JP7421689B2 - 介入装置形状の決定 - Google Patents
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Description
血管領域の3次元形状を表す体積画像データを受信するステップと、
血管領域内の介入装置の1つ以上の2次元投影を表すX線画像データを受信するステップと、
介入装置の1つ以上の2次元投影に対応する血管領域内の介入装置の3次元形状を表すグラウンドトゥルース介入装置形状データを受信するステップと、
受信されたX線画像データ及び受信された体積画像データをニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークによって予測される介入装置の3次元形状と受信されたグラウンドトゥルース介入装置形状データとの差を表す第1の損失関数に基づいて、ニューラルネットワークのパラメータを調整し、ニューラルネットワークによって予測される介入装置の3次元形状が、受信された体積画像データによって表される血管領域の3次元形状内にフィットするように、前記調整を束縛することによって、受信されたX線画像データ及び受信された体積画像データから、血管領域によって制約される介入装置の3次元形状を予測するようにニューラルネットワークを訓練するステップと、
を含む。
血管領域の3次元形状を表す体積画像データを受信するステップと、
血管領域内の介入装置の2次元投影を表すX線画像データを受信するステップと、
受信されたX線画像データ及び受信された体積画像データから、血管領域によって制限される介入装置の3次元形状を予測するように訓練されたニューラルネットワークに、受信されたX線画像データ及び受信された体積画像データを入力し、入力に応答して、ニューラルネットワークを使用して、受信されたX線画像データ及び受信された体積画像データから、血管領域によって制限される介入装置の3次元形状を予測するステップと、
を含む。
血管領域の3次元形状を表す体積画像データ110を受信するステップS110と、
血管領域内の介入装置の1つ又は複数の2次元投影を表すX線画像データ120を受信するステップS120と、
介入装置の1つ以上の2次元投影に対応する血管領域内の介入装置の3次元形状を表すグラウンドトゥルース介入装置形状データ130を受信するステップS130と、
受信されたX線画像データ120及び受信された体積画像データ110をニューラルネットワーク140に入力するステップS150、ニューラルネットワーク150によって予測される介入装置の3次元形状と、受信されたグラウンドトゥルース介入装置形状データ130との間の差異を表す第1の損失関数160に基づいて、ニューラルネットワーク140のパラメータを調整するステップS160、ニューラルネットワーク150によって予測される介入装置の3次元形状が、受信された体積画像データ110によって表される血管領域の3次元形状内にフィットするように、調整を拘束するステップによって、受信されたX線画像データ120及び受信された体積画像データ110から、血管領域150によって拘束される介入装置の3次元形状を予測するステップS140と、
を含む。
造影コンピュータ断層撮影画像データ、
3D超音波画像データ、
コーンビームコンピュータ断層撮影画像データ、
磁気共鳴画像データ、
解剖学的アトラスモデルデータ、
血管領域の1つ以上の2次元投影を表すX線画像データを再構成することによって生成される再構成された体積画像データ、
の1つ以上によって提供されてもよい。
コンピュータ断層撮影画像データ、
造影コンピュータ断層撮影画像データ、
コーンビームコンピュータ断層撮影画像データ、
国際公開第2007/109778(A1)号に開示されているような介入装置に機械的に結合された複数の光ファイバ形状センサによって生成された光ファイバ形状感知位置データ、
国際公開第2015/165736(A1)号に開示されているような介入装置に機械的に結合された1つ又は複数の電磁追跡センサ又はエミッタによって生成された電磁追跡位置データ、
米国特許出願公開第2019/254564(A1)号明細書に開示されているような介入装置に機械的に結合された1つ又は複数の誘電体センサによって生成された誘電マッピング位置データ、及び
国際公開第2020/030557(A1)号明細書に開示されているような介入装置に機械的に結合された1つ又は複数の超音波追跡センサ又はエミッタによって生成された超音波追跡位置データ、
の1つ以上を含み得る。
受信されたX線画像データ120から、介入装置の3次元形状に対する解剖学的特徴の位置を予測するためにニューラルネットワーク140を訓練するステップと、
介入装置の3次元形状に対する解剖学的特徴の予測された位置と受信された体積画像データ110における血管領域の3次元形状に対する解剖学的特徴の位置との間の差に基づいて、調整を拘束するステップと、
を有する。
血管領域の3次元形状を表す体積画像データ210を受信するステップS210と、
血管領域内の介入装置の2次元投影を表すX線画像データ220を受信するステップS220と、
受信されたX線画像データ220及び受信された体積画像データ210から、血管領域150によって拘束される介入装置の3次元形状を予測するように、受信されたX線画像データ220及び受信された体積画像データ210を、訓練されたニューラルネットワーク140に入力するステップS230と、
入力するステップS230に応答して、ニューラルネットワーク140を使用して、受信されたX線画像データ220及び受信された体積画像データ210から、血管領域150によって拘束される介入装置の3次元形状を予測するステップS240と、
を含む。
Claims (15)
- 血管領域内に配置された介入装置の3次元形状を予測するためのニューラルネットワークを提供するシステムの作動方法において、前記システムは、プロセッサを有し、前記方法は、
前記プロセッサが、前記血管領域の3次元形状を表す体積画像データを受信するステップと、
前記プロセッサが、前記血管領域内の前記介入装置の1つ又は複数の2次元投影を表すX線画像データを受信するステップと、
前記プロセッサが、前記介入装置の前記1つ又は複数の2次元投影に対応する前記血管領域内の前記介入装置の3次元形状を表すグラウンドトゥルース介入装置形状データを受信するステップと、
前記プロセッサが、前記受信されたX線画像データ及び前記受信された体積画像データから、前記血管領域によって拘束された前記介入装置の3次元形状を予測するためのニューラルネットワークを訓練するステップであって、前記受信されたX線画像データ及び前記受信された体積画像データを前記ニューラルネットワークに入力し、前記ニューラルネットワークによって予測される前記介入装置の3次元形状と、前記受信されたグラウンドトゥルース介入装置形状データとの間の差を表す第1の損失関数に基づいて前記ニューラルネットワークのパラメータを調整し、前記ニューラルネットワークによって予測される前記介入装置の前記3次元形状が、前記受信された体積画像データによって表される前記血管領域の前記3次元形状内にフィットするように、前記調整を拘束することによって、訓練するステップと、
