられる強度とによって表され得る。座標x、y、zは、立方又は立方体様ボクセルの頂点の座標であり得る。画像データ空間又は画像データボリュームとも称される画像データセットの空間は、画像データ要素(x、y、z、I)に含まれる全ての位置(x、y、z)を含むボリュームとして規定され得る。画像ボリュームは、全てのボクセルボリュームの結合とも解釈され得る。容積測定画像データセットは、画像ボリュームの一まとまりの実質的に平面の断面又はスライス、例えば座標系のz軸と実質的に直角をなす断面又はスライスとして構成され得る。4D画像データセットは、異なる時間インスタンス又は異なる運動フェーズで得られる一まとまりの容積測定画像データセットを有する。
ベッセルネスの量は、スケールパラメータの値に依存する。修正された変換血管モデルがフィルタ位置の血管の予想される直径を持つ場合、この予想される直径は、ベッセルネスの測定値が最大を達成するスケールパラメータの値と比較され得る。予想される血管直径が、ベッセルネスの量の最大を達成するスケールパラメータに近ければ近いほど、フィルタ位置に血管がある確率は高くなる。代替として、ベッセルネスフィルタのスケールは、予想される血管直径に設定され得る。ベッセルネスフィルタは、フィルタ位置においても血管のような構造の接線も推定する。この付加的情報は、例えば修正された変換血管モデルによって規定される血管の予想される方向によって、血管のような構造の正接の内積を用いて修正された変換血管モデルにより規定される血管の予想される方向と比較され得る。
画像データセットに適応される更なる基準オブジェクトと関連する位置と、屈伸エネルギー項とを有する。請求項の範囲は、これらの項を含むことに依存しない。
図4は、図式的に、ワークステーション400の例示的な実施例を示す。ワークステーションは、システムバス401を有する。プロセッサ410、メモリ420、ディスク入出力(I/O)アダプタ430及びユーザインタフェース(UI)440は、システムバス401に動作可能に接続される。ディスク記憶装置431は、ディスク入出力アダプタ430に動作可能に結合される。キーボード441、マウス442及びディスプレイ443は、UI440に動作可能に結合される。コンピュータプログラムとして実施される本発明のシステム100は、ディスク記憶装置431に記憶される。ワークステーション400は、プログラム及び入力データを記憶420にロードし、プロセッサ410上のプログラムを実行するように構成される。ユーザは、情報をキーボード441及び/又はマウス442を使用してワークステーション400に入力し得る。ワークステーションは、表示装置443に及び/又はディスク431に情報を出力するように構成される。当業者は、周知のワークステーション400の多数の他の実施例があること、及び本実施例が本発明を図示する目的で役立ち、本発明をこの具体例に制限するとして解釈されてはならないことを理解するであろう。
Claims (11)
- 基準オブジェクトモデル及び血管モデルを含む結合モデルに基づいて画像データセットに前記血管モデルを登録するシステムであって、
前記画像データセットの空間において前記結合モデルを配置し、これにより、配置基準オブジェクトモデル及び配置血管モデルを含む配置結合モデルを生成する配置ユニットと、
前記画像データセットにおいて対応するランドマークと関連する前記配置基準オブジェクトモデルのランドマークの変位を含むランドマーク変位場に基づいて、変形場を計算する計算ユニットと、
前記変形場を使用して、前記配置結合モデルを変換し、これにより、変換基準オブジェクトモデル及び変換血管モデルを含む変換結合モデルを生成する変換ユニットと、
前記変換血管モデルを修正すること、及び前記修正変換血管モデルの目的関数を最適化することに基づいて、前記変換血管モデルを前記画像データセットに登録する登録ユニットとを有し、前記目的関数が、前記変換結合モデルと関連する前記修正変換血管モデルの位置決めに基づく事前知識の位置の項を含む、システム。 - 前記配置基準オブジェクトモデルを画像データセットに適合させ、これにより画像データセットにおける対応するランドマークを規定する適合ユニットを更に有する、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準オブジェクトモデルが複数の頂点を含むメッシュを備える、請求項2に記載のシステム。
- 前記血管モデルが、血管中心線を記載するための複数の制御点を備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記目的関数が、画像データセットの空間のベッセルネスフィルタの位置におけるベッセルネスの量を計算するベッセルネスフィルタに基づくベッセルネス項を更に有する、請求項1に記載のシステム。
- 前記血管モデルが、血管壁を記載するための前記血管の複数の直径を更に含む、請求項5に記載のシステム。
- 前記事前知識の位置の項が、前記変換基準オブジェクトモデルに依存する、請求項1に記載のシステム。
- 請求項1に記載のシステムを含む画像取得装置。
- 請求項1に記載のシステムを含むワークステーション。
- 基準オブジェクトモデル及び血管モデルを含む結合モデルに基づいて画像データセットに血管モデルを登録する方法であって、
前記画像データセットの空間に前記結合モデルを配置し、これにより、配置基準オブジェクトモデル及び配置血管モデルを含む配置結合モデルを生成する配置ステップと、
前記画像データセットにおける対応するランドマークと関連する前記配置基準オブジェクトモデルのランドマークの変位を含むランドマーク変位場に基づいて、変形場を計算する計算ステップと、
前記変形場を使用して、前記配置結合モデルを変換し、これにより、変換基準オブジェクトモデル及び変換血管モデルを含む変換結合モデルを生成する変換ステップと、
前記変換血管モデルを修正すること、及び前記修正変換血管モデルの目的関数を最適化することに基づいて前記画像データセットに前記変換血管モデルを登録する登録ステップとを含み、前記目的関数が、変換結合モデルと関連する修正変換血管モデルの位置決めに基づく事前知識の位置の項を含む方法。 - 基準オブジェクトモデル及び血管モデルを含む結合モデルに基づいて画像データセットに血管モデルを登録する命令を有する、コンピュータ装置によってロードされるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ装置が処理ユニット及びメモリを有し、前記コンピュータプログラムがロードされた後、前記処理ユニットに対して、
前記画像データセットの空間に結合モデルを配置し、これにより配置基準オブジェクトモデル及び配置血管モデルを含む配置結合モデルを生成するステップと、
前記画像データセットにおいて対応するランドマークと関連する前記配置基準オブジェクトモデルのランドマークの変位を含むランドマーク変位場に基づいて、変形場を計算するステップと、
前記変形場を使用して前記配置結合モデルを変換し、これにより変換基準オブジェクトモデル及び変換血管モデルを含む変換結合モデルを生成するステップと、
前記変換血管モデルを修正すること、及び前記修正変換血管モデルの目的関数を最適化することに基づいて前記画像データセットに前記変換血管モデルを登録するステップとを遂行する能力を提供し、前記目的関数が、変換結合モデルと関連する修正変換血管モデルの位置決めに基づく事前知識の位置の項を有する、コンピュータプログラム。
