KR20140127887A - 영상 내시경 시스템 - Google Patents

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KR20140127887A
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게오르게 미할카
바오두이 트란
카를로스 에이. 로드리게즈
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스미스 앤드 네퓨, 인크.
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Abstract

영상 내시경 장치에 의해 포착된 화상을 나타내는 화상 데이터가 제1 색 공간으로부터 제2 색 공간으로 변환된다. 제2 색 공간 내의 화상 데이터는 화상 내의 특징부의 위치를 결정하기 위해 사용된다.

Description

영상 내시경 시스템 {VIDEO ENDOSCOPIC SYSTEM}
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2012년 2월 23일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61/602,106호, 2012년 7월 6일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61/668,743호, 및 2012년 10월 1일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61/708,157호에 기초하여 우선권을 주장한다.
본 출원은 영상 내시경 시스템에 관한 것이다.
의료용 내시경은 작은 천공을 통해 (복강경/흉강경 수술과 같은) 수술 중에 신체 내의 영역(예컨대, 공동, 관절)을 검사하기 위해 사용된다. 몇몇 경우에, 내시경은 근위 손잡이로부터 삽입 튜브를 통해 내시경의 원위 관찰 팁으로 연장하는 광섬유의 세트를 갖춘 강성 또는 가요성 세장형 삽입 튜브를 포함한다. 광원이 검사되는 영역이 조명되도록 광섬유에 광을 제공한다.
일 태양에서, 영상 내시경 장치에 의해 포착된 화상을 나타내는 화상 데이터가 접근된다. 화상 데이터는 제1 색 공간 내에서 엔코딩된다. 접근된 화상 데이터는 제1 색 공간으로부터 제2 색 공간으로 변환된다. 제2 색 공간은 제1 색 공간과 상이하다. 화상 내의 특징부의 위치가 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 식별된다. 화상 내의 특징부의 위치를 표시하는 세분화 데이터가 저장되고, 세분화 데이터에 기초하여, 화상이 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 디스플레이된다.
구현예는 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 화상을 디스플레이하는 단계는 화상 데이터를 제2 색 공간으로부터 제3 색 공간으로 변환하는 단계, 및 세분화 데이터 및 제3 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 화상을 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 특징부는 조직의 유형, 해부학적 구조물, 또는 환자 내로 도입되는 외부 물체를 포함할 수 있다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하는 단계는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계, 및 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하는 단계를 포함할 수 있고, 세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시한다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하는 단계는 픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하는 단계; 픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계; 픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계; 및 픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계를 포함할 수 있고, 세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시한다. 픽셀을 그룹화하는 단계는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계를 포함할 수 있다. 픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나일 수 있다. 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나일 수 있다.
다른 태양에서, 시스템은 영상 내시경 장치 및 컴퓨팅 장치를 포함한다. 영상 내시경 장치는 영상 내시경 장치에 의해 포착된 화상을 나타내는 화상 데이터를 발생시키도록 구성되고, 화상 데이터는 제1 색 공간 내에서 엔코딩되고, 화상 데이터를 컴퓨팅 장치로 송신한다. 컴퓨팅 장치는 영상 내시경 장치에 의해 송신된 화상 데이터를 수신하고; 수신된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제1 색 공간과 상이한 제2 색 공간으로 변환하고; 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하고; 화상 내의 특징부의 위치를 표시하는 세분화 데이터를 저장하고; 세분화 데이터에 기초하여, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 화상을 디스플레이하도록 구성된다.
구현예는 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 화상을 디스플레이하기 위해, 컴퓨팅 장치는 화상 데이터를 제2 색 공간으로부터 제3 색 공간으로 변환하고, 세분화 데이터 및 제3 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 화상을 디스플레이하도록, 구성될 수 있다. 하나 이상의 특징부는 조직의 유형, 해부학적 구조물, 또는 환자 내로 도입되는 외부 물체를 포함할 수 있다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키고, 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하도록, 구성될 수 있고, 세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시한다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는 픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하고; 픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하고; 픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제2 그룹을 결정하고; 픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하도록, 구성될 수 있고; 세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시한다.
픽셀을 그룹화하기 위해, 컴퓨팅 장치는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키도록 구성될 수 있다. 픽셀의 제1 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하도록 구성될 수 있다. 픽셀의 제2 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하도록 구성될 수 있다. 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하기 위해, 컴퓨팅 장치는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하도록 구성될 수 있다.
제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나일 수 있다. 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나일 수 있다.
다른 태양에서, 영상 내시경 장치에 의해 포착된 영상을 나타내는 화상 데이터가 접근된다. 화상 데이터는 제1 색 공간 내에서 엔코딩된다. 접근된 화상 데이터는 제1 색 공간으로부터 제2 색 공간으로 변환되고, 제2 색 공간은 제1 색 공간과 상이하다. 대표 특징부의 위치가 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 영상 내에서 식별된다. 대표 특징부의 위치가 화상 데이터의 복수의 프레임에 걸쳐 추적된다. 해부학적 모델이 추적된 대표 특징부에 기초하여 발생된다. 영상 내의 목표 해부학적 특징부의 위치가 해부학적 모델에 기초하여 결정된다. 영상은 목표 특징부의 위치의 표시와 함께 디스플레이된다.
구현예는 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하는 단계는 해부학적 모델, 및 모델의 양태와 목표 해부학적 특징부의 양태 사이의 공지된 해부학적 관계에 기초하여, 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 추적된 대표 특징부에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키는 단계는 복수의 프레임들 사이에서의 대표 특징부의 위치의 변화에 기초하여 대표 특징부의 이동을 결정하는 단계, 및 대표 특징부의 이동에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키는 단계를 포함할 수 있다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 대표 특징부의 위치를 식별하는 단계는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계, 및 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하는 단계를 포함할 수 있고, 세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시한다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 대표 특징부의 위치를 식별하는 단계는 픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하는 단계; 픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계; 픽셀의 그룹들 중 픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계; 및 픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계를 포함할 수 있고, 세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시한다.
픽셀을 그룹화하는 단계는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계를 포함할 수 있다. 픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나일 수 있다. 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나일 수 있다.
