RU2472442C2 - Система для комплексного слияния данных формирования изображения на основании статистических моделей анатомии - Google Patents

Система для комплексного слияния данных формирования изображения на основании статистических моделей анатомии Download PDF

Info

Publication number
RU2472442C2
RU2472442C2 RU2010129963/14A RU2010129963A RU2472442C2 RU 2472442 C2 RU2472442 C2 RU 2472442C2 RU 2010129963/14 A RU2010129963/14 A RU 2010129963/14A RU 2010129963 A RU2010129963 A RU 2010129963A RU 2472442 C2 RU2472442 C2 RU 2472442C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
visible
ultrasound images
anatomical feature
images
ultrasound
Prior art date
Application number
RU2010129963/14A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2010129963A (ru
Inventor
Рэймонд ЧАН
Роберт МАНЦКЕ
Сандип ДАЛАЛ
Франсуа ТУРНУ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В.
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 Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В.
Publication of RU2010129963A publication Critical patent/RU2010129963A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2472442C2 publication Critical patent/RU2472442C2/ru

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5238—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for combining image data of patient, e.g. merging several images from different acquisition modes into one image
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/503—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the heart
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
    • A61B6/5247—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from an ionising-radiation diagnostic technique and a non-ionising radiation diagnostic technique, e.g. X-ray and ultrasound
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0883—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the heart
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к способам и системам кардиальной трехмерной рентгеновской и ультразвуковой томографии. В способе совмещения изображений желудочкового эпикарда сердца формируют рентгеновское и ультразвуковое изображения. При этом один или более анатомический признак является невидимым в пределах ультразвуковых изображений. Формируют статистическую модель для определения местоположений невидимых признаков относительно видимых в ультразвуковых данных признаков. Идентифицируют один или более анатомический признак, видимый в пределах рентгеновских изображений. Совмещают ультразвуковые и рентгеновские изображения желудочкового эпикарда сердца на основании представления анатомического признака, невидимого в ультразвуковых изображениях, и идентификации анатомического признака, видимого в пределах рентгеновских изображений. Для осуществления способа используют систему совмещения изображений, включающую процессор, память для хранения реализующих программу команд для осуществления этапов способа. Использование изобретения позволяет избежать вентрикулографию и контрастирование большого объема желудочкового эпикарда сердца. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 10 ил.

