KR100734967B1 - 자기적 위치 또는 방위 결정시 오차 검출 - Google Patents

자기적 위치 또는 방위 결정시 오차 검출 Download PDF

Info

Publication number
KR100734967B1
KR100734967B1 KR1020027013456A KR20027013456A KR100734967B1 KR 100734967 B1 KR100734967 B1 KR 100734967B1 KR 1020027013456 A KR1020027013456 A KR 1020027013456A KR 20027013456 A KR20027013456 A KR 20027013456A KR 100734967 B1 KR100734967 B1 KR 100734967B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
magnetic field
orientation
value
probe
distortion
Prior art date
Application number
KR1020027013456A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20030023855A (ko
Inventor
키르쉬슈테판알.
쉴링크리스티안제이.
Original Assignee
노던 디지털 인크.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 노던 디지털 인크. filed Critical 노던 디지털 인크.
Publication of KR20030023855A publication Critical patent/KR20030023855A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100734967B1 publication Critical patent/KR100734967B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/06—Devices, other than using radiation, for detecting or locating foreign bodies ; determining position of probes within or on the body of the patient
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/06—Devices, other than using radiation, for detecting or locating foreign bodies ; determining position of probes within or on the body of the patient
    • A61B5/061—Determining position of a probe within the body employing means separate from the probe, e.g. sensing internal probe position employing impedance electrodes on the surface of the body
    • A61B5/062—Determining position of a probe within the body employing means separate from the probe, e.g. sensing internal probe position employing impedance electrodes on the surface of the body using magnetic field
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/08—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Measuring Magnetic Variables (AREA)
  • Measurement Of Length, Angles, Or The Like Using Electric Or Magnetic Means (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)

Abstract

본 방법은 자계 위치 및 방위 결정에 대한 왜곡을 탐지한다. 본 방법은 다수의 자계값을 측정하고, 최적화 함수의 극값으로부터 탐침의 위치(12) 및 탐침의 방위 중 하나를 결정한다. 측정값은 탐침의 위치(12) 및 방위에 의존한다. 최적화 함수는 측정된 자계값과 모델로부터 계산된 자계값에 의존한다. 과정은 또한 미리 선택된 범위에 속하는 극값에 응답하여 결정에 대한 왜곡이 존재하는 것을 지시하는 것을 포함한다.
왜곡, 자계, 위치, 방위, 극값