다른 태양에서, 시스템은 영상 내시경 장치 및 컴퓨팅 장치를 포함한다. 영상 내시경 장치는 영상 내시경 장치에 의해 포착된 영상을 나타내는 화상 데이터를 발생시키고, 화상 데이터를 컴퓨팅 장치로 송신하도록, 구성되고, 화상 데이터는 제1 색 공간 내에서 엔코딩된다. 컴퓨팅 장치는 영상 내시경 장치에 의해 송신된 화상 데이터를 수신하고; 수신된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제2 색 공간 - 제2 색 공간은 제1 색 공간과 상이함 - 으로 변환하고; 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 영상 내의 대표 특징부의 위치를 식별하고; 화상 데이터의 복수의 프레임에 걸쳐 대표 특징부의 위치를 추적하고; 추적된 대표 특징부에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키고; 해부학적 모델에 기초하여 영상 데이터 내의 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하고; 목표 특징부의 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 영상을 디스플레이하도록, 구성된다.
구현예는 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 해부학적 모델, 및 모델의 양태와 목표 해부학적 특징부의 양태 사이의 공지된 해부학적 관계에 기초하여 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 추적된 대표 특징부에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키기 위해, 컴퓨팅 장치는 복수의 프레임들 사이에서의 대표 특징부의 위치의 변화에 기초하여 대표 특징부의 이동을 결정하고, 대표 특징부의 이동에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키도록, 구성될 수 있다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키고; 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하도록, 구성될 수 있고, 세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시한다.
제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는 픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하고; 픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하고; 픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제2 그룹을 결정하고; 픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하도록 구성될 수 있고, 세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시한다.
픽셀을 그룹화하기 위해, 컴퓨팅 장치는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키도록 구성될 수 있다. 픽셀의 제1 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하도록 구성될 수 있다. 픽셀의 제2 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하도록 구성될 수 있다. 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하기 위해, 컴퓨팅 장치는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하도록 구성될 수 있다.
제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나일 수 있다. 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나일 수 있다.
하나 이상의 구현예의 세부가 첨부된 도면 및 아래의 설명에서 설명된다. 다른 특징, 목적, 및 장점은 설명 및 도면과, 특허청구범위로부터 명백해질 것이다.
도 1은 의료 시스템의 일례를 도시하는 블록 선도이다.
도 2a - 도 2d는 도 1의 시스템과 함께 사용될 수 있는 영상 관절경의 일례를 도시한다.
도 3은 도 1의 시스템과 함께 사용될 수 있는 영상 관절경의 대안적인 예를 도시한다.
도 4는 화상 데이터 내의 특징부들을 세분화하여, 세분화와 함께 대응하는 화상을 디스플레이하기 위한 과정의 일례를 도시한다.
도 5a는 RGB 공간 내에서 포착된 자가 형광 화상의 일례를 도시하는 도면이다.
도 5b는 화상이 대안적인 색 공간으로 변환된 후의 도 5a의 화상에 기초하여 발생된 히스토그램의 일례를 도시한다.
도 5c는 도 5b의 모집단으로부터 도출된 세분화 마스크와 함께 화상의 일례를 도시하는 도면이다.
도 6은 화상 데이터 내의 특징부를 식별하고, 해부학적 모델 내에서 그러한 특징부를 사용하기 위한 과정의 일례를 도시한다.
도 1은 의료 시스템(100)의 일례를 도시하는 블록 선도이다. 의료 시스템(100)은 영상 관절경 및 화상 포착 장치와 같은 영상 내시경 장치(102), 컴퓨팅 장치(104), 및 디스플레이 장치(106)를 포함한다. 대체로, 영상 내시경 장치(102)는 내부 해부학적 구조물의 화상 데이터를 (예컨대, 영상/프레임 포착 장치를 거쳐) 화상 데이터(103)를 수신하는 컴퓨팅 장치(104)로 보낸다. 컴퓨팅 장치(104)는 화상 데이터 내의 목표 조직 또는 해부학적 구조물을 다른 조직 또는 구조물로부터 세분화하기 위한 화상 데이터에 대한 처리를 수행하고, 의사와 같은 사용자에게 세분화를 전달하는 방식으로 디스플레이 장치(106) 상에서 대응하는 화상을 디스플레이한다.
특히, 영상 내시경 장치(102)는 근위 손잡이로부터 삽입 튜브를 통해 내시경의 원위 관찰 팁으로 연장하는 광섬유의 세트를 갖춘 강성 또는 가요성 세장형 삽입 튜브를 포함한다. 영상 내시경 장치는 환자의 작은 개방부를 통해 삽입 튜브를 삽입함으로써 (복강경/관절경 수술과 같은) 수술 중에 환자의 신체 내의 영역(예컨대, 공동, 관절)을 검사하기 위해 사용된다. 하나 이상의 광원이 영상 내시경 장치(102)의 본체 내에 포함되고, 관찰 팁으로 광을 운반하는 광섬유에 광을 제공한다. 광원은 광대역 가시광의 제공과 조직 또는 물체의 자가 형광을 일으키기에 적합한 협대역 광의 제공 사이에서 절환될 수 있다. 각 경우에, 영상 내시경 장치의 광학 시스템은 화상을 화상에 대응하는 화상 데이터를 포함하는 영상 신호로 변환하는 카메라 조립체로 결과적인 화상을 전달한다.
컴퓨팅 장치(104)는 영상 내시경 장치(102)로부터 영상 신호를 수신하고, 영상 내시경 장치(102)에 전력을 제공하며 그와의 양방향 통신을 제공하는, 카메라 인터페이스(104a)를 포함한다. 컴퓨팅 장치(104)는 개인용 컴퓨터, 워크스테이션, 휴대용 컴퓨팅 장치, 콘솔, 랩탑, 네트워크 터미널, 내장형 장치 등과 같은 임의의 적절한 유형의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 컴퓨팅 장치(104)는 영상 입력(104a)을 메모리 시스템(104b), 프로세서(104c), 및 입출력 인터페이스(114)에 함께 결합시키는 데이터 버스 또는 다른 회로와 같은 상호 연결 메커니즘을 포함한다.
메모리 시스템(104b)은, 예를 들어, 플로피 디스크, 하드 디스크, 읽기 전용 메모리(ROM), 또는 임의 접근 메모리(RAM)를 포함할 수 있는 임의의 적절한 유형의 컴퓨터 판독 가능 장치이다. 메모리 시스템(104b)은 시각화 어플리케이션(108a)을 저장한다. 저장된 시각화 어플리케이션(108a)은 프로세서(104c)에 의해 실행될 때, 프로세서가 아래에서 설명되는 작동을 수행하게 하는 지시를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(104)의 작동 중에, 프로세서(104c)는 시각화 어플리케이션(108a)을 실행하기 위해 상호 연결부를 거쳐 메모리 시스템(104b)에 접근한다. 다른 구현예에서, 프로세서(104c) 및 메모리 시스템(104b)은 시각화 어플리케이션(108b)의 로직을 실행하도록 프로그램될 수 있는 현장 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA)로 대체될 수 있다.