Description

Заявитель испрашивает приоритет предварительной заявки на выдачу патента США № 61/014451, поданной 18 декабря 2007 г. Родственными заявками являются предварительная заявка на выдачу патента США № 61/014,455, поданная 18 декабря 2007 г, и предварительная заявка на выдачу патента США № 61/099637, поданная 24 сентября 2008 г.
Настоящее изобретение относится к способам и системам для объединения кардиальной трехмерной рентгеновской и ультразвуковой информации на основании анатомических признаков (например, эпикардиальных поверхностей и опознавательных точек) в пределах рентгенографических и ультразвуковых изображений желудочкового эпикарда сердца.
Пациенты, подвергающиеся кардиальным вмешательствам, типично крайне слабы и подвержены сердечной недостаточности. Они часто не способны переносить инъекции большого объема контрастного вещества, которые являются типичными для процедур, например, таких как вентрикулография. В некоторых из этих сценариев требующая основанного на комплексных изображениях совмещения вентрикулография не может выполняться из этических соображений.
Например, при лечении кардиальной ресинхронизацией полагаются на имплантацию проводов двухжелудочкового кардиостимулятора в полости правой и левой половин сердца. Для синхронизации сердечного сокращения положение проводника левого желудочка управляется в пределах относящейся к коронарным венам анатомии для позиционирования наконечника электрода в пределах области наибольшей механической задержки. Трехмерные модели вен, получаемые из ротационных флебограмм, помогают врачам идентифицировать перспективные венные ветви для навигации проводника, тогда как оценка асинхронности, основанная на формировании трехмерных ультразвуковых изображений, помогает идентифицировать целевое местоположение для размещения наконечника электрода. Чтобы эффективно использовать информацию рентгеновского и ультразвукового исследований, должно вычисляться совмещение (например, пространственное выравнивание) между рентгеновским и ультразвуковым изображением. Одна из технологий эндокардиального отображения для совмещения рентгеновского и ультразвукового изображений использует для совмещения получающуюся из вентрикулографии анатомию полости LV (левого желудочка) в сочетании с той же самой полостью, изображенной с помощью ультразвука. Однако пациенты, подвергающиеся лечению кардиальной ресинхронизацией, обычно крайне слабы и подвержены сердечной недостаточности, а потому часто неспособны переносить инъекции контрастных агентов большого объема, которые обычно требуются для процедур, таких как вентрикулография. Основанное на вентрикулографии совмещение рентгеновских и ультразвуковых изображений, поэтому, является проблематичным для пациентов CRT (лечения кардиальной ресинхронизацией) с плохой сердечной и почечной функцией.
Подход настоящего изобретения полностью избегает вентрикулографии и является клинически более жизнеспособным в ситуациях, где пациенты не переносят контрастирования большого объема.
Одной из форм настоящего изобретения является способ совмещения желудочкового эпикарда, включающий в себя (1) представление одного или более анатомических признаков, невидимых в пределах ультразвуковых изображений желудочкового эпикарда сердца, (2) идентификацию анатомического признака(ов), видимого в пределах рентгеновских изображений желудочкового эпикарда сердца, и (3) совмещение ультразвуковых изображений и рентгеновских изображений желудочкового эпикарда на основании представления анатомического признака(ов), невидимого в пределах ультразвуковых изображений, и идентификации анатомического признака(ов), видимого в пределах рентгеновских изображений.
Примеры анатомических признаков включают в себя, но не в качестве ограничения, часть или всю полноту эпикардиальной поверхности и вены коронарного синуса.
Второй формой настоящего изобретения является система комплексного совмещения, содержащая процессор и память, связанную с процессором, при этом память хранит реализующие программу команды, выполняемые процессором для (1) представления одного или более анатомических признаков, невидимых в пределах ультразвуковых изображений желудочкового эпикарда сердца, (2) идентификации анатомического признака(ов), видимого в пределах рентгеновских изображений желудочкового эпикарда сердца, и (3) совмещения ультразвуковых изображений и рентгеновских изображений желудочкового эпикарда на основании представления анатомического признака(ов), невидимого в пределах ультразвуковых изображений, и идентификации анатомического признака(ов), видимого в пределах рентгеновских изображений.
Вышеизложенная форма и другие формы настоящего изобретения, а также различные признаки и преимущества настоящего изобретения станут дополнительно очевидны из последующего подробного описания различных вариантов осуществления настоящего изобретения, прочитанных в соединении с прилагаемыми чертежами. Подробное описание и чертежи скорее являются только иллюстрирующими настоящее изобретение, нежели ограничивающими объем настоящего изобретения, определяемый прилагаемой формулой изобретения и ее эквивалентами.
Фиг.1 иллюстрирует примерный вариант осуществления объединенной модели эпикардиальной оболочки/коронарной вены в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.2 иллюстрирует примерное совмещение рентгеновских и ультразвуковых наборов данных.
Фиг.3 иллюстрирует структурную схему различных систем в соответствии с настоящим изобретением для реализации способа совмещения желудочкового эпикарда в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.4 иллюстрирует блок-схему последовательности операций примерного варианта осуществления способа совмещения желудочкового эпикарда в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.5 иллюстрирует блок-схему последовательности операций способа, представляющую примерный вариант осуществления фазы формирования ультразвукового изображения в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.6 иллюстрирует блок-схему последовательности операций способа, представляющую примерный вариант осуществления фазы формирования рентгеновского изображения в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.7 иллюстрирует блок-схему последовательности операций способа, представляющую примерный вариант осуществления фазы совмещения формирования изображения в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.8 иллюстрирует блок-схему последовательности операций способа, представляющую примерный вариант осуществления способа формирования/отображения статистической модели в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.9 иллюстрирует примерное формирование и отображение статистической модели в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.10 иллюстрирует примерное совмещение формирования изображения в соответствии с настоящим изобретением.