Description

자기적 위치 또는 방위 결정시 오차 검출 {DETECTING ERRORS IN THE DETERMINATION OF MAGNETIC LOCATION OR ORIENTATION}
본 발명은 자계를 사용하여 목표물의 위치(location)와 방위(orientation)를 결정하는 시스템에 관한 것이다.
자계를 이용하여 목표물의 위치와 방위를 결정하는 시스템이 알려져 있다. 이러한 시스템은 자계를 측정하여 목표물의 위치와 방위를 간접적으로 결정한다. 이러한 시스템은 특히 의료 분야에서 유용한데, 이는 목표물을 환자의 신체에 아주 조금만 침투시키면서도 정확히 위치시킬 수 수 있기 때문이다. 여기에서 침투란 작은 탐침(probe)을 목표물의 부근에 위치시키는 것을 포함한다. 그리고 나서, 탐침의 위치와 방위가 자계 측정에 미치는 영향으로부터 탐침의 3차원 위치와 방위를 결정한다.
탐침은 자기원(source of a magnetic field) 또는 자기 센서(sensor of a magnetic field)일 수 있다. 탐침이 자기원이면, 인체의 바깥에 위치한 센서가 탐침이 생성하는 자계를 측정한다. 탐침이 센서이면, 인체 바깥의 자기원이 측정될 자계를 생성한다.
자계를 측정하여 탐침의 위치와 방위를 결정하는 시스템의 공통적인 특징은 측정된 자계가 위치와 방위의 비선형 함수라는 점이다. 이 비선형성으로 인하여, 탐침의 예측 위치와 방위에 대한 자계값을 측정된 자계값과 비교하는 반복 방법(iterative process)을 통하여, 측정된 자계값으로부터 탐침의 위치와 방위를 결정한다. 예측 위치와 방위에서의 자계값이 측정값에 가까우면, 탐침의 예측 위치와 방위가 실제 위치와 방위에 가깝다.
이러한 반복 방법은 탐침의 환경에 대한 물리적 모델을 이용한다. 물리적 모델은 각 자기원의 위치와 방위를 특정한다. 특정한 위치와 방위로부터 전기역학 법칙을 통하여 자계값을 결정한다.
본 발명의 첫째 특징은 탐침 위치 또는 방위 결정시의 왜곡을 검출하는 방법에 있다. 이 방법은 복수의 자계값을 측정하는 단계와, 최적화 함수의 극점으로부터 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 결정하는 단계를 포함한다. 여기서 측정된 값은 탐침의 위치 및 방위에 따른다. 최적화 함수는 측정 자계값과 이 측정 자계값에 대한 모델에 기초한다. 또한 이 방법은 미리 선택한 설정값에 속하는 극점에 따라 결정 단계에 왜곡이 존재한다는 것을 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명의 둘째 특징은 탐침을 자기적으로 위치시키기 위한 시스템에 있다. 이 시스템은 복수의 자기 센서 또는 자기원, 탐침, 그리고 측정 값을 수신하기 위한 프로세서를 포함한다. 탐침의 위치 및 방위는 측정 자계값에 영향을 미친다. 프로세서는 최적화 함수값으로부터 자기 왜곡이나 시스템 오류를 검출한다. 최적화 함수는 측정 자계값과 물리적 모형으로부터 예상되는 자계값 사이의 차이에 따 른다.
본 발명의 세째 특징은 캘리브레이션 방법에 있다. 이 방법은 탐침의 위치 및 방위를 측정된 자계로부터 결정시의 왜곡 조건을 설정하는 단계, 탐침의 실제 위치 및 방위를 결정하는 단계, 위치 및 방위에 따른 자계값을 측정하는 단계를 포함한다. 또한 이 방법은 최적화 함수의 극점을 알아내고, 이 극점을 조건의 지시값으로 레이블링하는 단계를 포함한다. 최적화 함수는 측정 자계값과 모델로부터 연산된 탐침의 위치 및 방위의 예측 자계값 사이의 차이에 따른다.
본 발명의 네째 특징은 방법에 관한 것으로서, 이 방법은 복수의 자계값을 측정하는 단계, 탐침의 위치 및 방위를 예측하는 단계, 그리고 예측된 위치 및 방위에 대한 자계값을 연산하는 단계를 포함한다. 측정된 자계값은 탐침의 위치 및 방위에 대한 함수이다. 또한 이 방법은 측정된 자계값과 연산된 자계값 사이의 차이에 따른 오차 함수값을 연산하는 단계와 오차 함수로부터 측정 값에 왜곡이 발생했는가를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다섯째 특징은 위에서 설명한 방법을 수행하기 위한 명령문으로 이루어진 컴퓨터 실행 가능 프로그램을 기억하는 프로그램 기억 매체에 있다.
본 발명의 또다른 특징이나 장점들도 상세한 설명, 도면 및 청구항으로부터 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 자기 측정을 통하여 탐침의 위치와 방위를 찾는 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시한 시스템의 측면도이다.
도 3은 자기 측정을 통하여 탐침의 위치와 방위를 찾는 다른 시스템의 측면도이다.
도 4는 측정된 자계값으로부터 탐침의 위치를 반복적으로 예측하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 탐침의 위치와 방위에 대한 최적 예측값이 신뢰할 수 있는지를 결정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6은 대역(global) 및 국소(local) 극점에서의 오차 또는 최적화 함수를 평가하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 7은 왜곡의 존재에 대응하는 오차 또는 최적화 함수의 극값을 결정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 8은 자계의 측정을 통하여 탐침의 위치와 방위를 찾는 컴퓨터를 도시한 도면이다.
자기 위치 측정 시스템(MAGNETIC LOCATION MEASUREMENT SYSTEMS)
도 1은 자계를 측정함으로써 가동(可動, movable) 탐침(12)의 위치와 방위를 찾는 시스템(10)을 개략적으로 도시한 도면이다. 가동 탐침(12)은 몸체(14), 예를 들어 의료 환자의 신체 내에 위치하고 있다. 이 시스템(10)은 또한 몸체(14)의 바깥에 위치한 복수의 자기원(15-20), 예를 들어 작은 유도 코일을 포함한다. 다른 실시예에서는 탐침(12)이 위치한 몸체(14)의 부근에 자기원(15-20)이 위치한다. 자기원(15-20)은 자장 생성 모듈(field-generating module)(22), 예를 들어 교류 또는 직류 전류원에 의하여 구동된다.
도 2는 시스템(10)의 측면도로서, 자기원(15-20)과 탐침(12)의 방위와 위치를 3차원으로 보여주고 있다. 각 자기원(15-20)은 정4면체(24)의 모서리 중앙에 위치하고 있다. 자기원(15-20)은 그 내부 자기 모멘트("m")가 4면체(24)의 모서리와 평행하도록 배치되어 있다. 탐침(12)은 4면체(24)의 바깥에 있고 국소 자계값을 측정하는 센서(13)의 법선 방향(normal direction)("n")으로 정의되는 방위를 가지고 있다. 센서(13)로는 하나의 단순한 코일, 여러 개의 코일, 홀 센서(Hall sensor) 또는 자속 게이트 센서(flux gate sensor) 따위가 사용될 수 있으며, 자속 또는 자계의 차이를 측정할 수 있다.
각 자기원(15-20)은 또한 단일 또는 복수의 자기 코일을 포함할 수 있다. 단일 코일 자기원(15-20)에 대해서는, 몸체(14) 내의 자계가 쌍극장(dipole field)이 되고, 복수 코일 자기원(15-20)에 대해서는 몸체(14) 내의 자계가 높은 다중극장(multiple field)이 될 수 있다. 한 실시예에서, 각 자기원(15-20)으로 두 개의 동일한 코일을 사용하며, 두 코일의 법선 벡터(normal vector)는 반평행(anti-parallel)이다. 이러한 자기원은 몸체(14) 내에 자기 4중극장(quadrupole field)을 생성한다. 4중극장은 쌍극장에 비하여 공간 변위(spatial variation)가 크고 이에 따라 탐침(12)을 위치시키기가 더 용이하다.
다른 실시예에 따르면, 자기원(15-20)은 높은 자기 다중극장을 주로 생성할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 자기원(15-20)의 수효 또는 위치와 방위를 달리 할 수 있다.
도 1 및 도 2를 참고하면, 자기원(15-20)으로부터의 자계가 탐침의 내부 센서 코일(13)에 기전력(electromotive force, EMF)을 유도한다. 기전력은 탐침(12)에 연결된 전자 모듈(26)로 측정한다. 기전력을 측정함으로써 전자 모듈(26)은 탐침(12)의 위치와 방위에서의 자계값을 측정한다. 전자 모듈(26)은 또한 각 측정 기전력을 생성하는 각 자기원(15-20)을 식별할 수 있다.
한 실시예에 따르면, 자계를 생성하는 자기원(15-20)을 식별하기 위하여 측정 시간 정보를 사용한다. 이 실시예에서, 자장 생성 모듈(22)은 일시적으로 전력을 다중화하여 서로 다른 자기원(15-20)에 공급하고 시간 정보를 전자 모듈(26)에 전달한다.
다른 실시예에 따르면, 자장 생성 모듈(22)은 각 자기원(15-20)을 서로 다른 주파수로 구동한다. 측정 자계의 특정 자기원(15-20)을 식별하기 위하여 전자 모듈(26) 또는 컴퓨터(28)는 탐침 코일(13)에서 측정된 기전력을 주파수 성분으로 분해한다. 측정된 자계의 주파수 성분은 각 자기원(15-20)에 대응한다.
양 실시예에서, 전자 모듈(26)은 각 자기원(15-20)에 대응하는 복수의 측정 자계(
Figure 112002032901090-pct00001
-
Figure 112002032901090-pct00002
)을 출력한다. 측정 자계값(