시각화 어플리케이션(108b)을 실행하는 것은 영상 신호 내의 화상 데이터 내의 목표 조직 또는 해부학적 구조물을 다른 조직 또는 구조물로부터 세분화하는 방식으로 프로세서(104c)가 영상 신호를 처리하게 한다. 예를 들어, 프로세서(104c)는 화상 데이터를 제1 색 공간(예를 들어, 내시경 장치(102)에 의해 생성되는 RGB 색 공간)으로부터 세분화에 적합한 제2 색 공간(예를 들어, HSV 색 공간)으로 변환하고, 세분화를 수행하기 위한 변환된 화상 데이터에 대한 처리를 수행한다. 프로세서(104c)는 그 다음 세분화 데이터를 유지하면서 화상 데이터를 다시 제1 색 공간 (또는 디스플레이에 적합한 상이한 색 공간)으로 변환하고, 목표 조직 또는 구조물을 다른 조직 또는 구조물로부터 세분화하는 방식으로 디스플레이 장치(106) 상에서 영상을 디스플레이하기 위해 화상 데이터 및 세분화 데이터를 사용한다.
다른 예에서, 프로세서(104c)는 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 세분화에 적합한 제2 색 공간으로 변환하고, 대표 특징부를 식별하기 위해 세분화를 수행하기 위한 변환된 화상 데이터에 대한 처리를 수행한다. 프로세서(104c)는 그 다음 대표 특징부를 추적하고, 해부학적 모델을 발생시키기 위해 대표 특징부의 운동을 사용한다. 프로세서(104c)는 모델에 기초하여 목표 특징부를 식별하고, 목표 특징부의 위치의 표시와 함께 영상을 디스플레이한다.
도 2a - 도 2d는, 예를 들어, 영상 내시경 장치(102)로서, 시스템(100)과 함께 사용될 수 있는 영상 관절경(200)의 일례를 도시한다. 영상 관절경(200)은 강성 삽입 튜브(202) 및 근위 본체(204)를 포함한다. 근위 본체(204)는 삽입 조립체(206), 포커스 조립체(208), 및 카메라 부착 조립체(210)를 포함한다. 카메라 부착 조립체는, 예를 들어, C-마운트 커플링(214)을 통해 영상 카메라 조립체(212)(카메라 헤드로도 불림)와 결합한다. C-마운트 커플링을 사용하는 것은 영상 관절경(200) 및 카메라 헤드(212)가 탈착되어 분리되어 멸균되도록 허용할 수 있다. 다른 구현예에서, 관절경(200)은 C-마운트 이외의 관절경 결합기에 의해 카메라 헤드(212)에 결합된다.
삽입 조립체(206)는 삽입 조립체(206) 및 포커스 조립체(208)가 조인트(216) 둘레에서 서로에 대해 회전될 수 있도록, 포커스 조립체(208)에 결합된다. 삽입 조립체(206)의 회전은 삽입 튜브(202)의 원위 단부의 배향을 변화시킴으로써 시계를 변화시킨다.
삽입 조립체(206)는 조명 광섬유(222)에 의해 삽입 튜브(202)의 원위 단부로 그리고 그로부터 전달되는 광을 발생시키기 위한 고체 상태 광원(220)을 수용하는 조명 기둥(218)을 포함한다. 고체 상태 광원(220)은, 예를 들어, 2개의 LED 광원(220a, 220b)을 포함한다.
제1 LED 광원(220a)은, 예를 들어, 인(phosphor) 변환을 사용하여 가시 광대역 내에서 발산하는 광대역 LED 광원이다. 예를 들어, 광대역 LED 광원(220a)은 백색광을 발산할 수 있다. 가시광은, 예를 들어, 가시 범위 내에서 높은 전달률을 갖는 유리 섬유 다발(222a)을 통해 전달된다. 섬유 다발(222a)은, 예를 들어, 광대역 LED 광원(220a)에 맞대어 결합되고, 높은 결합 효율 및 전체 시계의 조명을 제공할 수 있는 약 0.86NA의 높은 개구수를 포함한다.
제2 LED 광원은 자가 형광 촬영 시에 사용될 수 있는 좁은 대역의 여기광(예를 들어, 395nm)을 발산하는 협대역 LED 광원이다. 낮은 파장의 광은 더 낮은 파장에서의 전달에 대해 최적화된 플라스틱의 단일 또는 다중 섬유 다발(222b)을 통해 전달된다.
조명은 필요한 대로 가시 여기와 형광 여기 사이에서 사용자에 의해 절환될 수 있다. 절환 가능한 광원을 갖는 것은 장치가 조직 유형을 구분하기 위해 수술 시에 사용되도록 허용할 수 있다. 예를 들어, 전방 십자 인대(ACL) 파열이 있는 환자에게서, 장치(200)는 관심 조직(삽입부에서의 ACL의 잔여부)이 드릴 터널이 재건을 위해 뼈로 진입해야 하는 경우를 결정할 목적으로 식별될 수 있도록, 협대역 자가 형광(AF) 모드로 절환될 수 있다. 절환 가능한 광 모드에서, 장치(200)는 원하는 삽입 부위에서 드릴 가이드/캐뉼라의 정밀한 위치 설정을 허용하기 위해 가시광 모드와 자가 형광 모드 사이에서 상호 절환될 수 있다. 예를 들어, 의사는 초기에 자가 형광을 사용하여 관심 조직을 시각화하고, (드릴 가이드 단부가 가시광 내에서 시각화하기가 더 용이하기 때문에) 가시광을 사용하여 가이드를 위치시키도록 시도하고, 그 다음 자가 형광을 사용하여 관심 조직에 대한 드릴 가이드 위치 설정을 점검하고, (가이드가 적절하게 위치될 때까지 반복)할 수 있다. 이후의 시술이 수행될 수 있도록, 손상된 연골 및/또는 반월판 조직을 포함한, 다른 유형의 조직이 또한 자가 형광 모드를 사용하여 식별될 수 있다.
포커스 조립체(208)는 섕크 부분(223), 포커싱 광학 장치(224)의 세트, 및 포커스 링(226)을 포함한다. 포커싱 링(226)은 섕크 부분(223) 및 카메라 부착 조립체(210)에 대해 회전하도록 구성된다. 포커싱 링(226)을 돌리는 것은 장치(200)의 종축을 따라 축방향으로 포커싱 광학 장치(228)를 조정하고, 이는 조명되는 화상을 포커싱한다.