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US8442330B2 (en) * | 2009-03-31 | 2013-05-14 | Nbcuniversal Media, Llc | System and method for automatic landmark labeling with minimal supervision |
US20120027277A1 (en) * | 2009-04-03 | 2012-02-02 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Interactive iterative closest point algorithm for organ segmentation |
DE102010018261B4 (de) * | 2010-04-26 | 2012-07-12 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Computersystem zur automatischen Vektorisierung eines Gefäßbaumes |
DE102010018262B4 (de) * | 2010-04-26 | 2016-08-11 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur automatischen Erkennung einer Kontrastmittelanflutung in einem Blutgefäß eines Patienten mit einem CT-System und CT-System zur Durchführung dieses Verfahrens |
DE102010018460B4 (de) * | 2010-04-27 | 2017-02-16 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur Ermittlung wenigstens einer Änderung einer tubulären Gewebestruktur eines Lebewesens, Recheneinheit und Datenträger |
US8761480B2 (en) | 2010-09-22 | 2014-06-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for vascular landmark detection |
EP2648621B1 (en) | 2010-12-08 | 2018-07-04 | Bayer HealthCare, LLC | Generating a suitable model for estimating patient radiation dose resulting from medical imaging scans |
CA2827122A1 (en) | 2011-02-11 | 2012-08-16 | Arizona Board Of Regents For And On Behalf Of Arizona State University | Methods, systems, and media for determining carotid intima-media thickness |
US9684957B2 (en) | 2011-02-11 | 2017-06-20 | Arizona Board Of Regents, A Body Corporate Of The State Of Arizona, Acting For And On Behalf Of Arizona State University | Systems methods, and media for detecting an anatomical object in a medical device image using a multi-stage classifier |
US9443303B2 (en) * | 2011-09-09 | 2016-09-13 | Calgary Scientific Inc. | Image display of a centerline of tubular structure |
US9330336B2 (en) | 2011-09-16 | 2016-05-03 | Arizona Board of Regents, a body corporate of the State of Arizona, acting for and on behalf of, Arizona State University | Systems, methods, and media for on-line boosting of a classifier |
WO2013116865A1 (en) | 2012-02-02 | 2013-08-08 | Arizona Board Of Regents, For And On Behalf Of, Arizona State University | Systems, methods, and media for updating a classifier |
WO2013116867A1 (en) | 2012-02-03 | 2013-08-08 | Arizona Board Of Regents, For And On Behalf Of, Arizona State University | Systems, methods, and media for monitoring the condition of a patient's heart |
BR112014029528A2 (pt) * | 2012-05-31 | 2017-06-27 | Koninklijke Philips Nv | método; sistema; e meio de armazenamento nãotransitório legível por computador que armazena um conjunto de instruções executáveis por um processador |
JP5892548B2 (ja) * | 2012-06-08 | 2016-03-23 | 富士通株式会社 | 描画プログラム、描画装置、および描画方法 |
US9449381B2 (en) * | 2012-09-10 | 2016-09-20 | Arizona Board Of Regents, A Body Corporate Of The State Of Arizona, Acting For And On Behalf Of Arizona State University | Methods, systems, and media for generating and analyzing medical images having elongated structures |
US20140212860A1 (en) * | 2013-01-31 | 2014-07-31 | Novadaq Technologies Inc. | Virtual-reality simulator to provide training for sentinel lymph node surgery using image data and database data |
US10424063B2 (en) | 2013-10-24 | 2019-09-24 | CathWorks, LTD. | Vascular characteristic determination with correspondence modeling of a vascular tree |