Figure 112002032901090-pct00003
-
Figure 112002032901090-pct00004
)은 탐침 코일(13)의 3차원 위치와 방위에 따라 달라진다.
전자 모듈(26)은 측정 자계값을 컴퓨터(28)로 보낸다. 컴퓨터(28)는 측정된 자계값을 다음에 설명할 물리적 모델에서 얻어지는 자계값과 비교함으로써 탐침의 위치와 방위를 결정한다.
여기에서 물리적 모델은 탐침(12)으로 측정한 자속 값을 복수의 매개변수의 함수로 결정하는 물리 방정식 집합이다. 매개변수로는, 자기원(15-20)의 위치, 방위 및 자기 모멘트, 탐침(12)의 위치, 방위 및 감도(sensitivity), 그리고 전자 모듈(26)의 특성이 있다. 벡터(x,y,z)와 한 쌍의 각도(φ,θ)로 탐침(12) 센서 코일(13)의 3차원 위치와 방위를 특정한다. 탐침(12)이 복수의 비공선(非共線, non-collinear) 코일을 가지고 있는 경우, 매개변수로 탐침(12)의 회전 특성을 정의하는 또 하나의 각도 매개변수(ψ)가 더 들어갈 수 있다.
이 모델은 각 자기원을 자기 다중극자로 기술할 수 있으며, 센서 코일(13)로 측정한 자계은 해당 다중극장, 예를 들어 쌍극장 또는 4중극장이다. 당업자라면 자기 쌍극장 또는 다중극장에 대한 물리적 모델을 알고 있다. 다중극장 값은 각 자기원(15-20)의 위치, 방위 및 자기 모멘트("m")에 따라 달라진다. 자속의 측정값은 자기원(15-20)에 대한 센서 코일(13)의 방위, 크기 및 위치에 따라 달라진다.
이 물리적 모델은 또한 몸체(14) 주위의 환경에 대한 내재적 가정에 바탕을 두고 있다. 예를 들면, 이 모델은 각 자기원(15-20)의 위치와 방위에 대한 미리 선택된 값을 가정하고 있고, 다른 자기원 또는 자기 왜곡 물체(field distorting object)가 존재하지 않는다고 가정한다. 자기 왜곡 물체(30, 32), 예를 들어 도체 또는 새로운 자기원이 존재하면 이 모델에서의 자계 예측값이 빗나갈 수 있다. 물론, 센서 코일(13)이 시변(time varying) 자계를 측정하므로 일정한 배경 자계에 의한 영향 또한 배제하여야 한다.
도 3은 자계를 측정하여 가동 탐침(42)의 위치와 방위를 찾는 다른 시스템(40)을 보여주고 있다. 이 시스템(40)에서는, 자기 센서와 자기원의 역할이 바뀐다. 가동 탐침(42)은 관측체(44)의 내부에 위치하므로 자기원, 예를 들어 시간의존(time dependent) 또는 시간 다중(time multiplexed) 자계의 자기원이고, 외부 자기 센서(45-50)는 탐침(42)이 생성한 자계를 측정한다. 탐침(42)은 자장 생성 모듈(41), 예를 들면 전압원과 연결된다. 자기 센서(45-50)는 4면체(41)의 모서리에 배치되어 있고, 유도 기전력을 통하여 자계 또는 자계 물매(gradient)를 측정한다. 각 센서(45-50)는 다양한 방향으로 자계를 측정할 수 있도록 배치된 자기 센서를 하나 이상 포함할 수 있다. 각 센서(45-50)는 하나 이상의 내부 자기 센서의 방위에 의하여 고정된 방위("p")를 가지고 있다.
다른 실시예에서는, 센서(45-50)의 위치, 방위 및 수효가 달라질 수 있다.
전자 모듈(52)은 다양한 자기 센서(45-50)에서의 기전력을 감시한다. 전자 모듈(52)은 유도 기전력을 측정하여 자계값을 찾는다. 측정된 자계값을 컴퓨터(54)로 보내어, 자계 측정값으로부터 탐침(52)의 위치와 방위를 계산한다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 두 시스템(10, 40)은 자속 집합을 측정하여 측정 자계값 집합{
Figure 112002032901090-pct00005
}을 얻는다. 측정 자계값 집합{
Figure 112002032901090-pct00006
}의 색인 i는 탐침의 위치 및 방위 하나와 관련된 서로 다른 측정 자계값을 구별하기 위한 것이다. 색인 i는 시스템(10, 40)에 대하여 여섯 개의 값을 가지고 있으나, 다른 실시예에서는 자계값의 수효가 다를 수 있다.
측정된 자속으로부터 얻은 측정 자계값 집합{
Figure 112002032901090-pct00007
}은 또한 탐침의 3차원 위치와 방위에 대하여 비선형적으로 의존한다. 탐침의 위치와 방위는 각각 벡터(x,y,z)와 한 쌍의 방위각 및 극각(φ,θ)으로 정의된다. "측정된" 자계 의존성에 대한 물리적 모델을 사용함으로써, 시스템(10, 40)은 측정 자계값 집합{
Figure 112002032901090-pct00008
}으로부터 관련 탐침 위치 및 방위를 반복 결정한다.
이 물리적 모델은 자기 센서 영역, 예를 들면 도 1과 도 2에 도시한 몸체(14, 44) 내의 미리 선택된 자기 환경에 대하여 설명한다. 미리 선택된 자기 환경은 부근의 도체, 예를 들어 도면 부호 30 및 32에 의한 기여분을 포함할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 미리 선택된 환경이 실제 환경과 다르다면, 이 모델로 예측한 자계값은 부정확할 수 있다. 실제 환경은 자기 왜곡 물체(30, 32)의 존재 때문에 달라질 수 있다. 자기 왜곡 물체(30, 32)로는 에디 전류(Eddy current)를 유지시키는 도체, 예를 들어 수술용 가위, 강자성 물질 및 활성 자기원 등을 들 수 있다. 이러한 물체가 존재하면 탐침의 위치와 방위를 자기적인 방법으로 결정하는 것이 무위로 돌아갈 수 있다.
반복 방법으로 얻어진 탐침 위치와 방위는 또한 모듈(22, 26, 51, 52) 또는 컴퓨터(28, 54)의 하드웨어 또는 소프트웨어 오동작(failure) 때문에 부정확할 수 있다.
왜곡 조건의 존재가 시스템(10, 40)의 사용자에게 분명하지 않을 수도 있다. 사용자들이 자기 위치 결정 시스템(magnetic location system)에 관한 물리적 기초 가 별로 없을 수도 있는데, 예를 들면 의사들이 그러할 것이다. 비전문가에 의한 잘못을 피하기 위하여, 각 시스템(10, 40)은 잠재적인 측정 왜곡 조건의 존재에 대하여 탐지하고, 비디오 모니터에 메시지나 음성 경고 신호를 보내는 등의 방법으로 사용자에게 경고한다.
도 4는 탐침의 위치와 방위를 결정하는 반복 과정을 도시한 흐름도이다. 과정(60)에서는 측정 자계값{
Figure 112002032901090-pct00009
}을 사용하여 탐침의 위치와 방위를 정한다. 측정 자계값으로부터 도 1 및 도 2의 탐침(12) 또는 도 3의 탐침(42)의 위치와 방위를 결정할 수 있다.
과정(60)에서는 먼저 탐침의 위치와 방위에 대한 초기 예측값(initial guess)을 수신한다(단계 62). 초기 예측값은 탐침의 위치와 방위를 정의하는 (x,y,z;φ,θ) 매개변수 공간의 미리 선택된 지점이다. 초기 예측값은 탐침의 위치와 방위에 대한 최초 허용 예측값(the first accepted guess)이다. 최종 허용 예측값(the last accepted guess)으로부터 탐침의 위치와 방위에 대한 새로운 예측값을 얻는다(단계 64).
탐침의 위치와 방위에 대한 새로운 예측값 각각은 특정 방법을 통하여 예측한 최종 허용 예측값에서 얻을 수 있다. 이러한 방법에는 Lavenberg-Marquardt("LM") 방법, 신경망, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing, SA), 유전 알고리듬(genetic algorithm, GA) 및 심플렉스법(simplex process) 등이 있다.
LM 방법은 측정값 집합과 미리 선택된 비선형 모델 방정식으로부터 얻은 값 을 가장 잘 대응시키는 반복 방법으로 당업자에게 알려져 있다. LM 방법은 "Numerical Recipes in C: the Art of Scientific Computing" (W. H. Press 외, Cambridge University Press, 1992)에 나와 있다.
여기에서 모델 방정식은 자계값(Bi)을 탐침의 위치와 방위 좌표(x,y,z;φ,θ)로 나타내는 물리 방정식, Bi = Bi(x,y,z;φ,θ)의 집합이다. 모델 방정식은 전기역학의 물리 법칙으로부터 나온다. 한 실시예에서, 이 모델 방정식은 각 자기원을 자기 쌍극자 또는 자기 4중극자로서 설명한다.
LM 방법은 측정 자계값(
Figure 112002032901090-pct00010
)을 물리 모델 방정식으로부터 예측되는 자계값(Bi)을 가장 잘 대응시키고자 한다. 하나의 대응(match)에서 N번째 허용 예측값은 탐침 위치와 방위 좌표(xN,yN,zN;φN,θN)와 관련 있다. 이 좌표와 물리 모델 방정식으로부터, LM 방법은 하나의 대응에 대한 (N+1)번째 예측값과 해당 위치 및 방위 좌표(xN+1,yN+1,zN+1;φN+1,θN+1)를 생성한다. (N+1)번째 예측값에 대한 LM 방정식은 하나의 대응에 대한 (N+1)번째 허용 예측값에서 구한 자계값(Bi)과 그 미분값을 포함한다. LM 방법은 측정 자계값(
Figure 112002032901090-pct00011
)과 비선형 모델 방정식으로부터 얻은 자계값(Bi) 사이의 최적의 대응 관계를 신속하게 생성하는 새로운 예측값을 제공한다.
이 과정(60)에서는 탐침의 위치와 방위에 대한 새로운 예측값 각각의 질을 평가한다. 질을 결정하기 위하여, 탐침 위치와 방위에 대한 새로운 예측값에 해당 하는 새로운 자계값, 즉, (N+1)번째 예측값에 대한
Figure 112002032901090-pct00012