작동 중에, 선택된 광원(220a 또는 220b)은 조명 광섬유(222)를 통해 조작 영역에 조명을 제공한다. 조작 영역으로부터 조명되는 화상은 광학 경로를 통해 카메라 조립체(212)로 전달된다. 광학 경로는 삽입 튜브(202)의 원위 단부로부터, 삽입 튜브(202) 내의 화상 광섬유(224)를 통해, 포커싱 조립체(208) 내의 포커싱 광학 장치(228)의 세트를 통해, 화상을 화상 데이터로 변환하기 위한 전하 결합 장치(CCD) 조립체(230)를 포함하는 영상 카메라 조립체(212)로 연장한다. CCD 조립체는, 예를 들어, RGB 화상 데이터를 발생시키기 위한 적색 CCD, 녹색 CCD, 및 청색 CCD를 포함할 수 있다. 다른 경우에, CCD 조립체는, 예를 들어, RGB 데이터를 송출하기 위한 바이어(Bayer) 패턴 구성을 구비한 단일 센서를 포함할 수 있다. 화상 데이터는 영상 신호로 컴퓨팅 장치(104)로 전달된다.
장치(200)는 또한 카메라 헤드(212)로부터 광원(220)으로 전력을 제공하기 위한 슬립 링 및 와이어의 세트를 포함한다. 특히, 영상 관절경(200)은 C-마운트 슬립 링(232), 포커스 조립체 슬립 링(234), 및 삽입 조립체 슬립 링(236)을 포함한다. 영상 관절경(200)은 또한 C-마운트 슬립 링(232)과 포커스 조립체 슬립 링(234) 사이에서 연장하는 와이어(238), 및 포커스 조립체 슬립 링(234)과 삽입 조립체 슬립 링(240) 사이에서 연장하는 와이어(240)를 포함한다. 와이어의 최종 세트는 삽입 조립체 슬립 링(240) 및 광원(220)으로부터 연장한다. 전류가 카메라 헤드(212)로부터 C-마운트 슬립 링(232)을 가로질러, 와이어(234)를 통해, 포커스 조립체 슬립 링(234)을 가로질러, 와이어(240)를 통해, 삽입 조립체 슬립 링(236)을 가로질러, 마지막으로 와이어(242)를 통해, 광원(220)으로 제공된다. 슬립 링(232, 234, 236)의 사용은 카메라 헤드(212), 포커스 링(208), 섕크 부분(223), 및 삽입 조립체(206)가, 여전히 전력이 카메라 헤드(212)로부터 광원(220)으로 전달되게 하면서, 필요한 대로 서로에 대해 회전하도록 허용한다.
도 3은, 예를 들어, 영상 내시경 장치(102)로서, 시스템(100)과 함께 사용될 수 있는 영상 관절경(300)의 대안적인 예를 도시한다. 이러한 대안예에서, 전력은 카메라 헤드로부터 무선 전력 전달 시스템을 통해 영상 관절경으로 전달된다. 특히, 영상 관절경(300)에서, C-마운트 슬립 링(232)은 2개의 코일(302, 304)로 대체된다. 제1 코일(302)(발신기)은 카메라 헤드(312) 내에 위치되고, 제2 코일(304)(수신기)은 카메라 부착 조립체(310) 내에서 영상 관절경 내에 위치된다. 제1 코일(302)은 근접장을 사용하는 유도 커플링을 사용하여 제2 코일(304)로 전력을 전달한다. 전력은 그 다음 장치(200)에 대해 설명된 바와 동일한 방식으로 제2 (수신) 코일(304)로부터 전기 와이어 및 슬립 링을 통해 광원으로 전달된다.
대안예에서, 제2 코일(304)은 조명 기둥(218) 내에 또는 삽입 조립체(208) 내의 다른 곳에 위치될 수 있다. 이러한 대안예에서, 전력은 원격장 커플링을 통해 제2 코일(304)로 전달된다. 제2 코일(304)이 삽입 조립체 내에 위치되므로, 포커스 조립체(208) 내의 슬립 링 및 와이어는 필요치 않다.
도 4는 화상 데이터 내의 특징부를 세분화하고, 세분화와 함께 대응하는 화상을 디스플레이하기 위한 과정(400)의 일례를 도시한다. 과정(400)은, 예를 들어, 시각화 어플리케이션(108b)을 실행할 때 프로세서(104c)에 의해 구현되지만, 다른 시스템 또는 구성이 과정(400)을 수행할 수 있다. 과정(400)은 해부학적 양태 또는 외부 물체가 시계 내로 도입되면, 화상 시야 내에서 관심 영역을 더 양호하게 시각화하기 위해 영상 내시경 장치에 의해 포착된 화상을 향상시킨다.
프로세서(104c)는 영상 관절경과 같은 영상 내시경 장치에 의해 포착된 화상을 나타내는 화상 데이터에 접근한다 (402). 화상 데이터는, 예를 들어, 협대역 광원(220b)을 사용하여 포착된 자가 형광 화상, 또는, 예를 들어, 광대역 광원(220a)을 사용하여 포착된 가시광 화상에 대응할 수 있다. 화상은 환자의 내부 조직 또는 해부학적 구조물의 것일 수 있다. 화상 데이터는 화상의 포착에 적절한 제1 색 공간(포착 색 공간)을 사용하여 엔코딩된다. 예를 들어, 제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 색 공간 중 하나이다.
프로세서(104c)는 접근된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제1 색 공간과 상이한 제2 색 공간으로 변환한다 (404). 제2 색 공간은 하나 이상의 관심 영역의 세분화에 적절하다 (세분화 색 공간). 세분화 색 공간으로서의 색 공간의 적절성은 개별 색들을 구분하고, 색의 조건등색 아티팩트를 감소시키고, 실시간 처리 유닛 내에서의 지원을 위한 가장 간편한 구현을 허용하는 능력에 의해 결정된다. 제2 색 공간은, 예를 들어, HSV, Lab, 또는 HSY일 수 있다.