を有する、方法。 - 前記ニューラルネットワークのパラメータの前記調整は、前記ニューラルネットワークによって予測された前記介入装置の前記3次元形状の2次元投影と、前記受信されたX線画像データとの間の差を表す第2の損失関数に更に基づいており、前記介入装置の前記3次元形状の前記2次元投影、及び前記受信されたX線画像データが、共通の表面上に投影される、請求項1に記載の方法。
- 前記プロセッサが、前記ニューラルネットワークによって予測される前記介入装置の前記3次元形状の推定される不確実性さを計算するステップを更に有する、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記体積画像データは、
コンピュータ断層撮影画像データと、
造影コンピュータ断層撮影画像データと、
3D超音波画像データと、
コーンビームコンピュータ断層撮影画像データと、
磁気共鳴画像データと、
解剖学的アトラスモデルデータと、
前記血管領域の1つ又は複数の2次元投影を表すX線画像データを再構成することによって生成される再構成された体積画像データと、
のうちの1つ又は複数を有する、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。 - 前記プロセッサが、前記介入装置の前記1つ又は複数の2次元投影を提供するために、前記受信されたX線画像データをセグメント化するステップを有し、前記受信されたX線画像データを前記ニューラルネットワークに入力することが、前記セグメント化された受信されたX線画像データを前記ニューラルネットワークに入力することを含む、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記グラウンドトゥルース介入装置形状データは、
コンピュータ断層撮影画像データと、
造影コンピュータ断層撮影画像データと、
コーンビームコンピュータ断層撮影画像データと、
前記介入装置に機械的に結合された複数の光ファイバ形状センサによって生成された光ファイバ形状感知位置データと、
前記介入装置に機械的に結合された1つ又は複数の電磁追跡センサ又はエミッタによって生成された電磁追跡位置データと、
前記介入装置に機械的に結合された1つ又は複数の誘電体センサによって生成された誘電体マッピング位置データと、
前記介入装置に機械的に結合された1つ又は複数の超音波追跡センサ又はエミッタによって生成された超音波追跡位置データと、
のうちの1つ又は複数を有する、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の方法。 - 前記ニューラルネットワークを訓練するステップは、前記ニューラルネットワークによって予測される前記介入装置の前記3次元形状が、前記介入装置の1つ又は複数の機械的拘束を満たすように、前記調整を制約することを含む、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク、エンコーダデコーダネットワーク、敵対的生成ネットワーク、カプセルネットワーク、回帰ネットワーク、強化学習エージェント、再帰ニューラルネットワーク、長期短期メモリネットワーク、時間畳み込みネットワーク、及び変換器のうちの1つ又は複数を有する、請求項1乃至7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記受信された体積画像データが、解剖学的特徴の3次元形状を更に表し、前記受信されたX線画像データが、前記解剖学的特徴の2次元投影を更に表し、前記ニューラルネットワークの前記訓練が、前記受信されたX線画像データから、前記介入装置の前記3次元形状に対する前記解剖学的特徴の位置を予測するように前記ニューラルネットワークを訓練することを更に含み、更に、前記介入装置の前記3次元形状に対する前記解剖学的特徴の前記予測された位置と、前記受信された体積画像データにおける前記血管領域の前記3次元形状に対する前記解剖学的特徴の前記位置との間の差に基づいて前記調整を拘束することを含む、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の方法。
- 血管領域内に配置された介入装置の3次元形状を予測するシステムの作動方法において、前記システムは、プロセッサを有し、前記方法は、
前記プロセッサが、前記血管領域の3次元形状を表す体積画像データを受信するステップと、
前記プロセッサが、前記血管領域内の前記介入装置の1つ又は複数の2次元投影を表すX線画像データを受信するステップと、
前記プロセッサが、前記受信されたX線画像データ及び前記受信された体積画像データから、前記血管領域によって拘束される前記介入装置の3次元形状を予測するように訓練されたニューラルネットワークに、前記受信されたX線画像データ及び前記受信された体積画像データを入力し、前記入力に応答して、前記ニューラルネットワークを使用して、前記受信されたX線画像データ及び前記受信された体積画像データから、前記血管領域によって拘束される前記介入装置の3次元形状を予測するステップと、
を有する方法。 - 前記プロセッサが、前記介入装置の少なくとも1つの予測された2次元投影を提供するように、前記ニューラルネットワークによって予測された前記介入装置の前記予測された3次元形状を、少なくとも1つの表面上に投影するステップを更に有する、請求項10に記載の方法。
- 前記投影するステップは、前記ニューラルネットワークによって予測された前記介入装置の前記予測された3次元形状を複数の交差する表面上に投影することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークは、前記血管領域内の前記介入装置の1つのみの2次元投影と、前記受信された体積画像データとから、前記血管領域によって拘束される前記介入装置の前記3次元形状を予測するように訓練される、請求項10乃至12のいずれか一項に記載の方法。
- 血管領域内に配置された介入装置の3次元形状を予測するためのシステムにおいて、請求項10に記載の方法を実行するように構成された1つ又は複数のプロセッサを有する、システム。
- 1つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記1つ又は複数のプロセッサに、請求項1又は請求項10に記載の方法を実行させる命令を有するコンピュータプログラム。
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