을 계산한다. 계산된 자계값과 측정된 자계값을 모두 이용하여 최적화 함수(optimization function)를 구한다(단계 68). 최적화 함수는 또한 오차 함수라고도 하는데, 이는 최적화 함수가 측정된 자계값과 계산된 자계값의 차에 민감하기 때문이다. 최적화 함수의 대역 극점은 탐침의 위치와 방위에 대하여 "최적의(best)" 예측값을 정의한다.
한 실시예에서는 최소제곱합(least-square sum), 즉 χ2를 최적화 함수로 사용한다. 최소제곱합의 극점은 극소점이다. N번째 예측값과 관련한 자계에 대한 최소제곱합의 값인 χ2(N)은 다음과 같은 형태를 가진다.
Figure 112002032901090-pct00013
여기에서 합은 하나의 탐침 위치와 방위에 대하여 얻은 측정 자계값(
Figure 112002032901090-pct00014
)의 집합의 "i" 원소에 대한 것이다. σi는
Figure 112002032901090-pct00015
의 측정값과 관련된 불확실성(uncertainty)이다.
과정(60)에서는 새로운 예측값에 대한 최적화 함수값이 최종 허용 예측값에 대한 값보다 극값에 가까운지를 결정한다(단계 70). 최소제곱합의 경우 극점은 극소점인데, χ2(N+1)<χ2(N)이면 새로운 예측값은 극소값에 더 가깝다. 새로운 예측값에 대한 최적화 함수의 값이 극점에 가까워지면, 탐침의 위치와 방위에 대한 새 로운 예측값을 허용한다(단계 72). 새로운 예측값에 대한 최적화 함수의 값이 극점에서 멀어지면, 예를 들어 χ2(N+1)>χ2(N)이면, 새로운 예측값을 거부한다(단계 74). 탐침의 위치와 방위에 대한 새로운 예측값을 허용 또는 거부한 후, 실행한 반복 회수의 카운터를 증가시킨다(단계 76). 그런 다음 되돌아가(78) 탐침의 위치와 방위에 대한 더 나은 새 예측값을 찾는다.
과정(60)에서 탐침의 위치와 방위에 대한 최종 허용 예측값과 수행된 반복 회수의 카운트를 출력한다. 어떤 실시예에서는, 탐침의 위치와 방위에 대한 허용 예측값을 보고하기 전에, 반복 루프(loop)(78)를 미리 선택된 회수만큼 수행하여 더 나은 예측값을 찾는다. 이렇게 함으로써 최적화 함수의 극점에 관한 값에 더 가까운 예측값을 생성, 보고한다.
도 5는 탐침의 위치 및 방위를 결정하는 자계 측정시 이용하는 과정(80)의 흐름도를 나타낸다. 이 과정(80)은 탐침의 위치 및 방위의 초기 예측값을 제공한다(단계 82). 초기 예측값은 미리 선택한 고정점 또는 탐침의 위치 및 방위(x, y, z; φ, θ) 공간에서 무작위로 선택한 점일 수 있다. 선택된 초기 예측값에서, 과정(80)은 도 4의 반복 과정(60)을 실행하여 탐침의 위치 및 방위에 대해 더 나은 예측값을 얻는다(단계 84). 더 나은 예측값은 선택된 초기 예측치와 측정된 자계값에 기초한다. 과정(80)은 과정(60)의 다양한 반복 루프를 실행할 수 있어서 더 나은 예측값을 얻으며, 이것은 과정(60)에서 사용된 최적화 함수의 극값에 더욱 가깝다. 최적화 과정(60)은 예를 들면 χ2 함수 등의 최적화 함수에 대한 수치와 더 나은 예측값을 얻도록 실행하는 반복 회수를 지시하는 루프 카운트를 제공한다.
최적화 함수의 값은 탐침의 위치 및 방위에 대한 더 나은 예측값에 의존하는 데이터를 제공한다. 최적화 함수의 값은 무작위 측정 오차로 인하여 자계 측정용 물리적 모델에 독립적인 형태를 가지는 확률론적 분포 함수에 의존하게 한다. 최소제곱합에 있어서, 확률론적 분포 함수는 χ2 분포로 알려져 있다. 시스템 측정 오차는 최적화 함수의 값에도 영향을 미친다.
최적화 함수의 극값은 극대점 또는 극소점이 될 수 있고, 다양한 부류가 될 수도 있다. 극값은 국소 극값 또는 대역 극값이 될 수 있다. 국소 극값 및 대역 극값은 최적화 함수의 연관값에 의하여 구분된다. 최소제곱합에 있어서, 대역 극소점에서의 최적화 함수값은 국소 극소점에서의 함수값보다 작다. 따라서 대역 극소점 및 국소 극소점은 최소제곱합의 각각의 낮은 값과 높은 값과 관련된다.
극점은 왜곡되거나 왜곡되지 않은 자계의 측정 위치에도 일치한다. 최소제곱합에 있어서, 비왜곡 측정용 대역 극소점에서의 최적화 함수값은 왜곡 측정용 대역 극소점에서의 최적화 함수의 값보다 작다. 또한, 왜곡 측정용 대역 극소점에서의 최적화 함수값은 국소 극소점에서의 최적화 함수의 값보다 작다.
따라서 극점에서의 최적화 함수값은, 과정(60)을 통해서 얻어진 탐침의 위치 및 방위 예측시 정보를 운반한다. 정보는 무작위적인 오류 또는 시스템적 오류가 존재하는지 결정할 수 있게 한다. 극점에서의 최소제곱합의 값은 통상적으로 규칙화되어 있다. 최저값은 자계 측정에 대한 왜곡이 존재하지 않는 경우의 대역 극소 점에 일치한다. 중간값은 자계 측정에 대한 왜곡이 존재하는 경우의 대역 극소점에 일치한다. 최고값은 잘못된 극소점이나 국소 극소점에 일치하므로, 탐침의 위치 및 방위의 예측을 신뢰할 수 없다.
왜곡은 자계의 생성, 자계의 측정, 자계 측정의 획득, 자계 측정의 처리 중에 일어날 수 있다. 자계의 생성에 대한 왜곡은, 예를 들어 자기원(15-20)인 자기원의 오류 또는 예를 들면 모듈(22, 51)인 자계 생성 모듈의 오류로 인하여 일어날 수 있다. 자계 측정의 왜곡은 도전체 또는 자철성 소재가 존재함으로 인하여 일어날 수 있으며, 이것은 측정 시스템 인근의 시변 자계를 왜곡시킨다. 자계 측정의 획득 또는 처리에 대한 왜곡은, 도 1 및 도 3에 나타낸 바와 같이 예를 들면 전자 모듈(26, 33) 또는 컴퓨터(28, 54) 등의 하드웨어 또는 소프트웨어 오동작으로 인하여 일어날 수 있다.
과정(80)을 실행하기에 앞서, 캘리브레이션을 행하여 최적화 함수의 극값을 분류한다. 캘리브레이션은 최적화 함수를 3개 이상의 세트(Si)로 분류한다. 첫번째 세트(SG-ND)는 최적화 함수의 실제 대역 극값에 일치하므로, 자계 측정 및 자계 측정 과정은 왜곡되지 않는다. 2번째 세트(SL)는 최적화 함수의 오류 극값 또는 국소 극값에 일치한다. 3번째 세트(SG-D)는 최적화 함수의 실제 대역 극값에 일치하므로, 자계 측정 또는 자계 측정 과정이 왜곡된다.
새로운 세트는 세트 교차 및 합체 작업에 의하여 세트(SG-ND, SL, SG-D)로부터 형성될 수 있다. 하나의 세트(SND)는 최적화 함수값을 포함하고, 이것은 함수의 대역 극값에만 관련되므로 자계 측정 및 측정 과정이 왜곡되지 않는다. 이 세트는 SND = SG-ND - (SL ∪ SG-D) 이다. 다른 세트 SD는 최적화 함수값을 포함하고, 이것은 함수의 대역 극값에만 관련되어 자계 측정 또는 자계 측정 과정이 왜곡된다. 이 세트는 SD = SG-D - (SL ∪ SG-ND)으로 정의된다. 다른 세트인 SL0는 함수의 오류 극값이나 국소 극값에만 관련된 최적화 함수값을 포함한다. 이 세트는 SL0 = SL - (S G-ND ∪ SG-D)으로 정의된다. 마지막으로, 세트 SND-D는 함수의 대역 극값에만 관련된 최적화 함수값을 포함한다. SND-D값에 있어서, 자계 측정 및 자계 측정 과정은 왜곡되거나 왜곡되지 않을 수 있다. 이러한 세트는 SND-D = SG-ND ∪ SG-D 로 정의된다.
다양한 실시예에서 전술한 세트(Si) 중 일부는 비어 있을 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 과정(80)은 최적화 함수값의 캘리브레이션 분류를 사용하여 극값 기초(found)를 반복 과정(60)으로 분류한다. 과정(80)은 각 극값에서의 최적화 함수값이 왜곡없는 대역 극소점에만 일치하는지(단계 86), 예를 들면 SG-ND에 속하는 값인지 결정한다. 값이 세트 SG-ND에 속하면, 과정(80)은 탐침의 위치 및 방위대로 탐침의 위치 및 방위용으로 관련된 더 나은 예측값을 등록한다(단계 88). 예를 들면, 좌표(x, y, z; φ, θ)용으로 더 나은 예측값은 탐침의 위치 및 방위에 대한 최종 예측치로서 사용자를 위하여 컴퓨터 화면상에 표시될 수 있다.
과정(80)은 더 나은 예측값용 최적화 함수값이 왜곡의 존재시 대역 극값에 일치하는지 여부, 예를 들면 SG-D에 속하는지 여부를 결정한다. 그 값이 세트 SG-D에 속하는 경우, 과정(80)은 사용자에게 경고하고(단계 92), 시청자가 볼 수 있도록 탐침의 위치 및 방위용으로 새로운 예측값도 등록한다(단계 88). 예를 들면, 경고는 사용자가 듣거나 볼 수 있는 컴퓨터 화면상의 오디오 또는 섬광 신호일 수 있다.
과정(80)은 최적화 함수값이 국소 극값에 일치하는지, 예를 들면 값이 SL에 속하는지도 결정한다(단계 94). 그 값이 SL에 속하는 경우, 과정(80)은 루프 카운트(LC)가 미리 선택된 타임아웃값(LCmax)보다 큰지 결정한다(단계 96). LC > LCmax 이면, 과정(80)은 타임아웃 경고를 생성한다(단계 98). LC ≤ LCmax 이면, 과정 (80)은 루프를 되돌아가(단계 99), 예를 들면 현재의 새로운 예측값을 무시하고 더 낫고 새로운 탐침의 위치 및 방위의 예측값을 생성한다. 루프를 되돌아가서(단계 99), 과정(80)은 예를 들면 탐침의 (x, y, z; φ, θ) 좌표 공간에서 새로운 점을 무작위로 선택함으로써 탐침의 위치 및 방위용으로 새로운 초기 예측값을 선택한다. 새로운 초기 예측값을 선택하여 과정(60)이 "대역" 극값으로 더 나은 예측값을 계속 생성하도록 하는 또다른 과정은 당업자에게 알려져 있다.
몇몇 실시예에서, 과정(80)은 왜곡이 존재하는 경고를 생성한 후, 탐침의 위치 및 방위용으로 더 나은 예측값을 얻도록 힘쓴다. 예를 들면, 자계 측정의 수가 파라미터의 수에 하나를 더한 것보다 큰 경우, 과정(80)은 측정된 자계값(