프로세서(104c)는 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 데이터 내의 특징부의 위치를 식별한다 (406). 특징부는 조직, 해부학적 구조물, 또는 환자 내로 도입되는 외부 물체를 포함할 수 있다. 특징부를 결정하기 위해, 프로세서(104c)는, 예를 들어, 특징부를 결정하기 위해 제2 색 공간 내에서 화상 데이터에 대한 색 세분화를 수행할 수 있다. 일례로, 형광 화상이 제2 색 공간(예를 들어, HSV)으로 변환된 후에, 프로세서(104c)는, 예를 들어, 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시킴으로써, 화상 내의 색상의 분포를 분석할 수 있다. 히스토그램 내의 상이한 모집단에 대응하는 픽셀의 그룹(즉, 색상의 상이한 범위)은 화상 내의 상이한 조직에 대응할 수 있다. 프로세서(104c)는 관심 조직 (또는 다른 특징부)에 대응하는 히스토그램 데이터 내의 모집단(색상의 범위) 내에 드는 픽셀을 식별하고, 그러한 모집단 내에 드는 픽셀을 표시하는 세분화 데이터를 발생시킬 수 있다.
다른 예에서, 프로세서(104c)는 특정 조직을 식별하기 위해 또는 관심 조직에 대응하는 화상의 영역을 화상의 다른 영역으로부터 분리하기 위해, 상대 색 차이를 사용할 수 있다. 예를 들어, 소정의 경우에, 대퇴골 ACL 조직의 색상은 전형적으로 화상의 배경 부분 및 다른 조직의 색상과 상이하다. 자가 형광 화상에서, 예를 들어, ACL에 대응하는 영역은 흔히 대체로 청색을 가지며, 배경 영역은 전형적으로 더 보라색으로 보인다. 따라서, 화상의 배경 영역은 그러므로 전형적으로 ACL 조직을 보여주는 영역에 비해 적색 편이된다. 프로세서(104c)는 배경으로부터 ACL 조직을 구분하기 위해 이러한 정보를 사용할 수 있다.
예를 들어, 자가 형광 무릎 화상 내의 픽셀은 픽셀의 색상 값에 따라 (예를 들어, 히스토그램 또는 다른 기술을 사용하여) 그룹화될 수 있다. 픽셀의 제1 그룹 및 제2 그룹이 그 다음 그룹들 중에서 식별된다. 예를 들어, 히스토그램이 사용될 때, 프로세서(104c)는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 및 제2 범위 내에 각각 드는 픽셀의 제1 세트 및 제2 세트를 결정할 수 있다. 제1 그룹 및 제2 그룹은, 예를 들어, 먼저 최소 포화 값 및 최소 강도 값을 만족시키지 않는 무관한 정보를 제거하고, 그 다음 히스토그램 내의 구분된 모집단들을 식별하기 위해 잔여 모집단들을 가우스 분포에 연관시키거나, 대안적으로 저역 필터링 및 아웃라이어(outlier) 제거를 포함한 다단계 검출 알고리즘을 채용하고, 그 다음 처리된 색상 히스토그램 분포 내에서 구분된 모집단들을 식별할 목적으로 제1 도함수 및 제2 도함수의 임계화에 의해 모집단을 검출함으로써, 식별될 수 있다. 제1 그룹 및 제2 그룹으로부터, 프로세서(104c)는 (다른 그룹에 비해) 더 청색인 픽셀을 구비한 그룹을 ACL 조직에 대응하는 것으로 선택하고, 이러한 픽셀을 표시하는 세분화 데이터를 발생시킨다. 히스토그램이 사용될 때, 프로세서(104c)는 더 청색인 색상의 범위 내에 드는 픽셀의 세트를 선택할 수 있다.
유사한 방식으로, 색상에 대응하는 픽셀의 분포의 분석이 화상 내의 추가의 영역 또는 상이한 영역을 표시할 수 있다. 몇몇 구현예에서, 가장 많은 수의 픽셀을 포함하는 픽셀의 그룹이 배경으로서 지정될 수 있고, 이는 배경이 전형적으로 화상의 최대 영역이기 때문이다.
몇몇 상황에서, 상이한 광학 장치들, 카메라 센서들, 및 처리 시스템들의 상호 작동성이 화상 내의 색상의 분포를 분석함으로써 향상된다. 동일한 조명 조건 하에서, 상이한 장치 및 장치 구성은 상이한 절대 색상의 범위를 생성할 수 있다. 그럼에도, 화상 내의 색상의 분포(예컨대, 화상의 상이한 영역들 사이에서의 색상의 차이)의 분석은 이러한 변동에 불구하고 신뢰할 수 있는 정확성을 허용할 수 있다.
프로세서(104c)는 화상 데이터 내의 특징부의 위치를 표시하는 세분화 데이터를 저장하고 (408), 화상 데이터를 제2 색 공간으로부터 제3 색 공간으로 변환한다 (410). 제3 색 공간은 디스플레이 장치 상에서의 디스플레이에 적절하고, 예를 들어, RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나일 수 있다.
제3 색 공간 내의 세분화 데이터 및 화상 데이터에 기초하여, 프로세서(104c)는 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 화상을 디스플레이한다 (412). 특징부의 위치는, 예를 들어, 처리 이전에 원래의 화상의 그레이스케일 표현 상으로 의색(pseudo colour)을 중첩시키기 위해 사용되는 2진 마스크에 의해 식별될 수 있다. 다른 예로서, 세분화 데이터는 표준 RGB 채널들 중 하나에 직접 맵핑되며, 세분화가 그러한 디스플레이 채널들 중 하나 내에서만 보이도록 잔여 채널들로부터 배제되는 마스크를 발생시키기 위해 사용될 수 있다. 또한, 예를 들어, 세분화 데이터는 중첩하여 원래의 화상 상으로 알파(α) 블렌딩되는 윤곽 영역을 생성하기 위해 추가로 처리될 수 있다.
시스템(100)에 대해 위에서 설명되었지만, 과정(400)은 자가 형광, 형광, 또는 가시 에너지 화상을 포착하기 위한 특정 매체와 독립적으로 수행될 수 있다. 몇몇 구현예에서, 조직 경계(예컨대, 모서리) 또는 다른 관심 영역이 검출되어, 영상 관절경(200)과 같은 영상 관절경으로부터의 실시간 영상 출력과 중첩된다.
몇몇 경우에, 과정(400)은 미리 한정된 보정이 없이 관심 특징부를 시각화하는 것을 보조하기 위해 수행될 수 있다. 다른 과정은 여기 조명 하에서 광학 장치, 카메라 센서, 임의의 기존의 처리 파이프라인을 통해 시스템의 신호 응답의 선험적 지식을 요구할 수 있고, 목표 조직 또는 물체의 신호 응답을 배경 시스템 응답의 것으로부터 적절하게 분리하기 위해, 각각의 개별 시스템의 광학 및 전자 응답의 변동을 교정하기 위한 보정을 지원할 필요가 있을 수 있다. 과정(400)은 적절한 상황 하에서 그러한 보정을 필요치 않을 수 있다.