KR20210156301A (ko) | 2014-02-04 | 2021-12-24 | 인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드 | 중재 도구의 가상 항행을 위한 조직의 비강체 변형을 위한 시스템 및 방법 |
US9747525B2 (en) * | 2014-06-16 | 2017-08-29 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for improved hemodynamic computation in coronary arteries |
US9959615B2 (en) | 2015-07-01 | 2018-05-01 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University | System and method for automatic pulmonary embolism detection |
WO2017199246A1 (en) | 2016-05-16 | 2017-11-23 | Cathworks Ltd. | Vascular selection from images |
CN109584261B (zh) * | 2018-10-26 | 2023-07-25 | 首都医科大学宣武医院 | 一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统 |
CN109584997B (zh) * | 2018-10-26 | 2023-07-25 | 首都医科大学宣武医院 | 一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统 |
CN109544543B (zh) * | 2018-11-29 | 2021-08-27 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 一种血管识别方法、终端及可读介质 |
WO2020200902A1 (en) | 2019-04-03 | 2020-10-08 | Koninklijke Philips N.V. | Machine learning based cardiac rest phase determination |
CN111461065B (zh) * | 2020-04-24 | 2024-01-05 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 管状结构识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
EP4178446A4 (en) * | 2020-08-10 | 2023-06-07 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | IMAGING SYSTEMS AND METHODS |
CN112070789B (zh) * | 2020-08-27 | 2022-06-21 | 电子科技大学 | 一种密集纤维细胞的轮廓估算方法 |
Family Cites Families (10)
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---|---|---|---|---|
US6226418B1 (en) * | 1997-11-07 | 2001-05-01 | Washington University | Rapid convolution based large deformation image matching via landmark and volume imagery |
US6754374B1 (en) * | 1998-12-16 | 2004-06-22 | Surgical Navigation Technologies, Inc. | Method and apparatus for processing images with regions representing target objects |
US7200251B2 (en) * | 2001-09-28 | 2007-04-03 | The University Of North Carolina | Methods and systems for modeling objects and object image data using medial atoms |
US7499743B2 (en) * | 2002-03-15 | 2009-03-03 | General Electric Company | Method and system for registration of 3D images within an interventional system |
EP1536395A4 (en) * | 2002-05-10 | 2012-08-01 | Nagoya Ind Science Res Inst | THREE-DIMENSIONAL MODEL |
JP2005528157A (ja) * | 2002-06-04 | 2005-09-22 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 回転血管造影法に基づく冠状動脈構造のハイブリッド3d再構成 |
US7555151B2 (en) * | 2004-09-02 | 2009-06-30 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for tracking anatomical structures in three dimensional images |
US8233681B2 (en) * | 2004-09-24 | 2012-07-31 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Methods, systems, and computer program products for hierarchical registration between a blood vessel and tissue surface model for a subject and a blood vessel and tissue surface image for the subject |
US7876934B2 (en) * | 2004-11-08 | 2011-01-25 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method of database-guided segmentation of anatomical structures having complex appearances |
US7764817B2 (en) * | 2005-08-15 | 2010-07-27 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method for database guided simultaneous multi slice object detection in three dimensional volumetric data |
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