Figure 112002032901090-pct00016
) 중 하나를 버리고 과정(80)을 반복함으로써, 더 나은 예측값을 생성할 수 있다. 왜곡이 버린 자계값에만 영향을 미치는 경우, 왜곡된 값을 버리는 것은 과정(80)을 통하여 탐침의 위치 및 방위의 더 나은 예측치를 생성한다. 자계 측정은 자계 센서 인근에 도전체가 존재하거나 센서에 하드웨어 오동작이 있어서 왜곡될 수 있다.
과정(80)의 몇몇 실시예는 오버랩(overlap)되는 극값을 다루고, 이것은 세트(SL, SG-ND, SG-D) 중 하나 이상에 다르게 속해 있다. SL 및 SG-D 양쪽의 극값에서, 과정은 경고를 할 수 있고(단계 90), 추정된 탐침의 위치 및 방위를 가리킬 수 있으며(단계 88), 탐침의 위치 및 방위용의 새로운 초기 예측값용으로 단계 82 및 단계 84를 반복함으로써 오버랩되지 않은 극값을 찾는 것을 시도할 수 있다. SL-SL0에 속하는 극값의 경우, 과정은 오버랩되는 극값을 확인하는 경고를 생성할 수 있고, 다음으로 탐침의 위치 및 방위용 초기 예측값과, 재실행 과정(60)을 재선택하여 SL-SL0에 속하지 않는 값을 찾도록 시도할 수 있다. 물론, SL-S L0 등의 오버랩되는 서브세트도 비어 있을 수 있다.
자기 위치 시스템의 캘리브레이션(CALIBRATION OF MAGNETIC LOCATION SYSTEMS)
도 6은 세트(SG-ND, SL)의 구성원 규칙을 정의하는 극값에서의 최적화 함수값을 찾는 캘리브레이션 과정(100)의 흐름도이다. 도 4의 반복 과정(60)이 실제 대 역 극값을 생성하는 경우, 과정(60)에 의해 발견된 탐침의 위치 및 방위는 탐침의 실제 위치 및 방위에 밀접하게 연관된다. 도 4의 반복 과정(60)이 최적화 함수의 오류 극값이나 국소 극값을 생성하는 경우, 과정(60)에 의해 발견된 탐침의 위치 및 방위는 탐침의 실제 위치 및 방위에 밀접하게 관련되어 있지 않다.
캘리브레이션을 실행하기 위하여, 과정(100)은 선택된 위치 및 방위에서 탐침을 위치시킨다(단계 102). 캘리브레이션중에 탐침은 기계적 위치 프레임(미도시)상에 장착되고, 이것은 선택된 위치 및 방위로 탐침을 위치시키도록 이동한다. 기계적 위치 프레임은 자계를 왜곡시키지 않는 소재로 만들어지고, 선택된 탐침의 실제 위치 및 방위를 개별적으로 측정한다. 개별 측정은 광학 측정 또는 기계적 측정일 수 있다. 과정(100)은 선택된 탐침의 위치 및 방위에 일치하는 자계값 세트를 측정한다(단계 104).
과정(100)은 최적화 과정(60)용으로 탐침의 위치 및 방위의 초기 예측값을 선택한다(단계 106). 측정된 자계값 및 초기 예측값로부터 과정(100)은 도 4의 반복 최적화 과정(60)을 실행함으로써 탐침의 위치 및 방위의 더 나은 예측값을 얻는다(단계 108). 또한 최적화 과정(60)은 탐침의 위치 및 방위에 대한 더 나은 예측값에 일치하는 최적화 함수값을 제공하는 데, 이것은 극값에서의 최적화 함수값이다.
과정(100)은 더 나은 예측값과, 탐침의 위치 및 방위의 실제 좌표를 비교하여, 양 좌표가 근접점에 일치하는지를 결정한다(단계 110). 성분 대 성분 양식에서 각각의 미리 선택된 범위내에 값이 존재하는 경우, 탐침 좌표의 더 나은 예측값(xN, yN, zN; φN, θN) 및 실제값(x, y, z; φ, θ)은 가깝다. 더 나은 예측값 및 실제 좌표가 가까운 경우, 과정(100)은 SG-ND에 속하는 값으로서 최적화 함수의 대응값을 레이블(label)한다(단계 112). 더 나은 예측값 및 실제 탐침 좌표가 가깝지 않은 경우, 과정(100)은 SL에 속하는 값으로서 최적화 함수의 대응값을 레이블한다(단계 114).
각 극값에서 최적화 함수값을 분류하기 위하여, 과정(100)은 루프(116)를 되돌아가 탐침의 위치 및 방위의 또다른 초기 예측값에 대한 단계(106-114)를 반복한다. 상이한 초기 예측값에 대한 이러한 반복은 예를 들면 (x, y, z; φ, θ) 공간에서 무작위로 선택된 점에 의하여 탐침 좌표의 가능한 전체 공간 (x, y, z; φ, θ)을 균일하게 커버한다.
또한 과정(100)은 탐침의 실제 위치 및 방위의 다른 선택을 위하여 극값에서 최적화 함수값의 분류를 반복한다. 탐침의 또다른 실제 위치 및 방위에 대한 반복은 예를 들면, 무작위로 선택된 점으로 파라미터 공간(x, y, z; φ, θ)의 표시 부분을 균일하게 커버한다. 표시 부분은 대칭 회전에 의하여 공간의 다른 부분에 연관된 전체 공간(x, y, z; φ, θ)의 일부분이 될 수 있다.
이러한 반복은 SG-ND 및/또는 SL에 속하는 최적화 함수의 상이한 극값을 생성할 수 있다. 최소제곱합에서 최적화 함수는 예를 들면 국소 극소점보다는 측정 왜곡의 존재 또는 부존재시의 대역 극소점에서 더 작은 값을 가질 수 있다.
도 7은 SG-D에 속하는 최적화 함수값을 찾는 캘리브레이션 과정(120)의 흐름 도이다. 왜곡이 도 4의 과정(60)에 영향을 주는 경우, 최적화 함수의 극값에 대응하는 SG-D의 값이 발생한다. 과정(120)은 자계 측정 또는 자계 측정 과정에 영향을 주는 각 왜곡 유형에 대하여 개별적으로 실행될 수 있다. 왜곡은 인근의 도전성 물체 또는 철함유 물체, 인근의 자기원, 센서 하드웨어 오동작, 자기원 하드웨어/소프트웨어 오동작 및/또는 소프트웨어 처리 오동작으로부터 연유할 수 있다.
과정(120)은 시스템(10) 또는 시스템(40)용 왜곡의 선택된 유형을 물리적으로 셋업한다. 예를 들면, 왜곡의 셋업은 도 1에 나타낸 바와 같이 몸체(14)내에 도전성 가위를 위치시키는 것을 포함할 수 있거나 전자 모듈(26)내에 하드웨어 오동작을 야기할 수 있다. 왜곡 조건을 셋업한 후, 과정(120)은 기계적 위치 프레임을 구비한 탐침을 위치시키고, 탐침의 위치 및 방위에 대한 값을 수신한다(단계 124). 또한 과정은 탐침의 실제 위치 및 방위에 좌우되는 자계값(Bi)을 측정한다(단계 126). 과정(120)은 탐침의 위치 및 방위에 대한 초기 예측값도 선택한다(단계 128).
측정된 자계값 및 선택된 초기 예측값로부터 과정(120)은 도 4의 반복 과정 (60)을 사용하여 탐침의 위치 및 방위에 대하여 더 나은 예측값을 얻는다(단계 130). 반복 과정(60)은 각각의 더 나은 예측값에 일치하는 최적화 함수의 관련된 극값으로 되돌아간다. 과정(120)은 새로운 값이 최적화 함수의 다른 극값보다 좋은지를 결정하며, 이것은 탐침의 위치 및 방위에 대하여 상이한 초기 예측값로부터 생성된다(단계 132). 최소제곱합에 있어서, 최적의 극값은 극소값이다.
새로운 값이 먼저 허용된 예측값과 관련된 값보다 더 나은 경우, 과정(120)은 새로운 값을 대역 극값에서의 최적화 함수값으로, 예를 들면 SG-D의 구성원으로 분류한다(단계 134). SG-D에 속하는 최적화 함수값은 왜곡이 존재한다는 것을 의미한다. 새로운 값이 허용 예측값과 관련된 최적화 함수의 초기값보다 좋지 않는 경우, 과정(120)은 오류 극값이나 국소 극값에 일치하는 값인 새로운 값을 무시한다(단계 136). 극값을 분류한 후, 과정(120)은 루프를 되돌아가(138, 140), 탐침의 위치 및 방위에 있어서 상이한 초기 예측값을 선택함으로써 다른 극점에서 최적화 함수값의 탐색을 반복한다. 탐침의 위치 및 방위에 대한 다양한 초기 예측값의 최적의 극값을 SG-D에 제공한다.
과정은 또한 상이한 탐침의 실제 위치 및 방위에 대하여 SG-D에서 최적화 함수값의 탐색을 반복한다. 각각의 실제 위치 및 방위에서 SG-D에서의 최적화 함수의 극값이 생성될 수 있다. 유사하게, 왜곡된 물체의 상이한 위치, 예를 들면 도 1의 물체(30, 32)는 SG-D에 속하는 최적화 함수의 상이한 극값을 생성할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상이한 유형의 왜곡에 대한 최적화 함수의 극값을 구별할 수 있다. 구별할 수 있는 극값은 상이한 범위로 놓여진다. 이러한 실시예에서, 캘리브레이션 과정(120)은 상이한 유형의 왜곡에 대해 개별적으로 실행되어, 왜곡의 각각의 개별적인 유형에서 최적화 함수의 극값의 범위를 얻는다. 도 5의 과정(80)은 극값을 사용하여, 왜곡의 유형, 예를 들면 하드웨어 오동작, 소프트웨 어 오동작 또는 도전성 물체의 인근의 존재를 분류한다.
도 8은 자계 측정으로부터 탐침의 위치 및 방위를 결정하고, 왜곡의 존재를 결정에 지시하는 컴퓨터(142)를 나타낸다. 컴퓨터(142)는 도 1의 컴퓨터(28) 또는 도 3의 컴퓨터(54)로 구현할 수 있다.
컴퓨터(142)는 전자 모듈(146)의 출력에 연결된 라인(144)으로부터 측정된 자계값에 대한 데이터를 수신한다. 모듈(146)은 각각 도 1의 모듈(26) 또는 및 도 3의 모듈(52)이 될 수 있다. 컴퓨터(142)는 도 4의 과정(60) 및 도 5의 과정(80)에 따라 데이터를 처리하여, 탐침의 위치 및 방위를 결정하고, 결정에 대한 왜곡의 존재 또는 부존재를 결정한다. 컴퓨터(142)는 스크린(148)상에 결정 결과를 표시한다.
컴퓨터(142)는 실행 프로그램을 저장하는 능동형 저장 매체(150) 및 예를 들면 자기 디스크 또는 광학 디스크인 저장 매체(154)로부터 실행 프로그램을 판독하기 위한 드라이브(152)를 구비한다. 매체(150) 및 매체(152)는 과정(60) 및 과정(80)의 컴퓨터에 의하여 실행용 지시 프로그램을 저장할 수 있다.
또다른 실시예는 다음의 특허청구범위의 범위내에 있다.