Настоящее изобретение основано на осознании, что вместо использования вентрикулографии для очерчивания эндокардиальных поверхностей левого и/или правого желудочков сердца желудочковый эпикард может использоваться для определения местоположения левого и/или правого желудочков сердца. Более точно рентгеновские изображения желудочкового эпикарда могут быть автоматически, полуавтоматически или вручную сегментированы для формирования модели поверхности, на которой может быть указано положение жизнеспособного анатомического признака, который визуализируется рентгеновскими изображениями. Дополнительно для трехмерного ультразвукового исследования может быть задействовано формирование изображений большого объема или множество меньших объемов могут сливаться вместе для фиксации профиля полного желудочкового эпикарда, в соответствии с чем, жизнеспособный анатомический признак много раз увеличивается и, возможно, видим при формировании ультразвукового изображения. Положение анатомического признака может автоматически, полуавтоматически или вручную указываться на ультразвуковом изображении, если он видим на ультразвуковом изображении.
Как изложено выше, стратегия объединения рентгеновского/ультразвукового исследования согласно настоящему изобретению основана на совмещении совместных признаков. Например, как показано на фиг.2, местоположение 25 наконечника проводника правого желудочка (RV) и местоположение 26 центральной линии коронарных вен, идентифицированные по ультразвуковым данным, преобразовывались, чтобы совпадать с местоположением центральных линий модели коронарных вен, полученных из ротационного рентгеновского исследования. В некоторых случаях эти признаки могут не быть легко различимыми в ультразвуковых данных. Настоящее изобретение, кроме того, основано на выведении и использовании статистических моделей для определения трехмерных вероятностных диаграмм для местоположений невидимых анатомических признаков относительно других структур, которые видимы в полученных ультразвуковых данных. В частности, статистические модели интересующей анатомии могут выводиться из библиотеки наборов данных кардиальной компьютерной топографии, причем каждая статистическая модель используется для логического вывода положения того же самого признака в ультразвуковом пространстве, а затем выполнения совмещения для преобразования логически выведенного положения в реальное местоположение признака, видимое в рентгеновском наборе данных. После этой последовательности операций успешное слияние ультразвуковых и рентгеновских данных будет достигнуто, несмотря на отсутствие реального анатомического признака, используемого для совмещения, в ультразвуковых данных.
Например, со ссылкой на фиг.1, рентгеновские изображения желудочкового эпикарда сердца 10 могут быть сегментированы для формирования модели поверхности, на которую может наноситься положение эпикардиальной поверхности 11 левого желудочка сердца 10, положение эпикардиальной поверхности 12 правого желудочка сердца 10 и/или положение вены 13 коронарного синуса, которые визуализируются в задних проекциях сердца 10 рентгеновскими изображениями. Дополнительно для трехмерного ультразвукового исследования может быть задействовано формирование изображений большого объема или многочисленные меньшие объемы могут сливаться вместе для фиксации профиля полного желудочкового эпикарда сердца 10, в соответствии с чем вена 13 коронарного синуса является невидимой при формировании ультразвукового изображения, но является допускающей представление посредством статистического моделирования согласно настоящему изобретению. По существу положение эпикардиальной поверхности 11 левого желудочка сердца 10, положение эпикардиальной поверхности 12 правого желудочка сердца 10 и/или положение вены 13 коронарного синуса может автоматически, полуавтоматически или вручную наноситься на ультразвуковые изображения.
Конечным результатом настоящего изобретения является совмещение ультразвуковых изображений и рентгеновских изображений, чтобы получать объединение эпикардиальной поверхности/коронарной вены для хирургических целей, например, такое как интегрированное объединение 20 эпикардиальной поверхности/коронарной вены, показанное на фиг.1. В этом примере объединение 20 включает в себя эндокардиальную поверхность 21, имеющую вену 22 коронарного синуса, расположенную на определенном расстоянии от поверхности 21, и опознавательные точки 23 и 24 (например, наконечник катетера), связанные с поверхностью 21.
Для содействия дополнительному пониманию настоящего изобретения фиг.3 иллюстрирует рентгенографическую систему 30, ультразвуковую систему 40 и новую уникальную систему 50 комплексного совмещения, имеющую процессор 51 и память 52, хранящую команды, выполняемые процессором 51 для реализации способа совмещения желудочкового эпикарда, представленного блок-схемой 60 последовательности операций способа, показанной на фиг.4.
Со ссылкой на фиг.3 рентгенографическая система 30 является рентгенографической системой, конструктивно сконфигурированной для формирования рентгеновских изображений 31 для сосуда, формирующего изображение сердца 10, и для передачи данных 32 формирования рентгеновских изображений, указывающих рентгеновские изображения 31, в систему 50. Дополнительно ультразвуковая система 40 является любой ультразвуковой системой, конструктивно сконфигурированной для формирования трехмерных ультразвуковых изображений 41 полнообъемного трехмерного или многообъемного трехмерного формирования изображения сердца 10 и для передачи данных 42 формирования ультразвуковых изображений, указывающих ультразвуковые изображения 41, в систему 50. Система 50 комплексного совмещения конструктивно сконфигурирована с командами, хранимыми в памяти 52 и выполняемыми процессором 51 для обработки данных 32 рентгеновской флебографии и ультразвуковых данных 42 для целей реализации блок-схемы 60 последовательности операций способа.