도 5a는 RGB 공간 내에서 포착된 자가 형광 화상(500)의 일례를 도시하는 도면이다. 화상(500)은, 예를 들어, 협대역 광원(220b)을 사용하여 포착될 수 있다. 화상은 대퇴골 ACL 점유 영역(502a, 502b) 및 대퇴골과로부터의 연골(504a, 504b)을 포함하는, 사람의 무릎으로부터의 조직 샘플의 것이다. 이러한 구조물 모두는 콜라겐을 갖지만, ACL은 상이한 유형의 콜라겐을 갖고, 이는 대퇴골 점유부(502a, 502b)는 밝은 청색으로 형광하고, 연골(504a, 504b)은 보라색으로 형광하게 한다. ACL 점유부는 이러한 예에서, 관심 해부학적 특징부이다.
도 5b는 화상(500)이 HSV와 같은 대안적인 색 공간으로 변환된 후의 화상(500)에 기초하여 발생된 히스토그램(520)의 일례를 도시한다. 히스토그램은 픽셀의 3개의 주요 그룹을 포함한다. 제1 그룹(522)은 대략 200°에 중심 설정된다. 제2 그룹(524)은 대략 275°에 중심 설정된다. 제3 그룹(526)은 대략 315°에 중심 설정된다. 제3 그룹(526)은 최고 개수의 픽셀을 포함하고, 그러므로 배경으로서 지정될 수 있다 (몇몇 구현예에서, 이러한 픽셀은 히스토그램을 형성하기 전에 필터링될 수 있다). 이러한 경우에, 제1 그룹(522) 및 제2 그룹(524)은 2가지 유형의 조직에 대응한다. ACL 조직이 대퇴골과의 연골에 비해 더 청색이므로, 픽셀의 더 청색인 그룹(제1 그룹(522))은 ACL 조직에 대응하는 것으로 선택된다.
도 5c는 히스토그램(520)의 모집단으로부터 도출된 세분화 마스크(532)와 함께 화상(530)의 일례를 도시하는 도면이다. 세분화 마스크는 ACL 점유부(관심 해부학적 특징부)의 위치를 표시한다. 이러한 경우에, 원래의 화상은 디스플레이의 녹색 채널 상으로 보내지고, 세분화 마스크는 디스플레이의 적색 채널 상으로 보내진다. 이는 적색 세분화 마스크(532)가 관심 특징부(ACL 점유부) 위에 보이게 하고, 해부학적 특징부의 잔여부는 녹색으로 보인다.
도 6은 화상 데이터 내의 특징부를 식별하고 그러한 특징부를 해부학적 모델 내에서 사용하기 위한 과정(600)의 일례를 도시한다. 과정(600)은, 예를 들어, 시각화 어플리케이션(108b)을 실행할 때 프로세서(104c)에 의해 구현되지만, 다른 시스템 또는 구성이 과정(400)을 수행할 수 있다.
대체로, 과정(600)은 공지된 해부학적 지점들로 구성된 특징부 기반 모델을 구축하기 위해, 촬영된 해부학적 구조물 내의 대표 특징부를 식별하여 그러한 대표 특징부를 잠재적으로 다른 대표 특징부와 함께 사용하기 위해, 과정(400)에 대해 설명된 바와 같은, 세분화를 위한 색 공간 변환을 사용한다. 이러한 모델은 그 다음 시계 내의 목표 해부학적 특징부 또는 영역을 식별하고, 목표 특징부 또는 영역을 이들을 다른 영역으로부터 구분하는 방식으로 디스플레이하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 경우에, 자가 형광 촬영 데이터가 촬영된 조직을 나타내는 특징부 기반 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
프로세서(104c)는, 예를 들어, 관절경으로부터의 실시간 영상의 형태로, 제1 색 공간 내에서 엔코팅된 화상 데이터에 접근한다 (602). 화상 데이터는, 예를 들어, 협대역 광원(220b)을 사용하여 포착된 자가 형광 화상, 또는, 예를 들어, 광대역 광원(220a)을 사용하여 포착된 가시광 화상에 대응할 수 있다. 화상은 환자의 내부 조직 또는 해부학적 구조물의 것일 수 있다. 화상 데이터는 화상의 포착에 적절한 제1 색 공간(디스플레이 색 공간)을 사용하여 엔코딩된다. 예를 들어, 제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 색 공간 중 하나이다.
프로세서(104c)는 접근된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제1 색 공간과 상이한 제2 색 공간으로 변환한다 (604). 제2 색 공간은 단계(404)에 대해 위에서 설명된 바와 같이, 하나 이상의 관심 영역의 세분화에 적절하다 (세분화 색 공간).
프로세서(104c)는 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 데이터 내의 하나 이상의 대표 특징부의 위치를 식별한다 (606). 프로세서(104c)는, 예를 들어, 단계(406)에 대해 위에서 설명된 기술들 중 하나를 사용하여 그렇게 한다. 프로세서(104c)는 또한 제1 색 공간 또는 제2 색 공간 내의 화상 데이터를 사용하여, 점 또는 모서리와 같은 추가의 대표 특징부의 위치를 식별할 수 있다.
프로세서는 영상의 복수의 프레임을 가로질러 대표 특징부의 위치를 추적한다 (608). 영상의 복수의 프레임은 대상에 대한 상이한 위치들에서 대표 특징부를 포착할 수 있다 (예컨대, 영상은 복수의 시각에서 포착된다). 추적된 특징부의 위치의 변화에 기초하여, 프로세서는, 예를 들어, 특징부가 이동한 방식을 평가하기 위해 운동 평가 기술을 사용한다. 예를 들어, 프로세서는 추적된 특징부가 이동한 방식을 설명하는 운동 벡터를 결정한다.
프로세서는 추적된 특징부의 이동에 기초하여 3차원(3D) 특징부 기반 해부학적 모델을 발생시킨다 (610). 3D 모델이 발생되면, 프로세서는 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정한다 (612). 예를 들어, 모델이 대퇴골의 일 부분을 나타낼 때, ACL 또는 PCL 위치는 모델의 양태에 기초하여 결정될 수 있다. 프로세서는 해부학적 특징부의 비율, 규모, 및 다른 특질과 같은 공지된 해부학적 관계를 고려함으로써 해부학적 특징부의 위치를 평가할 수 있다. 예를 들어, 대퇴골과의 곡률은 3D 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 이러한 곡률 값을 사용하여, ACL, PCL, 또는 다른 특징부의 위치가 무릎 특징부의 크기 및 위치를 설명하는 공지된 비율에 기초하여, 3D 모델에 대해 결정될 수 있다.