Claims (51)

  1. 탐침의 위치 및 방위에 따른 복수의 자계값을 측정하는 단계,
    상기 측정된 자계값과 모델(model)의 자계값 사이의 차이에 따르는 최적화 함수의 극점으로부터 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 결정하는 단계, 그리고
    왜곡의 존재와 관련된 제1의 미리 선택한 범위에 속하는 극점에 응답하여 왜곡이 존재한다는 것을 표시하는 단계
    를 포함하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 탐침의 위치 및 방위를 예측하는 단계,
    상기 예측 위치 및 방위와 관련된 자계값을 모델로부터 연산하는 단계,
    상기 연산 값과 상기 측정 값으로부터 최적화 함수의 새로운 값을 구하는 단계, 및
    상기 새로운 값이 상기 함수의 이전 연산 값보다 상기 함수의 극점으로부터 멀리 떨어져 있을 경우, 상기 예측 위치 및 방위를 버리는 단계
    를 포함하며,
    상기 표시하는 단계에서는, 인근 도전체로 인한 상기 측정 자계의 수동적 왜곡의 존재와, 인근 자기원으로 인한 상기 측정 자계의 능동적 왜곡의 존재에 응답하여 표시하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  2. 제1항에서,
    제2의 미리 선택한 범위에 속하는 극점에 응답하여 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나에 대한 예측값을 제공하는 단계를 더 포함하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  3. 제2항에서,
    상기 함수의 대역 극점(global extremum)에 대응하지 않는 극점에 응답하여 다른 극점을 찾아서 결정하는 단계를 다시 수행하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  4. 제2항에서,
    상기 제1의 미리 선택한 범위는 상기 함수의 대역 극점에 대응하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제2항에서,
    상기 최적화 함수는 상기 측정 자계값과 상기 연산 자계값의 최소제곱합(least-squares sum)인 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  8. 제2항에서,
    상기 제2의 미리 선택한 범위는 상기 최적화 함수의 대역 극소점에 대응하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  9. 제1항에서,
    상기 제1의 미리 선택한 범위는 최소 제곱 함수(least-squares function)의 대역 극소점에 대응하는 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  10. 제1항에서,
    상기 표시하는 단계에서는, 자기 센서로부터의 데이터를 처리하는 하드웨어 및 소프트웨어 중 하나의 오동작의 존재에 응답하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  11. 제1항에서,
    상기 표시하는 단계에서는, 자기원을 제어하는 하드웨어 및 소프트웨어 중 하나의 오동작의 존재에 응답하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  12. 제1항에서,
    측정된 자계값 중 하나를 버리는 단계, 그리고
    왜곡이 존재함을 찾아냄에 따라, 나머지 측정 자계값으로부터 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 다시 결정하는 단계
    를 더 포함하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  13. 복수의 자기 센서 및 복수의 자기원 중 하나,
    위치 및 방위가 측정 자계값에 영향을 미치는 탐침, 그리고
    상기 측정 자계값을 수신하여, 상기 측정된 자계값과 물리적 모델로부터 예측한 자계값의 차이에 따르는 최적화 함수의 극점으로부터 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 결정함으로써, 시스템 오류 및 자기 왜곡 중 하나가 존재하는지 검출하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서가 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 결정하기 위해, 상기 탐침의 위치 및 방위를 예측하는 단계, 상기 예측 위치 및 방위와 관련된 자계값을 모델로부터 연산하는 단계, 상기 연산 값과 상기 측정 값으로부터 최적화 함수의 새로운 값을 구하고, 상기 새로운 값이 상기 함수의 이전 연산 값보다 상기 함수의 극점으로부터 멀리 떨어져 있을 경우, 상기 예측 위치 및 방위를 버리는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 탐침을 자기적으로 위치시키는 시스템.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 탐침의 위치 및 방위에 따른 복수의 자계값을 측정하는 단계,
    상기 측정된 자계값과 모델로부터 연산된 자계값 사이의 차이에 따르는 최적화 함수의 극점으로부터 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 결정하는 단계, 그리고
    왜곡의 존재와 관련된 미리 선택한 범위에 속하는 극점에 응답하여 왜곡이 존재한다는 것을 표시하는 단계
    를 포함하고,
    상기 표시하는 단계에서는, 인근 도전체로 인한 상기 측정 자계의 수동적 왜곡의 존재와, 인근 자기원으로 인한 상기 측정 자계의 능동적 왜곡의 존재에 응답하고,
    상기 결정하는 단계는,
    탐침의 위치 및 방위를 측정 자계로부터 결정시의 왜곡 조건을 설정하는 단계,
    실제 탐침의 위치 및 방위를 결정하는 단계,
    상기 위치 및 방위에 따른 자계값을 측정하는 단계,
    측정 자계값과, 모델로부터 연산된 탐침의 위치 및 방위의 예측 자계값 사이의 차이에 따르는 최적화 함수의 극점을 알아내는 단계, 그리고
    상기 극점을 상기 조건의 지시값으로 레이블링(labeling)하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  17. 제16항에서,
    국소 극점(local extremum)에 해당하는 극점을 버리는 단계를 더 포함하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  18. 제16항에서,
    상기 알아내는 단계는
    상기 탐침의 위치 및 방위에 대한 초기 예측값을 선택하는 단계,
    상기 모델로부터 상기 초기 예측값과 관련된 자계값을 연산하는 단계, 그리고
    상기 연산에 따른 자계값과 상기 측정된 자계값으로부터 상기 최적화 함수의 새로운 값을 구하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  19. 제16항에서,
    상기 조건은 하나 이상의 자기 센서로부터 받은 자계값에 기초한 데이터를 처리하는 소프트웨어 및 전자 모듈 중 하나의 오류인 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  20. 제16항에서,
    상기 조건은 상기 모델에 없는 자기원의 존재인 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  21. 제16항에서,
    상기 조건은 도전체 및 강자성체 중 하나의 존재인 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  22. 제16항에서,
    상기 조건과는 다른 종류의 조건에 대하여, 상기 조건을 설정하는 단계, 상기 결정하는 단계, 상기 측정하는 단계, 상기 알아내는 단계, 그리고 상기 레이블링하는 단계를 다시 반복하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  23. 제17항에서,
    상기 레이블링하는 단계에서는, 극점과 관련된 적어도 2가지 종류의 조건을 구별하는 것을 특징으로 하는 탐침의 위치 또는 방위 결정시의 왜곡 검출 방법.
  24. 컴퓨터에서 실행가능한 명령문(instructions)을 기억하는 프로그램 기억 매체로서,
    상기 명령문은 상기 컴퓨터로 하여금,
    탐침의 위치 및 방위에 따른 측정 자계값을 나타내는 데이터를 수신하는 단계,
    상기 측정 자계값과 모델로부터의 자계값의 차이에 따른 최적화 함수의 극점으로부터 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 결정하는 단계, 그리고
    왜곡의 존재와 관련하여 제1의 미리 선택한 범위에 속하는 극점에 대응하는 왜곡이 존재한다는 것을 표시하는 단계
    를 수행하도록 하고,
    상기 표시하는 단계에서는, 인근 도전체나 강자성체 또는 인근 자기원으로 인한 상기 측정 자계의 왜곡의 존재에 응답하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  25. 제24항에서,
    상기 명령문은 상기 컴퓨터로 하여금, 제2의 미리 선택한 범위에 속하는 극점에 응답하여, 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나에 대한 예측값을 제공하도록 하는 단계를 더 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  26. 제25항에서,
    상기 명령문은 상기 컴퓨터로 하여금, 이전에 알아낸 극점이 상기 함수의 대역 극점에 대응하지 않을 경우 최적화 함수의 다른 하나의 극점을 찾는 단계를 더 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  27. 제25항에서,
    상기 제1의 미리 선택한 범위는 상기 함수의 대역 극점에 대응하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  28. 제25항에서,
    상기 명령문이 상기 컴퓨터로 하여금 수행하도록 하는 상기 결정하는 단계는,
    상기 탐침의 위치 및 방위를 예측하는 단계,
    모델로부터 상기 예측한 위치 및 방위와 관련된 자계값을 연산하는 단계, 및
    상기 연산된 값과 상기 측정된 값으로부터 최적화 함수의 새로운 값을 구하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  29. 제28항에서,
    상기 명령문이 상기 컴퓨터로 하여금, 상기 새로운 값이 상기 함수의 이전 연산 값보다 상기 함수의 극점으로부터 멀리 떨어져 있을 경우 상기 예측된 위치 및 방위를 버리는 단계를 더 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  30. 제25항에서,
    상기 최적화 함수는 상기 측정 자계값과 상기 연산 자계값의 최소제곱합 (least-squares sum)인 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  31. 제30항에서,
    상기 제2의 미리 선택한 범위는 최소 제곱 함수의 대역 극소점에 대응하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  32. 제28항에서,
    상기 제1의 미리 선택한 범위는 상기 최적화 함수의 대역 극값에 대응하는 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  33. 제24항에서,
    상기 명령문이 상기 컴퓨터로 하여금 수행하도록 하는 상기 표시하는 단계에서는, 자기 센서로부터의 데이터를 처리하는 하드웨어 및 소프트웨어 중 하나의 오동작의 존재에 응답하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  34. 탐침의 위치 및 방위에 대한 함수인 복수의 자계값을 측정하는 단계,
    상기 탐침의 위치 및 방위를 예측하는 단계,
    상기 예측된 위치 및 방위에 대한 자계값을 연산하는 단계,
    상기 측정된 자계값과 상기 연산된 자계값 사이의 차이에 따른 오차 함수값을 연산하는 단계, 그리고
    상기 오차 함수로부터 상기 측정 값의 왜곡이 발생했는가를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 결정하는 단계에서는, 도전체나 강자성체 및/또는 인근 자기원으로 인한 상기 측정 자계의 왜곡의 존재에 응답하는 것을 특징으로 하는 방법.
  35. 제34항에서,
    상기 오차 함수값은 상기 오차 함수의 극점과 관련되어 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  36. 제34항에서,
    대역 극점에 대응하는 오차 함수값에 응답하여, 상기 예측한 위치가 상기 탐침의 위치라는 것을 표시하는 단계를 더 포함하는 방법.
  37. 제34항에서,
    상기 오차 함수는 최소제곱합인 것을 특징으로 하는 방법.
  38. 제34항에서,
    상기 결정하는 단계에서는, 자기원, 자기 센서, 그리고 상기 자기 센서로부터의 데이터를 처리하는 장치의 오동작에 응답하는 것을 특징으로 하는 방법.
  39. 제34항에서,
    상기 측정 자계값 중 하나를 버리는 단계, 그리고
    왜곡이 존재함을 찾아냄에 따라 나머지 측정 자계값으로부터 상기 탐침의 위치 및 방위 중 하나를 다시 결정하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  40. 제34항에서,
    상기 예측하는 단계, 상기 자계값을 연산하는 단계, 그리고 상기 오차 함수값을 연산하는 단계를 반복 수행하여 상기 함수의 극점에 근접하는 오차 함수값을 구하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 측정 자계값에 왜곡이 발생했는가를 결정하는 것은 상기 극점에 근접하는 오차 함수값에 기초하는 것을 특징으로 하는 방법.
  41. 컴퓨터에서 실행 가능한 명령문을 기억하는 프로그램 기억 매체로서,
    상기 명령문은 상기 컴퓨터로 하여금,
    탐침의 위치 및 방위를 예측하는 단계,
    상기 예측된 위치 및 방위에 대한 자계값을 연산하는 단계,
    상기 탐침의 위치 및 방위에 따른 측정 자계값과 상기 연산된 자계값 사이의 차이에 따라 오차 함수값을 연산하는 단계,
    상기 오차 함수값으로부터 상기 측정 값의 왜곡이 발생했는가를 결정하는 단계
    를 수행하도록 하고,
    상기 결정하는 단계에서는, 도전체나 강자성체 및/또는 인근 자기원으로 인한 상기 측정 자계의 왜곡의 존재에 응답하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  42. 제41항에서,
    상기 오차 함수값은 상기 오차 함수의 극점과 관련되어 있는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  43. 제41항에서,
    상기 명령문은 상기 컴퓨터로 하여금 대역 극점에 대응하는 오차 함수값에 응답하여 상기 예측한 위치가 상기 탐침의 위치라는 것을 표시하는 단계를 더 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  44. 제41항에서,
    상기 오차 함수값은 최소제곱합인 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  45. 제41항에서,
    상기 결정하는 단계에서는, 자기원, 자기 센서, 그리고 상기 자기 센서로부터의 데이터를 처리하는 장치 중 하나의 오동작에 응답하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  46. 제41항에서,
    상기 명령문이 컴퓨터로 하여금, 상기 예측하는 단계, 상기 자계값을 연산하는 단계, 그리고 상기 오차 함수값을 연산하는 단계를 반복 수행하여 상기 함수의 극점에 근접하는 오차 함수값을 구하는 단계를 더 수행하도록 하고,
    상기 명령문이 컴퓨터로 하여금 수행하도록 하는 측정 자계값에 왜곡이 발생했는가를 결정하는 것은 상기 극점에 근접하는 오차 함수값에 기초하는 것을 특징으로 하는 기억 매체.
  47. 삭제
  48. 삭제
  49. 삭제
  50. 삭제
  51. 삭제
KR1020027013456A 2000-04-07 2001-04-06 자기적 위치 또는 방위 결정시 오차 검출 KR100734967B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US09/544,539 2000-04-07
US09/544,539 US6553326B1 (en) 2000-04-07 2000-04-07 Errors in systems using magnetic fields to locate objects
PCT/EP2001/003992 WO2001077701A1 (en) 2000-04-07 2001-04-06 Detecting errors in the determination of magnetic location or orientation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20030023855A KR20030023855A (ko) 2003-03-20
KR100734967B1 true KR100734967B1 (ko) 2007-07-03