Более точно фаза P61 формирования ультразвуковых изображений блок-схемы 60 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, выполняющий команды для представления одного или более анатомических признаков, отсутствующих в ультразвуковых изображениях 41. Фаза P62 формирования рентгеновских изображений блок-схемы 60 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, выполняющий команды для идентификации одного или более анатомических признаков, показанных в рентгеновских изображениях 31. А фаза P63 совмещения изображений блок-схемы 60 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, выполняющий команды для отображения изображений 31 и 41 на основании рентгеновской идентификации и ультразвукового представления анатомических признаков. Вновь примеры анатомических признаков включают в себя, но не в качестве ограничения, эпикардиальные поверхности 11 и 12 и вену 13 коронарного синуса, как показано на фиг.1 и 2.
На практике фаза P61 формирования ультразвуковых изображений типично будет выполняться в качестве предоперационного этапа наряду с тем, что фаза P62 формирования рентгеновских изображений и фаза P63 совмещения изображений будут выполняться в качестве операционных этапов. Однако для целей настоящего изобретения фазы P61-P63 могут осуществляться на практике при необходимости для выполнения любой применимой сердечно-сосудистой процедуры.
Блок-схема 70 последовательности операций способа, показанная на фиг.5, является примерным вариантом осуществления фазы P61 формирования ультразвуковых изображений, принимая во внимание эпикардиальные поверхности 11 и 12, а также вену 13 коронарного синуса, служащие в качестве анатомических признаков. Со ссылкой на фиг.5, этап S71 блок-схемы 70 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, формирующий трехмерную эпикардиальную оболочку из ультразвуковых данных 42, в соответствии с чем, один или более анатомических признаков могут быть невидимы в ультразвуковых изображениях 41 (то есть, анатомический признак (2) необнаружим или является недопускающим положительную идентификацию). По существу необязательный этап S72 блок-схемы 70 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, формирующий статистическую модель невидимого анатомического признака(ов), а необязательный этап S73 блок-схемы 70 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, отображающий статистическую модель невидимого анатомического признака(ов) на трехмерной эпикардиальной оболочке. Формирование статистической модели этапа S72 получается из библиотеки, содержащей множество X кардиальных наборов данных любого типа (например, компьютерной топографии и магнитного резонанса), где X ≥ 1. Более того, отображение статистической модели этапа S74 логически выводит положение невидимого анатомического признака(ов) на трехмерной эпикардиальной оболочке.
По завершении этапов S72 и S73, если применимо, этап S74 блок-схемы 70 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, определяющий один или более сегментов трехмерной эпикардиальной оболочки, которые могут использоваться для отображения сегмента(ов) выпуклой оболочки, определенного в течение этапа S83 блок-схемы 80 последовательности операций способа, а этап S75 блок-схемы 70 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, указывающий положение вены 13 коронарного синуса на трехмерной эпикардиальной оболочке. Вновь положение вены 13 коронарного синуса включает в себя координаты пространственного местоположения вены 13 коронарного синуса и/или координаты угловой ориентации вены 13 коронарного синуса.
Блок-схема 80 последовательности операций способа, показанная на фиг.6, является примерным вариантом осуществления фазы P62 формирования рентгеновских изображений, принимая во внимание эпикардиальные поверхности 11 и 12, а также вену 13 коронарного синуса, служащие в качестве анатомических признаков. Со ссылкой на фиг.6 этап S81 блок-схемы 80 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, формирующий трехмерную модель вены из данных 32 рентгеновской флебографии, а этап S82 блок-схемы 80 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, формирующий трехмерную выпуклую оболочку из трехмерной модели вены для целей аппроксимации полного желудочкового эпикарда сердца 10. Ввиду обстоятельства, что трехмерная выпуклая оболочка может быть точной на ограниченной части эпикардиальных поверхностей 11 и 12 (например, форма верхушечной оболочки может не быть точной), этап S83 блок-схемы 80 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, определяющий один или более сегментов трехмерной выпуклой оболочки, которая точно отражает желудочковый эпикард сердца 10, в соответствии с чем этот сегмент(ы) выпуклой оболочки может использоваться для отображения формирования ультразвуковых изображений желудочкового эпикарда сердца 10, как будет дополнительно пояснено в материалах настоящей заявки. Этап S84 блок-схемы 80 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, аннотирующий положение вены 13 коронарного синуса на трехмерной выпуклой оболочке. Положение включает в себя координаты пространственного местоположения вены 13 коронарного синуса и/или координаты угловой ориентации вены 13 коронарного синуса.
Блок-схема 90 последовательности операций способа, показанная на фиг.7, является примерным вариантом осуществления фазы P63 совмещения изображений, принимая во внимание эпикардиальные поверхности 11 и 12, а также вену 13 коронарного синуса, служащие в качестве анатомических признаков. Со ссылкой на фиг.7 этап S91 блок-схемы 90 последовательности операций способа вовлекает процессор 91, оценивающий один или более параметров совмещения, при необходимости, чтобы, тем самым, получать минимальное полное расстояние между выпуклой оболочкой и сегментами эпикардиальной поверхности во время этапа S92 блок-схемы 90 последовательности операций способа, и чтобы, тем самым, получать минимальное полное расстояние между положениями вены 13 коронарного синуса в трехмерной выпуклой оболочке и трехмерной оболочке эпикардиальной поверхности во время этапа S93 блок-схемы 90 последовательности операций способа. По получении таких минимальных полных расстояний этап S94 блок-схемы 90 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, отображающий рентгеновские изображения 31 и ультразвуковые изображения 41 на основании метрики минимального полного расстояния по этапам S92 и S93. В качестве альтернативы этап S94 блок-схемы 90 последовательности операций способа может вовлекать процессор 51, отображающий рентгеновские изображения 31 и ультразвуковые изображения 41 на основании определения минимального полного расстояния на этапе S92 или этапе S93, как указано пунктирными линиями.