프로세서는 그 다음 목표 해부학적 특징부의 위치의 표시와 함께 화상 데이터에 대응하는 화상을 디스플레이한다 (614). 예를 들어, 관심 해부학적 특징부의 위치는 관절경으로부터 공급되는 실시간 영상 위에서 중첩되어 표시된다. 프로세서는 추적된 특징부의 위치를 계속하여 추적한다. 대상의 시야가 변화함에 따라, 프로세서는 관심 해부학적 특징부의 위치의 변화를 보여주기 위해 영상 디스플레이를 갱신한다. 본원에서 전체적으로 참조로 통합된, 2010년 12월 14일자로 출원된 미국 특허 출원 제12,967,435호(미국 특허 출원 공개 제2011/0141140호로 공개됨)에 설명된 것을 포함한, 추가의 특징부 위치 결정 및 시각화 기술이 사용될 수 있다.
다수의 구현예가 설명되었다. 그럼에도, 다양한 변형예가 이루어질 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 화상 처리 및 모델링 기술의 예가 영상 관절경과 함께 사용하기 위한 것으로 설명되었지만, 동일한 기술은 화상 포착의 다른 장치 및 형태와 함께 사용될 수 있다.
아울러, 자가 형광 촬영이 임의의 적절한 장치 또는 장치들의 조합을 사용하여 수행될 수 있고, 설명된 특정 장치로 제한되지 않는다. 예를 들어, 도 2d는 여기를 위한 가시광 광원 및 협대역 광원이 사이드 아암 내에 장착되는 분리된 LED들로부터 형성되는 구성을 도시한다. 상이한 색으로 발산하는 복수의 칩으로 만들어진 하나의 광원이 사이드 아암 내에 또는 내시경 내의 임의의 다른 위치에 위치되고, 가시광과 자가 형광에 적합한 광 사이에서 절환될 수 있는 것이 가능하다. 그러한 LED 광원은 조정 가능한 백색 LED로 불릴 수 있고, 가시광과 형광 여기 광 사이에서 필요한 대로 절환하도록 사용될 수 있다. 광대역 광 발산으로부터 협대역 광 발산으로 절환 또는 변화될 수 있는 LED (또는 다른 고체 상태 기술)이 이용 가능해지면, 이는 도 7에 도시된 2개의 LED 대신에 사용될 수 있다.
가시 또는 형광 여기를 위한 조명은 내시경의 조명 채널 이외의 방식으로 송출될 수 있다. 예를 들어, 형광 여기는 영상 관절경으로부터 분리된 프로브를 통해 송출될 수 있다. 이러한 경우에, 가시광 광원은 영상 관절경 내에 장착될 수 있고, 형광을 위한 LED 광원은 분리된 프로브 또는 기구 내에 위치된다. 형광을 위한 LED 광원은 개별 프로브의 원위 또는 근위 단부에 배치될 수 있다. 형광을 위한 LED 광원이 근위 단부에 위치되면, 여기 에너지는 섬유를 통해 원위로 송출될 수 있다. 형광을 위한 LED 및/또는 형광을 위한 여기 에너지를 송출하는 섬유는 드릴 가이드, 수공구, 또는 드릴 가이드, 내시경, 또는 분리된 프로브 둘레에 끼워지는 재사용 가능하거나 일회용인 캐뉼라와 같은, 관절경 시술 시에 사용되는 다른 유형의 기구 내에 매립될 수 있다. 또한, 조명은 독립된 자가 전력식 장치 상에서 발생되어, 송출 장치 상의 기둥에 의해 결합된 가요성 도광관을 거쳐 송출 장치로 송출될 수 있다. 이러한 최종 실시예에서, 여기 에너지는 독립형 장치 내의 단색 레이저, LED, 또는 필터링된 백색광원에 의해 발생될 수 있다.
따라서, 다른 구현예가 다음의 특허청구범위의 범주 내에 든다.

Claims (32)

  1. 영상 내시경 장치에 의해 포착된 화상을 나타내고 제1 색 공간 내에서 엔코딩되는 화상 데이터에 접근하는 단계;
    접근된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제1 색 공간과는 상이한 제2 색 공간으로 변환하는 단계;
    제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하는 단계;
    화상 내의 특징부의 위치를 표시하는 세분화(segmentation) 데이터를 저장하는 단계; 및
    세분화 데이터에 기초하여, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 화상을 디스플레이하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 화상을 디스플레이하는 단계는:
    화상 데이터를 제2 색 공간으로부터 제3 색 공간으로 변환하는 단계; 및
    세분화 데이터 및 제3 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 화상을 디스플레이하는 단계
    를 포함하는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 하나 이상의 특징부는 조직의 유형, 해부학적 구조물, 또는 환자 내로 도입된 외부 물체를 포함하는 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하는 단계는:
    제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계; 및
    특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하는 단계
    를 포함하고,
    세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시하는 방법.
  5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하는 단계는:
    픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하는 단계;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계; 및
    픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계
    를 포함하고,
    세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    픽셀을 그룹화하는 단계는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계를 포함하고;
    픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하는 단계를 포함하고;
    픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하는 단계를 포함하고;
    픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나인 방법.
  8. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나인 방법.
  9. 영상 내시경 장치에 의해 포착된 화상을 나타내고 제1 색 공간 내에서 엔코딩되는 화상 데이터를 발생시키고; 화상 데이터를 컴퓨팅 장치로 송신하도록 구성된 영상 내시경 장치; 및
    영상 내시경 장치에 의해 송신된 화상 데이터를 수신하고; 수신된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제1 색 공간과는 상이한 제2 색 공간으로 변환하고; 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하고; 화상 내의 특징부의 위치를 표시하는 세분화 데이터를 저장하고; 세분화 데이터에 기초하여, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 화상을 디스플레이하도록 구성된 컴퓨팅 장치
    를 포함하는 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 화상을 디스플레이하기 위해, 컴퓨팅 장치는:
    화상 데이터를 제2 색 공간으로부터 제3 색 공간으로 변환하고;
    세분화 데이터 및 제3 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여, 특징부의 식별된 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 화상을 디스플레이하도록,
    구성되는 시스템.
  11. 제9항 또는 제10항에 있어서, 하나 이상의 특징부는 조직의 유형, 해부학적 구조물, 또는 환자 내로 도입된 외부 물체를 포함하는 시스템.
  12. 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는:
    제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키고;
    특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하도록,
    구성되고,
    세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시하는 시스템.
  13. 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는:
    픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하고;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하고;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제2 그룹을 결정하고;
    픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하도록,
    구성되고,
    세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시하는 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    픽셀을 그룹화하기 위해, 컴퓨팅 장치는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키도록 구성되고;
    픽셀의 제1 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하도록 구성되고;
    픽셀의 제2 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하도록 구성되고;
    픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하기 위해, 컴퓨팅 장치는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하도록 구성되는 시스템.
  15. 제9항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나인 시스템.
  16. 제9항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나인 시스템.
  17. 영상 내시경 장치에 의해 포착된 영상을 나타내고 제1 색 공간 내에서 엔코딩되는 화상 데이터에 접근하는 단계;
    접근된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제1 색 공간과는 상이한 제2 색 공간으로 변환하는 단계;
    제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 영상 내의 대표 특징부의 위치를 식별하는 단계;
    화상 데이터의 복수의 프레임에 걸쳐 대표 특징부의 위치를 추적하는 단계;
    추적된 대표 특징부에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키는 단계;
    해부학적 모델에 기초하여 영상 데이터 내의 목표 해부학적 특징부(landmark feature)의 위치를 결정하는 단계; 및
    목표 특징부의 위치의 표시와 함께 영상을 디스플레이하는 단계
    를 포함하는 방법.
  18. 제17항에 있어서, 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하는 단계는 해부학적 모델, 및 모델의 양태와 목표 해부학적 특징부의 양태 사이의 공지된 해부학적 관계에 기초하여, 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  19. 제17항 또는 제18항에 있어서, 추적된 대표 특징부에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키는 단계는 복수의 프레임들 사이에서의 대표 특징부의 위치의 변화에 기초하여 대표 특징부의 이동을 결정하는 단계, 및 대표 특징부의 이동에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키는 단계를 포함하는 방법.
  20. 제17항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 대표 특징부의 위치를 식별하는 단계는:
    제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계; 및
    특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하는 단계
    를 포함하고,
    세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시하는 방법.
  21. 제17항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 대표 특징부의 위치를 식별하는 단계는:
    픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하는 단계;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계; 및
    픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계
    를 포함하고,
    세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시하는 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    픽셀을 그룹화하는 단계는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키는 단계를 포함하고;
    픽셀의 제1 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하는 단계를 포함하고;
    픽셀의 제2 그룹을 결정하는 단계는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하는 단계를 포함하고;
    픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하는 단계는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  23. 제17항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서, 제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나인 방법.
  24. 제17항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나인 방법.
  25. 영상 내시경 장치에 의해 포착된 영상을 나타내고 제1 색 공간 내에서 엔코딩되는 화상 데이터를 발생시키고; 화상 데이터를 컴퓨팅 장치로 송신하도록 구성된 영상 내시경 장치; 및
    영상 내시경 장치에 의해 송신된 화상 데이터를 수신하고; 수신된 화상 데이터를 제1 색 공간으로부터 제1 색 공간과는 상이한 제2 색 공간으로 변환하고; 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 영상 내의 대표 특징부의 위치를 식별하고; 화상 데이터의 복수의 프레임에 걸쳐 대표 특징부의 위치를 추적하고; 추적된 대표 특징부에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키고; 해부학적 모델에 기초하여 영상 데이터 내의 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하고; 목표 특징부의 위치의 표시와 함께 디스플레이 장치 상에서 영상을 디스플레이하도록 구성된 컴퓨팅 장치
    를 포함하는 시스템.
  26. 제25항에 있어서, 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 해부학적 모델, 및 모델의 양태와 목표 해부학적 특징부의 양태 사이의 공지된 해부학적 관계에 기초하여, 목표 해부학적 특징부의 위치를 결정하도록 구성되는 시스템.
  27. 제25항 또는 제26항에 있어서, 추적된 대표 특징부에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키기 위해, 컴퓨팅 장치는 복수의 프레임들 사이에서의 대표 특징부의 위치의 변화에 기초하여 대표 특징부의 이동을 결정하고, 대표 특징부의 이동에 기초하여 해부학적 모델을 발생시키도록 구성되는 시스템.
  28. 제25항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는:
    제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키고;
    특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 식별하도록,
    구성되고,
    세분화 데이터는 특징부에 대응하는 히스토그램 내의 색상의 범위 내에 드는 픽셀을 표시하는 시스템.
  29. 제25항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간 내에서 화상 데이터를 분석함으로써 화상 내의 특징부의 위치를 식별하기 위해, 컴퓨팅 장치는:
    픽셀의 색상 값에 기초하여 제2 색 공간 내의 화상 데이터 내의 픽셀을 그룹으로 그룹화하고;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제1 그룹을 결정하고;
    픽셀의 그룹들 중에서 픽셀의 제2 그룹을 결정하고;
    픽셀의 제1 그룹과 제2 그룹 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하도록,
    구성되고,
    세분화 데이터는 픽셀의 선택된 그룹을 표시하는 시스템.
  30. 제29항에 있어서,
    픽셀을 그룹화하기 위해, 컴퓨팅 장치는 제2 색 공간 내의 화상 데이터에 기초하여 화상 데이터 내의 픽셀의 색상 값의 히스토그램을 발생시키도록 구성되고;
    픽셀의 제1 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제1 범위 내에 드는 픽셀의 제1 세트를 결정하도록 구성되고;
    픽셀의 제2 그룹을 결정하기 위해, 컴퓨팅 장치는 히스토그램 내의 색상의 제2 범위 내에 드는 픽셀의 제2 세트를 결정하도록 구성되고;
    픽셀의 제1 그룹 또는 제2 그룹 중 하나를 선택하기 위해, 컴퓨팅 장치는 색상의 제1 범위와 색상의 제2 범위 사이의 상대 색 차이에 기초하여 픽셀의 제1 세트 또는 제2 세트 중 하나를 선택하도록 구성되는 시스템.
  31. 제25항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 제1 색 공간은 RGB, YUV, YPrPb, 또는 YcrCb 중 하나인 시스템.
  32. 제25항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 제2 색 공간은 HSV, Lab, 또는 HSY 중 하나인 시스템.
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