Family

ID=24172585

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020027013456A KR100734967B1 (ko) 2000-04-07 2001-04-06 자기적 위치 또는 방위 결정시 오차 검출

Country Status (10)

Country Link
US (1) US6553326B1 (ko)
EP (1) EP1272862B1 (ko)
JP (1) JP2003530557A (ko)
KR (1) KR100734967B1 (ko)
CN (1) CN1248007C (ko)
AT (1) ATE287092T1 (ko)
AU (1) AU6218201A (ko)
CA (1) CA2405141C (ko)
DE (1) DE60108365T2 (ko)
WO (1) WO2001077701A1 (ko)

Families Citing this family (67)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6702789B1 (en) 1997-03-11 2004-03-09 Alcove Medical, Inc. Catheter having insertion control mechanism and anti-bunching mechanism
GB0031287D0 (en) * 2000-12-21 2001-01-31 Oxford Instr Ltd Magnetic field generating system and method
US9248003B2 (en) * 2002-12-30 2016-02-02 Varian Medical Systems, Inc. Receiver used in marker localization sensing system and tunable to marker frequency
US7104947B2 (en) * 2003-11-17 2006-09-12 Neuronetics, Inc. Determining stimulation levels for transcranial magnetic stimulation
US7684849B2 (en) * 2003-12-31 2010-03-23 Calypso Medical Technologies, Inc. Marker localization sensing system synchronized with radiation source
US20050154284A1 (en) * 2003-12-31 2005-07-14 Wright J. N. Method and system for calibration of a marker localization sensing array
US20050154280A1 (en) * 2003-12-31 2005-07-14 Wright J. N. Receiver used in marker localization sensing system
US7651459B2 (en) * 2004-01-06 2010-01-26 Neuronetics, Inc. Method and apparatus for coil positioning for TMS studies
US8177702B2 (en) 2004-04-15 2012-05-15 Neuronetics, Inc. Method and apparatus for determining the proximity of a TMS coil to a subject's head
US7976518B2 (en) 2005-01-13 2011-07-12 Corpak Medsystems, Inc. Tubing assembly and signal generator placement control device and method for use with catheter guidance systems
US20110098559A1 (en) * 2005-01-14 2011-04-28 William John Besz Guiding insert assembly for a catheter used with a catheter position guidance system
US8088058B2 (en) * 2005-01-20 2012-01-03 Neuronetics, Inc. Articulating arm
US20060199159A1 (en) * 2005-03-01 2006-09-07 Neuronetics, Inc. Head phantom for simulating the patient response to magnetic stimulation
US7824324B2 (en) 2005-07-27 2010-11-02 Neuronetics, Inc. Magnetic core for medical procedures
US7301332B2 (en) * 2005-10-06 2007-11-27 Biosense Webster, Inc. Magnetic sensor assembly
US20070161888A1 (en) * 2005-12-30 2007-07-12 Sherman Jason T System and method for registering a bone of a patient with a computer assisted orthopaedic surgery system
US20070167741A1 (en) * 2005-12-30 2007-07-19 Sherman Jason T Apparatus and method for registering a bone of a patient with a computer assisted orthopaedic surgery system
US7525309B2 (en) * 2005-12-30 2009-04-28 Depuy Products, Inc. Magnetic sensor array
US8862200B2 (en) * 2005-12-30 2014-10-14 DePuy Synthes Products, LLC Method for determining a position of a magnetic source
US7471202B2 (en) 2006-03-29 2008-12-30 General Electric Co. Conformal coil array for a medical tracking system
US7532997B2 (en) 2006-04-17 2009-05-12 General Electric Company Electromagnetic tracking using a discretized numerical field model
US8040127B2 (en) * 2006-08-15 2011-10-18 General Electric Company Multi-sensor distortion mapping method and system
US8326402B2 (en) * 2006-08-21 2012-12-04 Biosense Webster, Inc. Distortion-immune position tracking using frequency extrapolation
US8197494B2 (en) * 2006-09-08 2012-06-12 Corpak Medsystems, Inc. Medical device position guidance system with wireless connectivity between a noninvasive device and an invasive device
US10016148B2 (en) * 2006-09-27 2018-07-10 General Electric Company Method and apparatus for correction of multiple EM sensor positions
US8068648B2 (en) * 2006-12-21 2011-11-29 Depuy Products, Inc. Method and system for registering a bone of a patient with a computer assisted orthopaedic surgery system
US20080183064A1 (en) * 2007-01-30 2008-07-31 General Electric Company Multi-sensor distortion detection method and system
JP4958605B2 (ja) * 2007-04-02 2012-06-20 ユニバーサル特機株式会社 移動体位置等推定検出方法、装置及び移動体位置等推定検出方法のプログラム
JP5004646B2 (ja) * 2007-04-26 2012-08-22 旭化成エレクトロニクス株式会社 位置姿勢検出システム及びその検出方法並びに位置姿勢検出装置
DE102007023059A1 (de) 2007-05-16 2008-12-04 Siemens Ag Miniaturisiertes Gerät
US8391952B2 (en) 2007-10-11 2013-03-05 General Electric Company Coil arrangement for an electromagnetic tracking system
US9884200B2 (en) * 2008-03-10 2018-02-06 Neuronetics, Inc. Apparatus for coil positioning for TMS studies
CN101836862B (zh) 2009-03-16 2014-03-26 上海微创医疗器械（集团）有限公司 人体腔室内壁三维标测方法及其设备和系统
DE112010004615B4 (de) * 2009-11-30 2023-05-17 Medwaves, Inc. Radio frequenz ablation system mit tracking sensor
CA2733621C (en) 2010-03-10 2017-10-10 Northern Digital Inc. Multi-field magnetic tracking
US8425425B2 (en) 2010-09-20 2013-04-23 M. Dexter Hagy Virtual image formation method for an ultrasound device
US10307205B2 (en) 2010-12-10 2019-06-04 Biosense Webster (Israel) Ltd. System and method for detection of metal disturbance based on orthogonal field components
US9044244B2 (en) * 2010-12-10 2015-06-02 Biosense Webster (Israel), Ltd. System and method for detection of metal disturbance based on mutual inductance measurement
US9028441B2 (en) 2011-09-08 2015-05-12 Corpak Medsystems, Inc. Apparatus and method used with guidance system for feeding and suctioning
US8668342B2 (en) 2011-11-30 2014-03-11 Izi Medical Products Material thickness control over retro-reflective marker
US8661573B2 (en) 2012-02-29 2014-03-04 Izi Medical Products Protective cover for medical device having adhesive mechanism
WO2013173574A1 (en) 2012-05-16 2013-11-21 The Johns Hopkins University Imaging system and method for use of same to determine metric scale of imaged bodily anatomy
WO2014070799A1 (en) 2012-10-30 2014-05-08 Truinject Medical Corp. System for injection training
US11350237B2 (en) * 2012-12-21 2022-05-31 Sfara, Inc. System and method for determining smartphone location
WO2014182246A1 (en) * 2013-05-07 2014-11-13 Singapore University Of Technology And Design A method and/ or system for magnetic localization
NL2010838C2 (en) 2013-05-22 2014-11-26 Nucletron Operations Bv An afterloading device, and use thereof.
CA2972754A1 (en) 2014-01-17 2015-07-23 Clark B. Foster Injection site training system
US10290231B2 (en) 2014-03-13 2019-05-14 Truinject Corp. Automated detection of performance characteristics in an injection training system
EP3142551B1 (en) 2014-07-03 2020-03-25 St. Jude Medical International Holding S.à r.l. Localized magnetic field generator
EP3227880B1 (en) 2014-12-01 2018-09-26 Truinject Corp. Injection training tool emitting omnidirectional light
US10293178B2 (en) 2014-12-10 2019-05-21 Nucletron Operations B.V. Brachytherapy position verification system and methods of use
CA2919901A1 (en) 2015-02-04 2016-08-04 Hossein Sadjadi Methods and apparatus for improved electromagnetic tracking and localization
EP3365049A2 (en) 2015-10-20 2018-08-29 Truinject Medical Corp. Injection system
JP6666454B2 (ja) * 2016-01-26 2020-03-13 セント・ジュード・メディカル・インターナショナル・ホールディング・エスエーアールエルＳｔ． Ｊｕｄｅ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｏｌｄｉｎｇ Ｓ．ａ，ｒ．ｌ． 磁気的位置特定システムにおける磁場歪の検出及び補正
WO2017151441A2 (en) 2016-02-29 2017-09-08 Truinject Medical Corp. Cosmetic and therapeutic injection safety systems, methods, and devices
US10849688B2 (en) 2016-03-02 2020-12-01 Truinject Corp. Sensory enhanced environments for injection aid and social training
JPWO2017175313A1 (ja) * 2016-04-05 2019-02-28 オリンパス株式会社 磁場センサシステム及びそれを備える軟性装置
DE102016211639A1 (de) * 2016-06-28 2017-12-28 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Lokalisierung
GB2552385B (en) * 2016-07-22 2021-09-15 Cmr Surgical Ltd Calibrating position sensor readings
FR3061559A1 (fr) * 2017-01-02 2018-07-06 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Reseau de magnetometres vectoriels et procede de localisation associe
WO2018136901A1 (en) 2017-01-23 2018-07-26 Truinject Corp. Syringe dose and position measuring apparatus
US11194071B2 (en) 2017-07-19 2021-12-07 Intricon Corporation Interconnect ring for microminiature electrical coil
CN107525991B (zh) * 2017-09-29 2020-01-14 中广核核电运营有限公司 断相保护器断相阈值整定方法、装置、介质和计算机设备
US10591320B2 (en) * 2017-12-11 2020-03-17 Nxp B.V. Magnetoresistive sensor with stray field cancellation and systems incorporating same
CN111012371A (zh) * 2019-12-17 2020-04-17 东软医疗系统股份有限公司 Ct扫描建像的方法及ct扫描建像的装置
CN111239838B (zh) * 2020-01-16 2022-04-12 哈尔滨工业大学 一种磁探测精度的检测方法
EP4122416A1 (en) 2021-07-21 2023-01-25 Technische Universität München Electromagnetic tracking for percutaneous dilatational tracheostomy