В дополнительных альтернативных вариантах осуществления дополнительные свойственные опознавательные точки (например, анатомическая опознавательная точка 21, показанная на фиг.2) и/или свойственные опознавательные точки (например, наконечник 22 катетера/электрода, показанный на фиг.2) могут использоваться для аннотирования и/или минимизации расстояния между рентгеновским и ультразвуковым изображениями. Дополнительно метрика полного расстояния или любая другая надлежащая степень соответствия технологии параметров подгонки может использоваться во время этапа S92 и/или S93.
Результатом является объединение моделей желудочковой оболочки/коронарной вены (например, объединение 20 эндокардиальной оболочки/коронарных вен, показанное на фиг.1 и 2) для целей проведения применимых сердечно-сосудистых процедур, например, таких как процедуры рентгеновского вмешательства/области EP и, в частности, лечения кардиальной ресинхронизацией.
Фиг.8 иллюстрирует блок-схему 100 последовательности операций способа для облегчения дальнейшего понимания формирования/отображения статистической модели согласно настоящему изобретению. Со ссылкой на фиг.8 этап S101 блок-схемы 100 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, отображающий одну или более реперных точек, показанных в ультразвуковых изображениях 41 в статистической модели, а этап S102 блок-схемы 100 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, вычисляющий среднее положение невидимого анатомического признака.
Например, фиг.9 иллюстрирует формирование 100 статистической модели на основании очерчивания ближайших к месту прикрепления 3 см центральной линии коронарной вены относительно четырех (4) реперных точек митрального клапана, видимых на кардиальной компьютерной томографии и ультразвуке. Трехмерные местоположения четырех (4) реперных точек митрального клапана (112 на нижней левой диаграмме) определяются из многослойных реформатированных тонких срезов двенадцати (12) кардиальных объемов компьютерной томографии. Местоположение центральной линии ближайших к месту прикрепления 3 см коронарной вены также определяется 113 для каждого пациента. Все эти метки отображаются в общее базовое пространство, и вычисляется среднее положение трехмерной центральной линии 114 коронарных вен. Центральная линия 114 представляет логически выведенное ближайшее к месту прикрепления местоположение центральной линии вены относительно реперных точек митрального клапана, которые без труда опознаваемы в трехмерных ультразвуковых наборах данных.
Вновь со ссылкой на фиг.8, по завершении этапа S101 и S102, этап S103 вовлекает процессор 51, идентифицирующий реперную точку(и) ультразвукового набора 42 данных, а этап S104 блок-схемы 100 последовательности операций способа вовлекает процессор 51, совмещающий вычисленное среднее положение невидимого анатомического признака в пределах ультразвукового набора 42 данных.
Например, со ссылкой на фиг.9, отображение 101 статистической модели использует те же самые реперные точки митрального клапана, измеренные в кардиальных объемах компьютерной томографии и легко идентифицируемые в ультразвуковых объемных данных 42, в соответствии с чем реперные точки митрального клапана используются для совмещения оболочки левого желудочка из кардиального отраженного сигнала со статистической моделью ближайшей к месту крепления коронарной вены. Вновь измерения коронарной вены у 12 пациентов были усреднены для построения показанной модели. Центральная линия модели вены (пунктирная зеленая линия на левой диаграмме, красный криволинейный сегмент в трехмерной визуализации справа) является средним трехмерным положением для 12 пациентов, тогда как диаметр модели представляет одно среднеквадратическое отклонение положения центральной линии в местоположении каждого сегмента. Фиг.10 иллюстрирует совмещение ультразвуковых и рентгеновских пространств на основании пространственного преобразования модели ближайшей к месту крепления вены в ультразвуковом пространстве с соответствующим сегментом коронарной вены, присутствующим в рентгеновском пространстве с конечным результатом, показывающим ротационную рентгеновскую проекцию внизу слева и соответствующие соединенные оболочку LV (из 3DUS) и модель вены (из ротационного рентгеновского исследования) внизу справа.
Со ссылкой на фиг.1-10 рядовые специалисты в данной области техники будут принимать во внимание различные эффекты настоящего изобретения, в том числе, но не в качестве ограничения, сокращение или устранение внешних систем слежения, что дает в результате низкие клинические накладные расходы и предоставляет возможность/требует очень небольших контрастных болюсов. Дополнительно на практике различные технологии для потребностей нанесения, сегментации и совмещения по настоящему изобретению могут использоваться в зависимости от отдельной выполняемой кардиальной процедуры и отдельного оборудования, используемого для выполнения кардиальной процедуры. Предпочтительно: (1) сегментация трехмерной выпуклой оболочки выведена из Elco Oost, et.al, «Automated contour detection in X-ray left ventricular angiograms using multiview active appearance models and dynamic programming» («Автоматизированное выявление контура в рентгеновских ангиограммах левого желудочка с использованием многопроекционных активных моделей внешнего вида и динамического программирования»), IEEE Trans Med Imaging, September 2006; (2) сегментация трехмерной оболочки эпикардиальной поверхности выведена из Alison Noble, et.al, «Ultrasound image segmentation: a survey» («Сегментирование ультразвуковых изображений: исследование»), IEEE Trans Med Imaging, August 2006, и (3) совмещение рентгеновских и ультразвуковых изображений выведено из Audette et. al, Medical Image Analysis, 2000.
Несмотря на то, что варианты осуществления изобретения, раскрытые в материалах настоящей заявки, сегодня считаются предпочтительными, различные изменения и модификации могут быть произведены, не выходя за рамки сущности и объема изобретения. Объем изобретения указан в прилагаемой формуле изобретения и все изменения, которые оказываются в пределах значения и диапазона эквивалентов, подразумеваются охваченными в материалах настоящей заявки.

Claims (15)

1. Способ (60) совмещения желудочкового эпикарда, состоящий в том, что: формируют рентгеновские изображения (31) желудочкового эпикарда сердца (10);
формируют ультразвуковые изображения (41) желудочкового эпикарда, при этом ультразвуковые изображения включают видимые в ультразвуковых данных признаки, при этом, по меньшей мере, один анатомический признак является не видимым в ультразвуковых изображениях как невидимый признак и является видимым на рентгеновских изображениях;
формируют из библиотеки кардиального набора данных статистическую модель для определения трехмерных вероятностных диаграмм для местоположений невидимых признаков относительно видимых в ультразвуковых данных признаков,
используют статистическую модель, определяющую местоположение, по меньшей мере, одного признака, не видимого в ультразвуковых изображениях, и получают представление (Р61) не видимого признака;
(Р62) идентифицируют, по меньшей мере, один анатомический признак, видимый в пределах рентгеновских изображений (31);
(Р63) совмещают рентгеновские изображения (31) и ультразвуковые изображения (41) желудочкового эпикарда сердца (10) на основании представления, по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41), и идентификации, по меньшей мере, одного анатомического признака, видимого в пределах рентгеновских изображений (31).
2. Способ (60) совмещения желудочкового эпикарда по п.1, в котором, по меньшей мере, один анатомический признак включает в себя, по меньшей мере, одну из эпикардиальной поверхности (11, 12) и вены (13) коронарного синуса сердца (10).
3. Способ (60) совмещения желудочкового эпикарда по п.1, в котором представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), дополнительно включает (S73) отображение статистической модели первого анатомического признака в пределах ультразвуковых изображений (41).
4. Способ (60) совмещения желудочкового эпикарда по п.1, в котором представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), включает (S101) отображение, по меньшей мере, одной реперной точки, идентифицируемой в пределах ультразвуковых изображений (41) и библиотеки, по меньшей мере, одного кардиального набора данных, в общем базовом пространстве.
5. Способ (60) совмещения желудочкового эпикарда по п.4, в котором представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), дополнительно включает (S102) вычисление среднего положения первого анатомического признака в общем базовом пространстве относительно, по меньшей мере, одной реперной точки.
6. Способ (60) совмещения желудочкового эпикарда по п.5, в котором представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), дополнительно включает (S73) идентификацию первого анатомического признака в пределах ультразвуковых изображений (41).
7. Способ (60) совмещения желудочкового эпикарда по п.6, в котором
(S73) отображение статистической модели первого анатомического признака в пределах ультразвуковых изображений (41) дополнительно включает этап, на котором:
(S103) совмещают среднее положение первого анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41).
8. Система комплексного совмещения (50), содержащая: процессор (51); и память (52), связанную с процессором (51), при этом, память (52) хранит реализующие программу команды, выполняемые процессором (51) для: формирования рентгеновских изображений (31) желудочкового эпикарда сердца (10);
формирования ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда, при этом ультразвуковые изображения включают видимые в ультразвуковых данных признаки, при этом, по меньшей мере, один анатомический признак является не видимым в ультразвуковых изображениях как невидимый признак и является видимым на рентгеновских изображениях;
формирования из библиотеки кардиального набора данных статистической модели для определения трехмерных вероятностных диаграмм для местоположений не видимых признаков относительно видимых в ультразвуковых данных признаков,
использования статистической модели, определяющей местоположение, по меньшей мере, одного признака, не видимого в ультразвуковых изображениях, и получения представления (Р61) невидимого признака;
(Р62) идентификации, по меньшей мере, одного анатомического признака, видимого в пределах рентгеновских изображений (31) желудочкового эпикарда; и
(Р63) совмещения рентгеновских изображений (31) и ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда на основании представления, по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41), и идентификации, по меньшей мере, одного анатомического признака, видимого в пределах рентгеновских изображений (31).
9. Система комплексного совмещения (50) по п.8, в которой, по меньшей мере, один анатомический признак включает в себя, по меньшей мере, одну из эпикардиальной поверхности (11, 12) и вены (13) коронарного синуса сердца (10).
10. Система комплексного совмещения (50) по п.8, в которой представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), дополнительно включает в себя:
(S73) отображение статистической модели первого анатомического признака в пределах ультразвуковых изображений (41).
11. Система комплексного совмещения (50) по п.8, в которой библиотека, по меньшей мере, кардиального набора данных включает в себя, по меньшей мере, один из набора данных компьютерной томографии и набора данных магнитного резонанса.
12. Система комплексного совмещения (50) по п.8, в которой представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), включает в себя:
(S101) отображение, по меньшей мере, одной реперной точки, идентифицируемой в пределах ультразвуковых изображений (41) и библиотеки, по меньшей мере, одного кардиального набора данных, в общее базовое пространство.
13. Система комплексного совмещения (50) по п.12, в которой представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), дополнительно включает в себя:
(S102) вычисление среднего положения первого анатомического признака в общем базовом пространстве относительно, по меньшей мере, одной реперной точки.
14. Система комплексного совмещения (50) по п.13, в которой представление (Р61), по меньшей мере, одного анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41) желудочкового эпикарда сердца (10), дополнительно включает в себя:
(S73) отображение статистической модели первого анатомического признака в пределах ультразвуковых изображений (41).
15. Система комплексного совмещения (50) по п.14, в которой отображение статистической модели первого анатомического признака в пределах ультразвуковых изображений (41) дополнительно включает в себя:
(S103) совмещение среднего положения первого анатомического признака, не видимого в пределах ультразвуковых изображений (41).
RU2010129963/14A 2007-12-18 2008-12-12 Система для комплексного слияния данных формирования изображения на основании статистических моделей анатомии RU2472442C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US1445107P 2007-12-18 2007-12-18
US61/014,451 2007-12-18
PCT/IB2008/055273 WO2009081318A1 (en) 2007-12-18 2008-12-12 System for multimodality fusion of imaging data based on statistical models of anatomy

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2010129963A RU2010129963A (ru) 2012-01-27
RU2472442C2 true RU2472442C2 (ru) 2013-01-20

Family

ID=40551906

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010129963/14A RU2472442C2 (ru) 2007-12-18 2008-12-12 Система для комплексного слияния данных формирования изображения на основании статистических моделей анатомии

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20100254583A1 (ru)
EP (1) EP2225724A1 (ru)
JP (1) JP5841335B2 (ru)
CN (1) CN101903909B (ru)
BR (1) BRPI0821279A8 (ru)
RU (1) RU2472442C2 (ru)
WO (1) WO2009081318A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2657855C2 (ru) * 2013-04-03 2018-06-15 Конинклейке Филипс Н.В. Система трехмерной ультразвуковой визуализации

Families Citing this family (63)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9082182B2 (en) * 2009-11-25 2015-07-14 Dental Imaging Technologies Corporation Extracting patient motion vectors from marker positions in x-ray images
US9826942B2 (en) 2009-11-25 2017-11-28 Dental Imaging Technologies Corporation Correcting and reconstructing x-ray images using patient motion vectors extracted from marker positions in x-ray images
US9082036B2 (en) * 2009-11-25 2015-07-14 Dental Imaging Technologies Corporation Method for accurate sub-pixel localization of markers on X-ray images
US9082177B2 (en) * 2009-11-25 2015-07-14 Dental Imaging Technologies Corporation Method for tracking X-ray markers in serial CT projection images
WO2012109641A2 (en) * 2011-02-11 2012-08-16 Emory University Systems, methods and computer readable storage mediums storing instructions for 3d registration of medical images
EP2699166B1 (en) 2011-04-21 2019-09-04 Koninklijke Philips N.V. Mpr slice selection for visualization of catheter in three-dimensional ultrasound
US9510763B2 (en) 2011-05-03 2016-12-06 Medtronic, Inc. Assessing intra-cardiac activation patterns and electrical dyssynchrony
DE102011079561B4 (de) 2011-07-21 2018-10-18 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Röntgengerät zum zeitlich aktuellen Darstellen eines bewegten Abschnitts eines Körpers, Computerprogramm und Datenträger
JP5347003B2 (ja) * 2011-09-30 2013-11-20 富士フイルム株式会社 医用画像処理装置および方法ならびにプログラム
US9155470B2 (en) 2012-01-24 2015-10-13 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for model based fusion on pre-operative computed tomography and intra-operative fluoroscopy using transesophageal echocardiography
CN104160424B (zh) 2012-03-08 2017-09-19 皇家飞利浦有限公司 用于改进多模态图像融合中的配准准确度的智能标志选择
US9119550B2 (en) 2012-03-30 2015-09-01 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Magnetic resonance and ultrasound parametric image fusion
US9226683B2 (en) 2012-04-16 2016-01-05 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System scan timing by ultrasound contrast agent study
KR101932721B1 (ko) * 2012-09-07 2018-12-26 삼성전자주식회사 의료 영상들의 정합 방법 및 장치
CN103857344B (zh) * 2012-09-20 2016-09-28 东芝医疗系统株式会社 图像处理系统、x射线诊断装置以及图像处理方法
JP6202963B2 (ja) 2012-09-20 2017-09-27 東芝メディカルシステムズ株式会社 画像処理システム、ｘ線診断装置及び画像処理方法
US10064567B2 (en) 2013-04-30 2018-09-04 Medtronic, Inc. Systems, methods, and interfaces for identifying optimal electrical vectors
US9924884B2 (en) 2013-04-30 2018-03-27 Medtronic, Inc. Systems, methods, and interfaces for identifying effective electrodes
JP6184244B2 (ja) * 2013-05-30 2017-08-23 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置
US9877789B2 (en) 2013-06-12 2018-01-30 Medtronic, Inc. Implantable electrode location selection
US10251555B2 (en) 2013-06-12 2019-04-09 Medtronic, Inc. Implantable electrode location selection
US9474457B2 (en) 2013-06-12 2016-10-25 Medtronic, Inc. Metrics of electrical dyssynchrony and electrical activation patterns from surface ECG electrodes
CN104240226B (zh) * 2013-06-20 2017-12-22 上海联影医疗科技有限公司 一种心脏图像的配准方法
US9986928B2 (en) 2013-12-09 2018-06-05 Medtronic, Inc. Noninvasive cardiac therapy evaluation
US9320446B2 (en) 2013-12-09 2016-04-26 Medtronic, Inc. Bioelectric sensor device and methods
KR101547098B1 (ko) * 2014-01-08 2015-09-04 삼성전자 주식회사 영상 생성 장치 및 그 제어 방법
US9776009B2 (en) 2014-03-20 2017-10-03 Medtronic, Inc. Non-invasive detection of phrenic nerve stimulation
CN104978440B (zh) * 2014-04-03 2020-02-07 上海联影医疗科技有限公司 一种心脏模型建立、配准及多平面重建的方法
CN106456112B (zh) * 2014-05-09 2020-08-11 皇家飞利浦有限公司 用于以期望的取向定位3d超声体积的成像系统和方法
US9591982B2 (en) 2014-07-31 2017-03-14 Medtronic, Inc. Systems and methods for evaluating cardiac therapy
US9586052B2 (en) 2014-08-15 2017-03-07 Medtronic, Inc. Systems and methods for evaluating cardiac therapy
US9764143B2 (en) 2014-08-15 2017-09-19 Medtronic, Inc. Systems and methods for configuration of interventricular interval
US9586050B2 (en) 2014-08-15 2017-03-07 Medtronic, Inc. Systems and methods for configuration of atrioventricular interval
JP2017526440A (ja) * 2014-09-08 2017-09-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 医用イメージング装置
US11253178B2 (en) 2015-01-29 2022-02-22 Medtronic, Inc. Noninvasive assessment of cardiac resynchronization therapy
US11219769B2 (en) 2016-02-26 2022-01-11 Medtronic, Inc. Noninvasive methods and systems of determining the extent of tissue capture from cardiac pacing
US10780279B2 (en) 2016-02-26 2020-09-22 Medtronic, Inc. Methods and systems of optimizing right ventricular only pacing for patients with respect to an atrial event and left ventricular event
EP3264365A1 (en) 2016-06-28 2018-01-03 Siemens Healthcare GmbH Method and device for registration of a first image data set and a second image data set of a target region of a patient
US10532213B2 (en) 2017-03-03 2020-01-14 Medtronic, Inc. Criteria for determination of local tissue latency near pacing electrode
US10402969B2 (en) * 2017-03-10 2019-09-03 General Electric Company Methods and systems for model driven multi-modal medical imaging
US10987517B2 (en) 2017-03-15 2021-04-27 Medtronic, Inc. Detection of noise signals in cardiac signals
JP6933489B2 (ja) * 2017-04-17 2021-09-08 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及びそれを含む超音波診断装置並びに医用画像処理プログラム
EP3658227B1 (en) 2017-07-28 2021-05-12 Medtronic, Inc. Cardiac cycle selection
EP3658017B1 (en) 2017-07-28 2023-07-26 Medtronic, Inc. Generating activation times
US11419539B2 (en) 2017-12-22 2022-08-23 Regents Of The University Of Minnesota QRS onset and offset times and cycle selection using anterior and posterior electrode signals
US10433746B2 (en) 2017-12-22 2019-10-08 Regents Of The University Of Minnesota Systems and methods for anterior and posterior electrode signal analysis
US10799703B2 (en) 2017-12-22 2020-10-13 Medtronic, Inc. Evaluation of his bundle pacing therapy
US10492705B2 (en) 2017-12-22 2019-12-03 Regents Of The University Of Minnesota Anterior and posterior electrode signals
US10786167B2 (en) 2017-12-22 2020-09-29 Medtronic, Inc. Ectopic beat-compensated electrical heterogeneity information
US10617318B2 (en) 2018-02-27 2020-04-14 Medtronic, Inc. Mapping electrical activity on a model heart
US10668290B2 (en) 2018-03-01 2020-06-02 Medtronic, Inc. Delivery of pacing therapy by a cardiac pacing device
US10918870B2 (en) 2018-03-07 2021-02-16 Medtronic, Inc. Atrial lead placement for treatment of atrial dyssynchrony
US10780281B2 (en) 2018-03-23 2020-09-22 Medtronic, Inc. Evaluation of ventricle from atrium pacing therapy
WO2019191602A1 (en) 2018-03-29 2019-10-03 Medtronic, Inc. Left ventricular assist device adjustment and evaluation
US10940321B2 (en) 2018-06-01 2021-03-09 Medtronic, Inc. Systems, methods, and interfaces for use in cardiac evaluation
US11304641B2 (en) 2018-06-01 2022-04-19 Medtronic, Inc. Systems, methods, and interfaces for use in cardiac evaluation
EP3711677A1 (en) * 2019-03-18 2020-09-23 Koninklijke Philips N.V. Methods and systems for acquiring composite 3d ultrasound images
US11547858B2 (en) 2019-03-29 2023-01-10 Medtronic, Inc. Systems, methods, and devices for adaptive cardiac therapy
US11697025B2 (en) 2019-03-29 2023-07-11 Medtronic, Inc. Cardiac conduction system capture
US11497431B2 (en) 2019-10-09 2022-11-15 Medtronic, Inc. Systems and methods for configuring cardiac therapy
US11642533B2 (en) 2019-11-04 2023-05-09 Medtronic, Inc. Systems and methods for evaluating cardiac therapy
US12023503B2 (en) 2020-07-30 2024-07-02 Medtronic, Inc. ECG belt systems to interoperate with IMDs
US11813464B2 (en) 2020-07-31 2023-11-14 Medtronic, Inc. Cardiac conduction system evaluation

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2156112C1 (ru) * 1999-12-15 2000-09-20 Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт МЗ России Способ определения васкуляризации очаговых поражений печени
RU2207808C2 (ru) * 1998-04-09 2003-07-10 Амершем Хелт АС Применение контрастных агентов в форме частиц в диагностической визуализации для изучения физиологических параметров
US7079674B2 (en) * 2001-05-17 2006-07-18 Siemens Corporate Research, Inc. Variational approach for the segmentation of the left ventricle in MR cardiac images
US20070238952A1 (en) * 2005-07-29 2007-10-11 Jan Boese Registering intra-operative image data sets with pre-operative 3D image data sets on the basis of optical surface extraction

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3878462B2 (ja) * 2001-11-22 2007-02-07 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 画像診断支援システム
US7499743B2 (en) * 2002-03-15 2009-03-03 General Electric Company Method and system for registration of 3D images within an interventional system
DE602004015796D1 (de) * 2004-10-01 2008-09-25 Medcom Ges Fuer Medizinische B Registrierung eines Ultraschallbildes mit einem Bild aus einem 3D-Scan, beispielsweise von einer Computertomographie (CT) oder Magnetspintomographie (MR)
JP2008523871A (ja) * 2004-12-15 2008-07-10 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 マルチモダリティ画像のレジストレーション
CN1862596A (zh) * 2005-04-19 2006-11-15 西门子共同研究公司 针对心脏展开的所融合的pet－ct可视化的系统和方法
US8406851B2 (en) * 2005-08-11 2013-03-26 Accuray Inc. Patient tracking using a virtual image
US20070049817A1 (en) * 2005-08-30 2007-03-01 Assaf Preiss Segmentation and registration of multimodal images using physiological data
US8157736B2 (en) * 2006-04-18 2012-04-17 Siemens Corporation System and method for feature detection in ultrasound images
US7996060B2 (en) * 2006-10-09 2011-08-09 Biosense Webster, Inc. Apparatus, method, and computer software product for registration of images of an organ using anatomical features outside the organ
US8189895B2 (en) * 2006-11-13 2012-05-29 Koninklijke Philips Electronics N.V. Fused perfusion and functional 3D rotational angiography rendering
DE102007010806B4 (de) * 2007-03-02 2010-05-12 Siemens Ag Verfahren zum Schaffen erweiterter Möglichkeiten bei der Verwendung von für den Einsatz von Registrierungsverfahren ungeeigneten Bilddaten eines Patienten und Röntgenangiographiesystem
US7995864B2 (en) * 2007-07-03 2011-08-09 General Electric Company Method and system for performing image registration

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2207808C2 (ru) * 1998-04-09 2003-07-10 Амершем Хелт АС Применение контрастных агентов в форме частиц в диагностической визуализации для изучения физиологических параметров
RU2156112C1 (ru) * 1999-12-15 2000-09-20 Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт МЗ России Способ определения васкуляризации очаговых поражений печени
US7079674B2 (en) * 2001-05-17 2006-07-18 Siemens Corporate Research, Inc. Variational approach for the segmentation of the left ventricle in MR cardiac images
US20070238952A1 (en) * 2005-07-29 2007-10-11 Jan Boese Registering intra-operative image data sets with pre-operative 3D image data sets on the basis of optical surface extraction

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Fleute M. et al. Integrated approach for matching statistical shape models with intra-operative 2D and 3D data. Proceedings of MICCAI (2002). *
Weese J. et al. 2D3D registration and motion tracking for surgical interventions. Philips Journal of Research, v. 51, Issue 2, 1998, p. 299-316. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2657855C2 (ru) * 2013-04-03 2018-06-15 Конинклейке Филипс Н.В. Система трехмерной ультразвуковой визуализации

Also Published As

Publication number Publication date
CN101903909B (zh) 2013-05-29
US20100254583A1 (en) 2010-10-07
BRPI0821279A2 (pt) 2015-06-16
JP5841335B2 (ja) 2016-01-13
RU2010129963A (ru) 2012-01-27
CN101903909A (zh) 2010-12-01
JP2011506033A (ja) 2011-03-03
WO2009081318A1 (en) 2009-07-02
EP2225724A1 (en) 2010-09-08
BRPI0821279A8 (pt) 2016-02-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2472442C2 (ru) Система для комплексного слияния данных формирования изображения на основании статистических моделей анатомии
US11642173B2 (en) Image-based navigation system and method of using same
EP1837828B1 (en) Image registration using locally-weighted fitting
US5889524A (en) Reconstruction of three-dimensional objects using labeled piecewise smooth subdivision surfaces
CN109589170B (zh) 医学成像中的左心耳闭合引导
JP5039295B2 (ja) 医学的介入手順で使用するためのイメージング・システム
CA2625162C (en) Sensor guided catheter navigation system
AU2007221876B2 (en) Registration of images of an organ using anatomical features outside the organ
US8150113B2 (en) Method for lung lesion location identification
US9384546B2 (en) Method and system for pericardium based model fusion of pre-operative and intra-operative image data for cardiac interventions
Liao et al. A review of recent advances in registration techniques applied to minimally invasive therapy
RU2594811C2 (ru) Визуализация для навигационного указания
JP2015506188A (ja) 容積測定モダリティからの構造の未較正内視鏡のビデオへのオーバレイ及び動き補償
JP2007537816A (ja) 被検体の構造体をマッピングする医療撮像システム
JP2014509895A (ja) 血管インターベンションプロシージャにおいてインターベンション装置の正確な誘導を支援する画像表示を提供する画像診断システム及び方法
CN114831729B (zh) 超声心动图和ct多模态图像融合的左心耳封堵模拟系统
JP2021504046A (ja) 動的術中セグメンテーションデータに対する静的術前計画データの位置合わせ
Nisar et al. 3D localization of vena contracta using Doppler ICE imaging in tricuspid valve interventions
JP2020028714A (ja) 肺静脈のマッピング後自動識別
KR20210108178A (ko) 2d xa 영상과 3d cta 영상 간의 강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
JP2024516952A (ja) 心臓弁をモデリングするための方法
Ma et al. Echocardiography to magnetic resonance image registration for use in image-guide electrophysiology procedures
WO2023118994A1 (en) Directing an ultrasound probe using known positions of anatomical structures
WO2009077971A1 (en) Fusion of cardiac 3d ultrasound and x-ray information by means of epicardial surfaces and landmarks
Pace Real-time 4D Ultrasound Reconstruction for Image-guided Intracardiac Interventions

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20161213