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5392210A (en) * 1991-08-16 1995-02-21 Siemens Aktiengesellschaft Method for locating the position of electrophysiological activities
US5879297A (en) * 1997-05-08 1999-03-09 Lucent Medical Systems, Inc. System and method to determine the location and orientation of an indwelling medical device

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2586302B1 (fr) * 1985-08-13 1988-02-12 Commissariat Energie Atomique Procede pour localiser un objet et determiner son orientation dans l'espace et dispositif de mise en oeuvre
JP2751544B2 (ja) * 1990-03-27 1998-05-18 株式会社島津製作所 磁気検知装置
JPH03277345A (ja) * 1990-03-28 1991-12-09 Hitachi Ltd 生体磁場計測における磁場発生源の推定方法
US5457641A (en) 1990-06-29 1995-10-10 Sextant Avionique Method and apparatus for determining an orientation associated with a mobile system, especially a line of sight inside a helmet visor
DE69025612T3 (de) * 1990-09-24 2003-08-14 Biomagnetic Tech Inc Analyse von biologischen Signalen unter Verwendung von Daten von Sensorarrays
WO1994004938A1 (en) * 1992-08-14 1994-03-03 British Telecommunications Public Limited Company Position location system
DE4334380C2 (de) * 1993-10-08 2000-10-26 Micro Epsilon Messtechnik Verfahren zur Kalibrierung eines Sensors und zur Meßwertverarbeitung
DE4407785A1 (de) 1994-03-09 1995-09-14 Philips Patentverwaltung Anordnung zur Bestimmung der räumlichen Position eines gegenüber einem Bezugselement verschiebbaren Abtastelements
JPH07248366A (ja) * 1994-03-11 1995-09-26 Shimadzu Corp 磁気雑音補償方法
US5629626A (en) * 1994-07-12 1997-05-13 Geo-Centers, Inc. Apparatus and method for measuring buried ferromagnetic objects with a high accuracy of position and in synchronization with a sync pulse provided by a global positioning system
US5762064A (en) 1995-01-23 1998-06-09 Northrop Grumman Corporation Medical magnetic positioning system and method for determining the position of a magnetic probe
US5752513A (en) * 1995-06-07 1998-05-19 Biosense, Inc. Method and apparatus for determining position of object
US5572132A (en) * 1995-08-15 1996-11-05 Pulyer; Yuly M. MRI probe for external imaging
DE69726415T2 (de) * 1996-02-15 2004-09-16 Biosense, Inc., Miami Unabhängig einstellbare wandler für ortsbestimmungssysteme
US6211666B1 (en) * 1996-02-27 2001-04-03 Biosense, Inc. Object location system and method using field actuation sequences having different field strengths
ATE211557T1 (de) 1996-03-27 2002-01-15 Mednetix Ag Vorrichtung und verfahren zur positionsbestimmung
US5767669A (en) 1996-06-14 1998-06-16 Ascension Technology Corporation Magnetic field position and orientation measurement system with dynamic eddy current rejection
JPH105186A (ja) * 1996-06-21 1998-01-13 Shimadzu Corp 生体磁気計測装置
US6263230B1 (en) * 1997-05-08 2001-07-17 Lucent Medical Systems, Inc. System and method to determine the location and orientation of an indwelling medical device
JP3849250B2 (ja) * 1997-09-30 2006-11-22 株式会社島津製作所 磁気式３次元トラッカー
GB2331807B (en) 1997-11-15 2002-05-29 Roke Manor Research Catheter tracking system
US6073043A (en) 1997-12-22 2000-06-06 Cormedica Corporation Measuring position and orientation using magnetic fields
US6369564B1 (en) * 1999-11-01 2002-04-09 Polhemus, Inc. Electromagnetic position and orientation tracking system with distortion compensation employing wireless sensors

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5392210A (en) * 1991-08-16 1995-02-21 Siemens Aktiengesellschaft Method for locating the position of electrophysiological activities
US5879297A (en) * 1997-05-08 1999-03-09 Lucent Medical Systems, Inc. System and method to determine the location and orientation of an indwelling medical device

Also Published As

Publication number Publication date
WO2001077701A1 (en) 2001-10-18
EP1272862A1 (en) 2003-01-08
ATE287092T1 (de) 2005-01-15
JP2003530557A (ja) 2003-10-14
CA2405141A1 (en) 2001-10-18
US6553326B1 (en) 2003-04-22
DE60108365D1 (de) 2005-02-17
DE60108365T2 (de) 2005-12-22
EP1272862B1 (en) 2005-01-12
AU6218201A (en) 2001-10-23
KR20030023855A (ko) 2003-03-20
CN1427955A (zh) 2003-07-02
CN1248007C (zh) 2006-03-29
CA2405141C (en) 2009-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100734967B1 (ko) 자기적 위치 또는 방위 결정시 오차 검출
US6625563B2 (en) Gain factor and position determination system
JP4585637B2 (ja) 金属妨害の検知
US6534982B1 (en) Magnetic resonance scanner with electromagnetic position and orientation tracking device
JP2009534644A (ja) 金属物体検出装置
Fan et al. A fast linear algorithm for magnetic dipole localization using total magnetic field gradient
US11754649B2 (en) Sensor system for increasing security in MR environments
Kent et al. Whisksight: A reconfigurable, vision-based, optical whisker sensing array for simultaneous contact, airflow, and inertia stimulus detection
EP0876580B1 (en) A method and a device for inductive measurement of measures and positions of objects of electrically conductive material
JP2009047470A (ja) 磁気式３次元位置検出装置
EP0956503B1 (en) Apparatus for determining properties of an electrically conductive object
Fisher et al. Smartphone based indoor localization using permanent magnets and artificial intelligence for pattern recognition
WO2018013179A1 (en) Geolocation of magnetic sources using vector magnetometer sensors
CN105866858B (zh) 手机探测的标定方法、测试方法及其系统
CN112179343A (zh) 一种磁体定位系统及方法
CN116679172B (zh) 一种电力现场局部放电源可视化检测系统及方法
CN216083133U (zh) 一种安全检测门系统
US20240036003A1 (en) Method and System for Material Identification Using Magnetic Induction Tomography
CN105866845A (zh) 一种手持式电子设备探测器
JP2004198232A (ja) 近傍電磁界測定システム
WO2005059585A1 (en) Signal intensity mapping
CN117890982A (zh) 一种安检警示方法、设备、系统和存储介质
Dimitropoulos et al. A 2-D ferrous object imaging technique based on magnetic field sensor arrays
Marsh et al. 3D object location and inversion of the magnetic polarisability tensor at a single frequency using a walk-through metal detector

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee