RU2700114C1 - Устройство, система визуализации и способ коррекции медицинского изображения молочной железы - Google Patents

Устройство, система визуализации и способ коррекции медицинского изображения молочной железы Download PDF

Info

Publication number
RU2700114C1
RU2700114C1 RU2018128833A RU2018128833A RU2700114C1 RU 2700114 C1 RU2700114 C1 RU 2700114C1 RU 2018128833 A RU2018128833 A RU 2018128833A RU 2018128833 A RU2018128833 A RU 2018128833A RU 2700114 C1 RU2700114 C1 RU 2700114C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
mammary gland
medical image
image
scanned image
scanned
Prior art date
Application number
RU2018128833A
Other languages
English (en)
Inventor
Бьорн ЭЙБЕН
Свен КАБУС
Томас БУЕЛОВ
Кристиан ЛОРЕНЦ
Дэвид Джон ХОУКС
Джон Гарольд ХИПВЕЛЛ
Василеос ВАВУРАКИС
Original Assignee
Конинклейке Филипс 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 Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Application granted granted Critical
Publication of RU2700114C1 publication Critical patent/RU2700114C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/004—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A61B5/0064—Body surface scanning
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0082—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes
    • A61B5/0091—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes for mammography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/43—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems
    • A61B5/4306—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems for evaluating the female reproductive systems, e.g. gynaecological evaluations
    • A61B5/4312—Breast evaluation or disorder diagnosis
    • 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
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • 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
    • A61B6/502—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 breast, i.e. mammography
    • 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
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/08—Volume rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/18—Image warping, e.g. rearranging pixels individually
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • 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
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • 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
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • 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
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • 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
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • 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
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20182—Noise reduction or smoothing in the temporal domain; Spatio-temporal filtering
    • 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
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • 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
    • G06T2207/30068—Mammography; Breast

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Reproductive Health (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к устройству и способу для коррекции медицинского изображения молочной железы, а также к системе визуализации. Устройство для коррекции медицинского изображения молочной железы содержит блок ввода медицинского изображения, потенциально демонстрирующего искусственные деформации молочной железы, блок ввода отсканированного изображения, изображающего молочную железу в заданном положении субъекта и содержащего информацию о поверхности молочной железы, блок моделирования для формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы, при этом смоделированное медицинское изображение изображает молочную железу в том же заданном положении субъекта, что и отсканированное изображение, и представляет поверхность молочной железы поверхностной сеткой, а блок моделирования выполнен с возможностью формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы на основе волюметрической биомеханической модели, материальные параметры которой изменяемы для согласования биомеханической модели с поверхностью молочной железы, выделенной из отсканированного изображения, и блок коррекции для определения поправок для коррекции смоделированного медицинского изображения молочной железы на предмет искусственных деформаций с использованием отсканированного изображения путем применения сопоставления поверхностей между поверхностной сеткой и отсканированным изображением и для применения определенных поправок к полученному медицинскому изображению с получением скорректированного медицинского изображения. Система визуализации для получения медицинского изображения молочной железы содержит блок получения медицинского изображения, блок получения отсканированного изображения, устройство для коррекции медицинского изображения молочной железы и блок вывода для вывода скорректированного медицинского изображения молочной железы. Способ коррекции медицинского изображения молочной железы выполняется устройством. Машиночитаемый носитель информации содержит средства программного кода, которые при исполнении процессором обусловливают выполнение компьютером этапов способа. Использование группы изобретений позволяет улучшить коррекцию медицинского изображения молочной железы, в частности в отношении деформаций, вызываемых оборудованием, используемым для получения медицинского изображения молочной железы. 4 н. и 11 з.п. ф-лы, 3 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее изобретение относится к устройству и способу для коррекции медицинского изображения молочной железы, а также к системе визуализации.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Трудность в формировании изображения молочной железы, хирургического лечения молочной железы и планировании терапии состоит в том, что форма молочной железы значительно изменяется при помещении пациента в необходимое положение, например, в положение лежа на животе во время получения изображения МРТ, в положения лежа на спине во время хирургической операции или лучевой терапии и в вертикальное положение во время оптического формирования изображения поверхности. Для решения этой проблемы в планировании и контроле по изображению хирургической операции или планировании лучевой терапии можно использовать согласования различных проекций молочной железы.
Для согласования различных проекций стандартное совмещение на основе изображений не подходит, так как в стандартном клиническом рабочем процессе волюметрических изображений в положении лежа на спине (или даже в вертикальном положении) не получают. Получение этих дополнительных изображений привело бы к значительному усложнению (время, затраты и неудобство для пациента) рабочего процесса и вряд ли станет общепринятой практикой.
Совмещение изображений молочной железы в положении лежа на животе и лежа на спине путем введения биомеханической модели, как описано в работе Eiben, В., Han, L., Hipwell, J., Mertzanidou, Т., Kabus, S., Buelow, Т., Lorenz, C., Newstead, G., Abe, H., Keshtgar, M., Ourselin, S., Hawkes, D.: Biomechanically guided prone-to-supine image registration of breast MRI using an estimated reference state. В трудах: Biomedical Imaging (ISBI), 2013 IEEE 10th International Symposium on. pp. 214-217 (2013), оказалось обнадеживающим и успешным во многих случаях. Однако между моделью для вертикального положения и оптически отсканированной поверхностью молочной железы (тоже в вертикальном положении) достаточно хорошее согласование не гарантируется. Это в какой-то степени обусловлено оборудованием для МРТ-сканирования и опоры пациента. Даже молочные железы тщательно позиционированных пациентов могут демонстрировать значительные вдавления на поверхности кожи (например, из-за катушек МРТ), особенно в медиальной области вдоль грудины.
В US 2014/0044333 А1 описаны система и способ обеспечения совмещения между формами молочных желез до и после хирургической операции. Предложена концептуальная модель совмещения, которая совмещает волюметрические изображения молочной железы, полученные до хирургического вмешательства, с изображениями поверхности во время операции. Способ включает в себя этапы, на которых:
определяют границы воздух/ткань на основе волюметрического изображения, созданного в первый момент времени;
обрабатывают волюметрическое изображение с помощью фильтра изображения для подчеркивания границы воздух/ткань и
совмещают поверхностное оптически отсканированное изображение с отфильтрованным волюметрическим изображением, причем поверхностное оптически отсканированное изображение создают во второй момент времени.
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Задачей изобретения является создание устройства, системы и способа улучшенной коррекции медицинского изображения молочной железы, в частности в отношении деформаций, вызываемых оборудованием, используемым для получения медицинского изображения молочной железы.
Первой особенностью настоящего изобретения является предложение устройства для коррекции медицинского изображения молочной железы, которое содержит:
- блок ввода медицинского изображения для получения медицинского изображения молочной железы субъекта, которое потенциально демонстрирует искусственные деформации молочной железы;
- блок ввода отсканированного изображения для получения отсканированного изображения молочной железы того же субъекта, которое изображает молочную железу в заданном положении субъекта и содержит информацию о поверхности молочной железы, причем блок моделирования выполнен с возможностью формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы на основе волюметрической биомеханической модели, материальные параметры которой изменяемы для согласования биомеханической модели с поверхностью молочной железы, выделенной из отсканированного изображения,
- блок моделирования для формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы из полученного медицинского изображения молочной железы, причем медицинское изображение молочной железы изображает молочную железу в том же самом заданном положении субъекта, что и в случае отсканированного изображения, и представляет поверхность молочной железы с помощью поверхностной сетки, и
- блок коррекции для определения поправок для коррекции смоделированного медицинского изображения молочной железы в отношении указанных искусственных деформаций с использованием отсканированного изображения путем применения сопоставления поверхностей между поверхностной сеткой и отсканированным изображением и для применения определенных поправок к полученному медицинскому изображению молочной железы с получением скорректированного медицинского изображения молочной железы.
Другой особенностью настоящего изобретения является предложение системы визуализации, содержащей:
- блок получения медицинского изображения для получения медицинского изображения молочной железы субъекта, которое потенциально демонстрирует искусственные деформации молочной железы;
- блок получения отсканированного изображения для получения отсканированного изображения молочной железы того же самого субъекта, которое изображает молочную железу в заданном положении субъекта и содержит информацию о поверхности молочной железы,
- устройство, описанное в настоящем документе, для коррекции медицинского изображения молочной железы, полученного с помощью блока получения медицинского изображения, с использованием полученного отсканированного изображения, и
- блок вывода для вывода скорректированного медицинского изображения молочной железы.
Другими особенностями настоящего изобретения является предложение соответствующего способа, компьютерной программы, которая содержит средства программного кода для вызова исполнения компьютером этапов способа, описанного в настоящем документе, когда компьютерная программа выполняется на компьютере, а также некратковременного машиночитаемого носителя информации, хранящего в себе компьютерный программный продукт, который при исполнении процессором вызывает реализацию способа, описанного в настоящем документе.
Предпочтительные варианты реализации настоящего изобретения определены в зависимых пунктах. Следует понимать, что заявленные способ, система, компьютерная программа и носитель имеют похожие и/или идентичные предпочтительные варианты реализации, что и заявленная система, в частности, как определено в зависимых пунктах и как описано в настоящем документе.
Настоящее изобретение основано на идее коррекции медицинских изображений молочной железы (например, МРТ-изображений молочной железы или маммографических изображений) в отношении указанных деформации, например вдавлений на поверхности кожи (вызванных, например, конструкцией катушек для молочных желез, используемых при формировании изображений МРТ). Эти деформации, например вдавления, видны на медицинском изображении молочной железы, например, на МРТ-изображении в положении лежа на животе, и распространяются на смоделированные формы молочной железы в других положениях субъекта, таких как вертикальное положение или положение лежа на спине. Коррекция выполняется на основе смоделированной формы молочной железы (т.е. смоделированного медицинского изображения молочной железы в конкретном положении, например, в вертикальном положении), сформированной из исходного медицинского изображения молочной железы (например, МРТ-скана в положении лежа на животе) и отсканированного изображения, содержащего (3D) информацию о поверхности молочной железы (например, оптического 3D-скана поверхности). Другими словами, отсканированное изображение должно быть таким, чтобы можно было выделить информацию о поверхности. Для этой коррекции применяется сопоставление поверхностей между смоделированных медицинским изображением молочной железы и отсканированным изображением.
Следует отметить, что заранее может быть неизвестно, действительно ли медицинское изображение молочной железы демонстрирует искусственные деформации молочной железы или нет. Поэтому упоминается медицинское изображение молочной железы, потенциально демонстрирующее искусственные деформации. Или же, упоминаться может просто медицинское изображение молочной железы субъекта. Несмотря на эту неопределенность медицинское изображение молочной железы рассматривается как содержащее такие деформации. Под искусственными деформациями могут пониматься неестественные деформации, например, вызванные воздействиями, отличными от гравитации, такие как деформации, вызванные оборудованием, используемым для получения медицинского изображения молочной железы.
Например, остаточная ошибка между моделью для вертикального положения (например, полученной из МРТ в положении лежа на животе) и оптическим сканом поверхности может быть скорректирована путем наложения ограничения на смещение узловых точек кожи таким образом, чтобы эти узловые точки совпадали с поверхностью кожи, изображение которой получено с помощью оптического 3D-сканера. Поэтому блок коррекции может быть выполнен с возможностью определения указанных поправок путем наложения ограничения на смещение узловых точек кожи указанной поверхностной сетки таким образом, чтобы указанные узловые точки кожи совпадали с поверхностью кожи, представленной отсканированным изображением поверхности. В одном из возможных вариантов осуществления данного этапа используют этап сопоставления поверхностей. Другой проблемой, связанной с возможностью клинического применения специфичной для субъекта биомеханической модели, является то, что материальные параметры часто неизвестны, а в литературе сообщалось о широких вариациях жесткости. Поэтому предлагается варьировать материальные параметры биомеханической модели таким образом, что биомеханическая модель (ее поверхность) согласована с (целевой) поверхностью молочной железы, выделенной из отсканированного изображения.
В одном варианте реализации указанный блок моделирования выполнен с возможностью жесткого согласования сформированной поверхностной сетки с поверхностью молочной железы, выделенной из отсканированного изображения, с оптимизацией материальных параметров биомеханической модели. Таким образом, волюметрическая биомеханическая модель может быть обновлена на этом основании, т.е. на основании результата данной оптимизации.
В одном варианте реализации блок (33) моделирования выполнен с возможностью вариации материальных параметров биомеханической модели, включающей в себя модуль сдвига и/или модуль объемной упругости.
В одном варианте реализации данный блок коррекции выполнен с возможностью определения поля векторов смещения, указывающих локальные поправки указанной поверхностной сетки, и применения данного поля векторов смещения к полученному медицинскому изображению молочной железы для получения скорректированного медицинского изображения молочной железы. Такое поле векторов смещения содержит множество векторов смещения для множества местоположений и делает возможной довольно точную коррекцию.
Блок моделирования может быть выполнен с возможностью формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы, на котором молочная железа представлена волюметрической сеткой, включающей в себя указанную поверхностную сетку и объемную сетку. Такая волюметрическая сетка (называемая также «конечно-элементной», или «КЭ-сеткой») является математическим представлением биомеханической модели, используемой для численных моделирований и может содержать тетраэдральные объемные элементы (образующий объемную сетку), которые представляют ткань молочной железы, и треугольные мембранные элементы (образующие поверхностную сетку), которые представляю кожу. Биомеханическая модель является геометрическим представлением органа (например, в виде тетраэдральной сетки) с локально распределенной информацией, уместной с механической точки зрения, такой как плотность и эластичность.
Преимуществом является то, что с использованием этой волюметрической сетки блок коррекции применяет искривление поверхности. Такое искривление поверхности может включать в себя один или более этапов выполнения коррекции с повышенной точностью и эффективностью.
В одном варианте реализации блок коррекции выполнен с возможностью определения указанных поправок путем применения расчета смещения для приведения поверхностной сетки к поверхностному отсканированному изображению, т.е. для приведения поверхности кожи биомеханической модели к целевой сетке, которая используется на этапе искривления сетки, являющейся поверхностной сеткой отсканированного изображения. Это обеспечивает требуемое согласование двух сеток.
В другом варианте реализации блок коррекции выполнен с возможностью определения указанных поправок путем применения сглаживания, в частности лапласовского сглаживания сетки, для регуляризации объемной сетки. Эти этапы действуют в качестве сглаживания этапа коррекции. Например, линейная коррекция предпочтительнее осциляционной (при этом «линейный» и «осциляционный» относятся к профилю, полученному из поверхности коррекции); другими словами, однородная поверхность коррекции предпочтительнее неоднородной поверхности коррекции.
В другом варианте реализации блок коррекции выполнен с возможностью применения ограничения площади для сокращения локальных изменений в площади поверхности молочной железы.
Благодаря этому поддерживается площадь каждой подобласти сетки (например, треугольника) поверхности сетки. С точки зрения расчетов и моделирования сетка с более или менее равными размерами площадей треугольников предпочтительнее сетки всего лишь с несколькими и очень маленькими подобластями (например, треугольниками).
В другом варианте реализации блок коррекции выполнен с возможностью применения предотвращения самопересечения во избежание пересечений сетки. Это обеспечивает получение четко выраженной поверхности сетки без пересечений сетки.
Вообще, с помощью настоящего изобретения могут быть скорректированы любые медицинские изображения молочной железы. Предпочтительно медицинское изображение молочной железы является КТ-изображением, в частности КТ-изображением в положении лежа на спине, МРТ-изображением, в частности МРТ-изображением в положении лежа на животе, или маммографическим изображением. Отсканированное изображение обычно может быть любым отсканированным изображением, изображающим молочную железу в любом положении. Предпочтительно отсканированное изображение является отсканированным изображением в вертикальном положении, причем блок моделирования выполнен с возможностью формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы в вертикальном положении.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Эти и другие особенности настоящего изобретения очевидны из вариантов реализации, описанных здесь, и будут пояснены со ссылкой на данные варианты реализации. На чертежах:
на Фиг. 1 представлена схематическая диаграмма варианта реализации системы визуализации и устройства в соответствии с настоящим изобретением.
на Фиг. 2 представлена схематическая диаграмма примера рабочего процесса для использования вместе с настоящим изобретением, и
на Фиг. 3 представлены различные изображения, иллюстрирующие различные элементы настоящего изобретения.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
На Фиг. 1 представлена схематическая диаграмма варианта реализации системы 1 визуализации и устройства 30 для коррекции медицинского изображения молочной железы в соответствии с настоящим изобретением.
Система 1 визуализации содержит блок 10 получения медицинского изображения для получения медицинского изображения молочной железы субъекта, которое может изображать деформации молочной железы. В этом примере реализации блок 10 получения медицинского изображения является блоком получения изображения МРТ (магнитно-резонансного изображения) для получения МРТ-изображения 11 молочной железы в положении лежа на животе с помощью катушки 12 для молочной железы и других элементов обычного блока получения МРТ-изображения. Катушка 12 для молочной железы, расположенная вокруг молочной железы, часто приводит к вдавлениям, которые видны на МРТ-изображении и должны быть скорректированы устройством 30.
Система 1 визуализации дополнительно содержит блок 20 получения отсканированного изображения для получения отсканированного изображения 21 молочной железы того же самого субъекта, которое изображает молочную железу в заданном положении субъекта. В этом примере реализации блок 20 получения отсканированного изображения представляет собой оптический 3D-сканер, в котором оптическая камера 22 вращается вокруг субъекта, чтобы собранные данные изображения формировали отсканированное изображение субъекта, по меньшей мере молочной железы субъекта.
Система 1 визуализации дополнительно содержит устройство 30 для коррекции медицинского изображения 11 молочной железы, полученного с помощью блока 10 получения медицинского изображения, путем использования полученного отсканированного изображения 21. Устройство 30 может быть, например, процессором, компьютером, рабочей станцией, и может быть осуществлено в виде программного обеспечения и/или оборудования.
Система 1 визуализации дополнительно содержит устройство 40 вывода для вывода скорректированного медицинского изображения молочной железы. Устройство 40 вывода может быть, например, дисплеем для отображения врачом скорректированного медицинского изображения молочной железы для диагностических целей.
Рак молочной железы является наиболее распространенным онкологическим заболеванием у женщин по всему миру, а у женщин в Великобритании пожизненный риск развития этого заболевания составляет один к восьми. Объединенная информация из различных изображений или согласование изображений и содержащейся информации с хирургической или интервенционной обстановкой могли бы принести пользу для выявления, диагностики и оперативных вмешательств. Для достижения этой цели требуется установить точное соответствие между изображениями или между изображениями и реальной ситуацией. Молочная железа является мягким органом и подвержена деформациям при изменении положения субъекта. Разные процедуры требуют разного расположения пациента для оптимизации получения изображения (например, МРТ в положении лежа на животе), повышения устойчивости и комфорта пациента (например, лучевая терапия в положении лежа на спине) или учета конкретных обстоятельств (например, хирургическая операция в положении лежа на спине).
Целью совмещения изображений молочной железы в положении лежа на животе и лежа на спине является установление соответствия между изображениями при наличии больших деформаций. Одно лишь стандартное совмещение на основе интенсивности вряд ли даст достаточное согласование ввиду отсутствия первоначального перекрытия между изображениями. Но, поскольку главным источником деформации молочной железы при смене положений пациента является гравитация, для прогнозирования вызываемых гравитацией деформаций можно использовать знания, основанные на механике сплошных сред. Такие деформации могут быть, в свою очередь, эффективно использованы в качестве ориентира в процедурах совмещения. Хотя в некоторых известных подходах используют только механические моделирования для прогнозирования одной конфигурации пациента на основе другой, альтернативные стратегии объединяют биомеханические моделирования со стандартными способами совмещения изображений или стремятся к более высокому уровню интеграции между моделированием и совмещением.
Предоперационные MP-изображения с динамическим контрастированием (DCE) являются частью стандартной клинической процедуры для некоторых пациентов и обеспечивают важную информацию об объеме и местоположении ткани раковой опухоли. Это стимулирует использования MP-изображений с DCE для контроля хирургических процедур. Однако в современном клиническом рабочем процессе пары 3D-изображений в положении лежа на животе и лежа на спине обычно недоступны во время операции, что потенциально ограничивает использование подходов с совмещением изображений на основе изображения. Например, КТ-изображения в положении лежа на спине получают только после хирургической операции, чтобы облегчить планирование подведения доз для лучевой терапии. Другой проблемой, связанной с возможностью клинического применения специфичной для пациента биомеханической модели, является то, что материальные параметры часто неизвестны, а в литературе сообщалось о широких вариациях жесткости. Это побудило к оптимизации материальных параметров.
В случае операции на молочных железах с контролем по изображению МРТ молочной железы в положении лежа на спине может обеспечить информацию об объеме и местоположении очага в положении для операции. Поэтому данную конфигурацию использовали в исследованиях для оценки возможности осуществления вмешательств в молочную железу с контролем по изображению. Тем не менее, положение для формирования изображения лежа на спине до сих пор не является стандартным в клинической практике. В последние годы стали популярны методы оптического формирования изображения поверхности. Данный быстрый, неинвазивный и, по сравнению с МРТ, относительно недорогой метод визуализации может быть использован для формирования изображения пациента в предназначенных для операции вертикальном положении или положении лежа на спине. Это может обеспечить ценное дополнение к предоперационному МРТ в положении лежа на животе для планирования операции, контроля во время операции или косметической оценки, когда изображение в положении лежа на животе искривляют в направлении целевой поверхности.
В соответствии с особенностью настоящего изобретения предлагается способ совмещения изображения с поверхностью, который в вариантах реализации включает в себя конечно-элементное (КЭ) биомеханическое моделирование, оптимизацию материальных параметров и искривление поверхности для преобразования MP-изображений в положении лежа на животе в целевую поверхность в положении лежа на спине или в вертикальном положении. В целях проверки правильности целевая поверхность может быть выделена из предназначенной для планирования лучевой терапии КТ-скана в положении лежа на спине, чтобы можно было оценить ошибку совмещения целевой поверхности (TRE) в пределах объема молочной железы. Подробности примера неограничивающего сценария поясняются далее.
МРТ-изображение в положении лежа на животе и КТ-изображение в положении лежа на спине (используемые только для проверки правильности, но не обязательные или доступные в практической ситуации) сегментируют путем первого оконтуривания поверхности кожи пациента. MP-изображения дополнительно обрабатывают и выделяют поверхность пекторальной мышцы для определения задней границы биомеханической модели. Затем внутренние структуры молочной железы дополнительно сегментируют на жировую и фиброзно-железистую ткани с использованием, например, сегментации изображения на основе максимизации ожидания. После сегментации геометрию молочной железы дискретизируют в КЭ-сетку, состоящую из тетраэдральных элементов для представления ткани молочной железы и треугольных мембранных элементов для представления кожи. Каждый элемент обозначают в соответствии с результатом сегментации класса ткани. В качестве материального уравнения для жировой и фиброзно-железистой ткани выбирали:
Figure 00000001
где
μ и к - материальные параметры в виде модулей сдвига и объемной упругости, соответственно,
J - детерминант градиента деформации, а
I1 - первый инвариант девиатора правого тензора Коши-Грина.
Для мембранных элементов кожи используется экспоненциальное материальное уравнение:
Figure 00000002
согласно Veronda и Westmann (которое описано в работе Veronda, D.R. and Westmann, R.A., "Mechanical characterization of skin - finite deformations," Journal of Biomechanics 3(1), 111-124 (1970)), где
Figure 00000003
обозначают первый и второй инвариант двумерного тензора деформации Коши-Грина, а
αs, βs и cs - материальные параметры.
Граничные условия модели молочной железы выбирают таким образом, чтобы граница раздела молочная железа - грудная клетка считалась неподвижной, тогда как кожа считается свободной от усилий. Узлы на верхней и нижней плоскостях ограничивают осевым перемещением в плоскости.
На Фиг. 2 приведен обзор стратегии оптимизации материала, которая в варианте реализации может представлять собой первый этап предлагаемого способа коррекции. Основанная на МРТ в положении лежа на животе биомеханическая модель формируется на этапе S10, как описано ниже, и вместе с целевым изображением образует выход оптимизации.
Цель процедуры оптимизации состоит в хорошем, насколько это возможно, согласовании биомеханической модели и целевой поверхности исключительно за счет варьирования материальных параметров биомеханической модели. С этой целью модуль сдвига и оптимизируют для жировой и фиброзно-железистой ткани, используя при этом фиксированное соотношение между значениями жесткости этих классов ткани. С другой стороны, модуль объемной упругости λ устанавливают таким образом, чтобы он напоминал коэффициент Пуассона, учитывающий почти несжимаемость моделируемой ткани. Для кожи параметр cs выбран в качестве свободного параметра в процедуре оптимизации, поскольку он связан с
Figure 00000004
, который, в свою очередь, может быть интерпретирован как мера изменения площади поверхности.
Биомеханическое моделирование на этапе S11 содержит два этапа. На первом этапе устраняют воздействия гравитации путем оценки ненагруженной конфигурации. На втором этапе гравитацию моделируют в соответствии с конфигурацией целевой поверхности (т.е. в положении лежа на спине или в вертикальном положении). На этапе S12 в смоделированной целевой конфигурации из модели выделяют поверхность кожи, чтобы облегчить жесткое совмещение с целевой поверхностью при помощи итеративного алгоритма ближайших точек (ICP) на этапе S13. Поскольку изменения материальных параметров также влияют на жесткое согласование смоделированной и целевой поверхностей, после каждого моделирования повторно выполняют ICP.
На этапе S14 с помощью целевой функции оценивают качество совмещения между моделированием нагрузки и целевой поверхностью оценивают. Для этого используют евклидово расстояние между точкой и поверхностью. Пусть Psim(μf, μg, cs)={P1, P2 …, PN} - это N точек подвижной поверхностной сетки, т.е. выделенные точки кожи биомеханического моделирования нагрузки. Пусть также Sscan - это целевая поверхность, тогда целевую функцию задают с помощью среднего минимального расстояния d каждой точки до поверхности.
Figure 00000005
На Фиг. 2 кратко описан пример реализации способа в соответствии с настоящим изобретением, отражающий возможный рабочий процесс. Способ включает в себя рабочий процесс 100 оптимизации материальных параметров и последующий рабочий процесс 200 искривления.
Выходными данными рабочего процесса 100 оптимизации материальных параметров являются материальные параметры, а также однородная жесткая матрица, которую используют для создания преобразованной поверхностной сетки S'rigid. Как видно из Фиг. 2, оценка целевой функции на этапе S14 включает в себя ряд расчетов, в том числе двух биомеханических моделей, и применение итеративного алгоритма ближайших точек. Эти этапы, в частности, делают процесс вычислительно затратным. Кроме того, нет градиента целевой функции. Поэтому на шаге S15 в качестве оптимизатора используется симплексный алгоритм Нельдера-Мида (который описан в работе Nelder, J.A. and Mead, R., "A simplex method for function minimization," The Computer Journal 7(4), 308-313 (1965)), который определяет обновленные материальные параметры на этапе S16.
Одни лишь оптимизированные материальные параметры необязательно гарантируют достаточно хорошее согласование между моделированием нагрузки и соответствующей отсканированной поверхности. Это в какой-то степени обусловлено оборудованием для МРТ-сканирования и опоры пациента. Даже молочные железы тщательно позиционированного пациента могут демонстрировать сильные поверхностные вдавления, особенно в медиальной области вдоль грудины, например, из-за используемых катушек 12 для молочной железы (см. Фиг. 1). Одним из способов достижения этой деформации в биомеханическом моделировании могли бы стать дополнительные поверхностные силы, которые противодействуют деформации. Однако локально меняющаяся величина таких сил неизвестна и, следовательно, не может быть введена в моделирование. Требуется более простая альтернатива, и она предложена в настоящем документе.
В соответствии с вариантом реализации настоящего изобретения остаточную ошибку согласования при моделировании нагрузки корректируют путем наложения на узловые точки кожи ограничения на смещение таким образом, чтобы эти узловые точки совпадали с целевой поверхностью кожи. Простой проекции по ближайшему расстоянию на целевую 3D-поверхность кожи может оказаться недостаточно, так как (i) эта проекция может привести к значительным изменениям площади поверхности и, в экстремальном случае, коллапсу элементов, (ii) получающиеся в результате элементы поверхности могут быть плохого качества, и (iii) смещения необязательно гладкие.
Пример реализации рабочего процесса 200 искривления поверхности показан в блоке 200 на Фиг. 2. Оптимизация 100 материальных параметров приводит к согласованию конечно-элементной биомеханической модели с отсканированной поверхностью в положении лежа на спине (или в вертикальном положении). Материальные параметры биомеханической модели оптимизируют таким образом, чтобы улучшить меру подобия жесткого согласования отсканированной поверхности и смоделированной поверхности в соответствующем положении. Чтобы получить окончательное совмещение на основе поверхности, на этапе S17 выделенную поверхность кожи из биомеханической модели нежестким образом искривляют, чтобы привести в соответствие с жестко преобразованной целевой сеткой в положении лежа на спине или в вертикальном положении. Этот этап искривления приводит к смещениям поверхности кожи, которые впоследствии используют на этапе S18 для обновления волюметрической биомеханической модели: сначала моделируют гравитацию, как на этапе S11 оптимизации материальных параметров, затем смещения поверхности применяют к узловым точкам кожи. Это биомеханическое моделирование гравитации/смещения формирует волюметрические смещения по всей области, представляющей интерес, и позволяет преобразовывать исходное МР-изображение соответствующим образом на конечном этапе S18.
Более подробные сведения о различных необязательных составляющих предложенного метода искривления поверхности описаны далее и включают в себя расчет смещения, D, который приводит поверхность кожи биомеханической модели к целевой сетке, этап лапласовского сглаживания сетки, L, который регуляризует сетку, ограничение площади, А, которое сокращает локальные изменения в площади поверхности, и, наконец, предотвращение самопересечения, I, которое не допускает пересечений сетки.
Чтобы рассчитать смещение, пусть K будет матрицей связности поверхностной сетки кожи. Матрицу с характеристиками сглаживания можно рассчитать путем вычисления ее mD-ой степени. Кроме того, пусть вектор с ближайшими расстояниями, указывающий из центральных узловых позиций PiA,n при итерации п на поверхность S'scan, будет
Figure 00000006
тогда версия сглаживания смещений может быть рассчитана в соответствии с d'=KmD d. Эти плавно изменяющиеся смещения используют для обновления положений узловых точек в соответствии со следующей итерационной схемой:
Figure 00000007
Здесь s - это параметр масштабирования, который используют для уравновешивания зависящего от смещения компонента деформации с другими ограничениями.
В биомеханических моделированиях регулярность сетки часто является требуемым качеством. Для управления этим в ходе итераций используют лапласовское сглаживание сетки (например, как описано в работе Field, D.A., "Laplacian smoothing and delaunay triangulations," Communications in Applied Numerical Methods 4(6), 709-712 (1988)). Это, в частности, полезно в тех случаях, где нормаль к моделируемой поверхности находится под большим углом к целевой поверхности. В таких экстремальных случаях этап смещения D может привести к коллапсу подвижных элементов. Поэтому, пусть w(PiD,n) - набор индексов точек сетки, соединенных с точкой PiD,n |w|- количество соседей, тогда смещенный узел PiL можно рассчитать следующим образом:
Figure 00000008
Это означает, что каждая точка стремится переместиться к центру окружающих точек. Скалярный вес I, который во всех обработанных случаях выбирался как I=0,1, управляет величиной сглаживания.
Оба предыдущих этапа искривления сетки могут вводить локальные изменения в площадь поверхности. Чтобы сократить это изменение площади, для каждого узла рассчитывают вектор коррекции следующим образом. Пусть T={T1, …, Tj } - это треугольные элементы поверхности, соединенные с текущим узлом PiL,n. Для каждого элемента можно рассчитать отклонение от первоначальной площади поверхности А0, Tm (т.е. площади каждого треугольника до начала искривления поверхности):
Figure 00000009
Здесь векторы vTm и wTm указывают из текущего центрального узла на противоположные узлы треугольника Tm. Окончательный вектор коррекции рассчитывают следующим образом:
Figure 00000010
Обновление положений узлов может привести к самопересечению сетки. Такая ситуация наиболее вероятна в области складки под молочной железой, когда в качестве целевой конфигурации используют вертикальное положение. Поэтому можно ввести процесс предотвращения самопересечения путем контроля возможного контакта поверхности в направлении перемещения. В случае обнаружения самопересечения соответствующий узел фиксируют.
На Фиг. 3 показаны влияние контакта между молочной железой и MP-сканером (т.е. катушкой для молочной железы) в конфигурации с положением лежа на животе и пример результата методологии искривления поверхности, которая описана выше. На Фиг. 3А показана МРТ в положении лежа на животе (т.е. полученные медицинские изображения молочной железы), где стрелка указывает контакт молочной железы со сканером. На Фиг. 3В показана смоделированная поверхность в вертикальном положении (т. е. смоделированное медицинское изображение молочной железы) после этапа оптимизации материальных параметров. Контакт катушки МРТ для молочной железы распространяется на результат моделирования, как указано стрелкой. Для устранения этого эффекта рассчитывают поле векторов смещения, как показано на Фиг. 3С, с помощью искривления поверхности. Применение смещений к смоделированной поверхности дает скорректированную поверхность (т.е. скорректированное медицинское изображение молочной железы), как показано на Фиг. 3D.
Как видно из Фиг. 3, деформации, возникающие из-за контакта молочной железы пациента с катушкой МРТ, фактически уменьшены. Поле векторов смещения показывать наибольшую амплитуду в медиальной области молочной железы. Поэтому скорректированная сетка более точно представляет фактическую поверхность в вертикальном положении.
На конечном этапе смещения поверхности, рассчитанные как описано выше, могут быть использованы для обновления объемной сетки биомеханической модели с оптимизированными материальными параметрами, полученной ранее. Таким образом одновременно учитываются гравитационная нагрузка и условия смещения узлов. Для расчета волюметрических смещений можно повторно инициализировать последнее моделирование нагрузки на основе оптимизации материальных параметров. Когда гравитационная нагрузка завершается, на узлах поверхности кожи активируется пограничное условие смещения. В результате на биомеханическую модель накладываются ранее рассчитанные поверхностные смещения.
После этого волюметрические смещения полностью определены и могут быть сформированы путем составления полей векторов деформации для моделирования (i) разгрузки, (ii) повторной нагрузки и (iii) и заданного смещения. Это позволяет выполнять искривление изображения и преобразование анатомических ориентиров из положения лежа на животе в нагруженную конфигурацию.
Итак, совмещение на основе поверхностей изображений в положении лежа на животе и лежа на спине с последующим применением в хирургии с контролем по изображению сталкивается с проблемой, заключающейся в том, что целевая информация, вероятно, представляет собой не изображение с трехмерным разрешением, а, потенциально, оптический скан поверхности. Поэтому требуются алгоритмы, которые позволяют деформировать MP-изображения из положения лежа на животе в положение лежа на спине с помощью информации о целевой поверхности. В соответствии с настоящим изобретением предложена схема совмещения (или способ коррекции изображения), которая преодолевает две основные проблемы использования биомеханических моделей для моделирования большой деформации, в частности, из положения лежа на животе в положение лежа на спине или вертикальное положение, а именно: (i) неизвестные материальные параметры, а также (ii) дополнительные деформации, вносимые оборудованием для МРТ-сканирования в положении лежа на животе. Это достигается за счет процедуры оптимизации материала с последующим этапом искривления поверхности, который корректирует остаточные геометрические различия между биомеханической моделью и целевой поверхностью.
Учитывая тот факт, что для выполнения совмещения внутренняя информация не использовалась, этот способ обладает огромным потенциалом в содействии навигации в условиях хирургической операции. Преимущества подхода на основе поверхности двоякие. Вне зависимости от области клинического применения совмещение изображений в положении лежа на животе и лежа на спине может быть использовано для планирования операции и начального контроля по изображению, поскольку визуализация объема и границ очага становится доступной в нескольких положениях, а именно: лежа на спине, лежа на животе и в вертикальном положении. С точки зрения биомеханического моделирования информация, полученная в результате оптимизации материала и искривления поверхности, может быть использована на этапе обратной связи для улучшения геометрии биомеханической модели путем устранения артефактов, обусловленных катушкой МРТ, что затем приводит к обновленной оценке ненагруженной конфигурации.
Следует отметить, что приведенное выше пояснение, относящееся к фигурам, является примером реализации. Изобретение может быть также применено к другим медицинским изображениям молочной железы, полученным с помощью другого оборудования для получения изображений, таким как маммографические изображения, КТ-изображения или ультразвуковые изображения (которые могут демонстрировать артефакты деформации, вызванные ультразвуковым устройством), и/или полученные в других положениях субъекта, таких как изображение в положении лежа на спине и изображения в вертикальном положении. Отсканированное изображение может быть получено с помощью любого оборудования для получения сканированного изображения, такого как оптическая камера, сканер тела, ручное сканирующее устройство и т.д. Оба изображения могут быть получены одно за другим и непосредственно обработаны сразу после получения, но возможно также заблаговременное получение и сохранение одного или обоих изображений с обработкой в последующее время. Если медицинское изображение молочной железы и отсканированное изображение получены для субъекта в одном и том же положении (например, в вертикальном положении или в положении лежа на животе), этап определения смоделированного изображения молочной железы для приведения в то же самое положение, что и у отсканированного изображения, можно опустить.
В другом варианте реализации предложено устройство для коррекции медицинского изображения молочной железы, которое содержит:
блок ввода медицинского изображения для получения медицинского изображения молочной железы субъекта, которое потенциально демонстрирует искусственные деформации молочной железы;
блок ввода отсканированного изображения для получения отсканированного изображения молочной железы того же субъекта, которое изображает молочную железу в заданном положении субъекта;
блок моделирования для формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы из полученного медицинского изображения молочной железы, причем медицинское изображение молочной железы изображает молочную железу в том же самом заданном положении субъекта, что и на отсканированном изображении, и представляет поверхность молочной железы поверхностной сеткой; и
блок коррекции для определения поправок для коррекции смоделированного медицинского изображения молочной железы на предмет искусственных деформаций с помощью отсканированного изображения путем применения сопоставления поверхностей между поверхностной сеткой и отсканированным изображением и для применения определенных поправок к полученному медицинскому изображению молочной железы с получением скорректированного медицинского изображения молочной железы.
Кроме того, предложены соответствующие способ, компьютерная программа, некратковременный машиночитаемый носитель информации и система визуализации, содержащая указанное устройство.
Хотя изобретение проиллюстрировано и описано в подробностях на чертежах и в вышеизложенном описании, такие иллюстрация и описание нужно считать приведенными в качестве иллюстрации или примера, но не ограничивающими; настоящее изобретение не ограничено описанными вариантами реализации. При использовании на практике данного заявленного изобретения, изучении чертежей, описания и приложенной формулы изобретения специалистами в данной области могут быть придуманы и осуществлены другие изменения к описанным вариантам реализации
В формуле изобретения слово «содержащий/включающий в себя» не исключает другие элементы или этапы, а грамматические средства выражения единственного числа не исключают множественного числа. Единственный элемент или иной блок может выполнять функции нескольких пунктов, перечисленных в формуле изобретения. Сам факт того, что определенные меры изложены во взаимно отличающихся различных пунктах формулы, не означает того, комбинация этих мер не может быть использована эффективно.
Компьютерная программа может храниться/распространяться на подходящем некратковременном носителе, таком как оптический носитель информации или твердотельный носитель, поставляемый вместе с другим оборудованием или как его часть, но может также распространяться в других видах, например, через Интернет или другие проводные или беспроводные системы дальней связи.
Никакие ссылочные позиции в формуле изобретения не следует рассматривать как ограничивающие объем изобретения.

Claims (30)

1. Устройство для коррекции медицинского изображения молочной железы, содержащее:
- блок (31) ввода медицинского изображения для получения медицинского изображения молочной железы субъекта, потенциально демонстрирующего искусственные деформации молочной железы;
- блок (32) ввода отсканированного изображения для получения отсканированного изображения молочной железы того же самого субъекта, изображающего молочную железу в заданном положении субъекта и содержащего информацию о поверхности молочной железы;
- блок (33) моделирования для формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы из полученного медицинского изображения молочной железы, при этом
смоделированное медицинское изображение молочной железы изображает молочную железу в том же заданном положении субъекта, что и отсканированное изображение, и представляет поверхность молочной железы поверхностной сеткой,
а блок (33) моделирования выполнен с возможностью формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы на основе волюметрической биомеханической модели, материальные параметры которой изменяемы для согласования биомеханической модели с поверхностью молочной железы, выделенной из отсканированного изображения; и
- блок (34) коррекции для определения поправок для коррекции смоделированного медицинского изображения молочной железы на предмет искусственных деформаций с использованием отсканированного изображения путем применения сопоставления поверхностей между поверхностной сеткой и отсканированным изображением и для применения определенных поправок к полученному медицинскому изображению молочной железы с получением скорректированного медицинского изображения молочной железы.
2. Устройство по п. 1, в котором блок (33) моделирования выполнен с возможностью жесткого согласования сформированной поверхностной сетки с поверхностью молочной железы, выделенной из отсканированного изображения, c оптимизацией материальных параметров биомеханической модели.
3. Устройство по п. 1, в котором блок (34) коррекции выполнен с возможностью определения поля векторов смещения, указывающего на локальные поправки указанной поверхностной сетки, и применения данного поля векторов смещения к полученному медицинскому изображению молочной железы для получения скорректированного медицинского изображения молочной железы.
4. Устройство по п. 1, в котором блок (34) коррекции выполнен с возможностью определения указанных поправок путем наложения ограничения на смещение узловых точек кожи указанной поверхностной сетки таким образом, что узловые точки кожи совпадают с поверхностью кожи, представленной отсканированным изображением поверхности.
5. Устройство по п. 1, в котором блок (33) моделирования выполнен с возможностью формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы, на котором молочная железа представлена волюметрической сеткой, включающей в себя указанную поверхностную сетку и объемную сетку.
6. Устройство по п. 5, в котором блок (34) коррекции выполнен с возможностью определения указанных поправок путем применения искривления поверхности.
7. Устройство по п. 5, в котором блок (34) коррекции выполнен с возможностью определения указанных поправок путем применения расчета смещения для приведения поверхностной сетки к поверхностному отсканированному изображению.
8. Устройство по п. 5, в котором блок (34) коррекции выполнен с возможностью определения указанных поправок путем применения сглаживания, в частности лапласовского сглаживания сетки, для регуляризации объемной сетки.
9. Устройство по п. 5, в котором блок (34) коррекции выполнен с возможностью применения ограничения площади для сокращения локальных изменений в площади поверхности молочной железы.
10. Устройство по п. 5, в котором блок (34) коррекции выполнен с возможностью применения предотвращения самопересечения во избежание пересечений сетки.
11. Устройство по п. 1, в котором медицинское изображение молочной железы является КТ-изображением, в частности КТ-изображением в положении лежа на спине, МРТ-изображением, в частности МРТ-изображением в положении лежа на животе, или маммографическим изображением.
12. Устройство по п. 1, в котором отсканированное изображение является отсканированным изображением в вертикальном положении, причем блок (33) моделирования выполнен с возможностью формирования смоделированного медицинского изображения молочной железы в вертикальном положении.
13. Система визуализации для получения медицинского изображения молочной железы, содержащая:
- блок (10) получения медицинского изображения для получения медицинского изображения молочной железы субъекта, потенциально демонстрирующего искусственные деформации молочной железы;
- блок (20) получения отсканированного изображения для получения отсканированного изображения молочной железы того же самого субъекта, изображающего молочную железу в заданном положении субъекта и содержащего информацию о поверхности молочной железы;
- устройство (30) по п. 1 для коррекции медицинского изображения молочной железы, полученного с помощью блока получения медицинского изображения, с использованием полученного отсканированного изображения и
- блок (40) вывода для вывода скорректированного медицинского изображения молочной железы.
14. Способ коррекции медицинского изображения молочной железы, включающий:
- получение медицинского изображения молочной железы субъекта, потенциально демонстрирующего искусственные деформации молочной железы;
- получение отсканированного изображения молочной железы того же самого субъекта, изображающего молочную железу в заданном положении субъекта и содержащего информацию о поверхности молочной железы;
- формирование смоделированного медицинского изображения молочной железы из полученного изображения молочной железы, при этом смоделированное медицинское изображение молочной железы изображает молочную железу в том же заданном положении субъекта, что и отсканированное изображение, и представляет поверхность молочной железы поверхностной сеткой, а указанное смоделированное медицинское изображение молочной железы формируют на основании волюметрической биомеханической модели, материальные параметры которой меняют для согласования биомеханической модели с поверхностью молочной железы, выделенной из отсканированного изображения;
- определение поправок для коррекции смоделированного медицинского изображения молочной железы на предмет искусственных деформаций с использованием отсканированного изображения путем применения сопоставления поверхностей между поверхностной сеткой и отсканированным изображением и
- применение определенных поправок к полученному медицинскому изображению молочной железы с получением скорректированного медицинского изображения молочной железы.
15. Машиночитаемый носитель информации, содержащий средства программного кода, которые при исполнении процессором обусловливают выполнение компьютером этапов способа по п. 14.
RU2018128833A 2016-02-29 2017-02-15 Устройство, система визуализации и способ коррекции медицинского изображения молочной железы RU2700114C1 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16157801.8 2016-02-29
EP16157801 2016-02-29
PCT/EP2017/053336 WO2017148702A1 (en) 2016-02-29 2017-02-15 Device, imaging system and method for correction of a medical breast image

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2700114C1 true RU2700114C1 (ru) 2019-09-12

Family

ID=55456618

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018128833A RU2700114C1 (ru) 2016-02-29 2017-02-15 Устройство, система визуализации и способ коррекции медицинского изображения молочной железы

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10373374B2 (ru)
EP (1) EP3397155B1 (ru)
JP (1) JP6655730B2 (ru)
CN (1) CN108738300B (ru)
RU (1) RU2700114C1 (ru)
WO (1) WO2017148702A1 (ru)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11445935B2 (en) * 2018-11-26 2022-09-20 Biosense Webster (Israel) Ltd. Finding the origin of an arrythmia
JP7387409B2 (ja) * 2019-11-29 2023-11-28 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、医用画像処理方法、医用画像処理プログラム
US11461968B2 (en) * 2020-01-30 2022-10-04 Unity Technologies Sf Method of inferring microdetail on skin animation
CN111728587A (zh) * 2020-06-12 2020-10-02 浙江杜比医疗科技有限公司 一种动态散射光学成像系统及其成像方法
WO2022138278A1 (ja) * 2020-12-24 2022-06-30 富士フイルム株式会社 医用画像処理方法、医用画像処理プログラム、医用画像処理装置、及び学習方法
CN112907439B (zh) * 2021-03-26 2023-08-08 中国科学院深圳先进技术研究院 一种基于深度学习的仰卧位和俯卧位乳腺图像配准方法
WO2024123484A1 (en) * 2022-12-06 2024-06-13 Simbiosys, Inc. Multi-tissue segmentation and deformation for breast cancer surgery

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008063494A2 (en) * 2006-11-16 2008-05-29 Vanderbilt University Apparatus and methods of compensating for organ deformation, registration of internal structures to images, and applications of same
US20140044333A1 (en) * 2011-02-17 2014-02-13 Dartmouth College System and method for providing registration between breast shapes before and during surgery

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9715754B2 (en) * 2010-08-05 2017-07-25 Koninklijke Philips N.V. In-plane and interactive surface mesh adaptation
EP2782504B1 (en) 2011-11-23 2019-08-07 Koninklijke Philips N.V. Method and device for imaging soft body tissue using x-ray projection and optical tomography
CN104334085A (zh) * 2012-05-24 2015-02-04 皇家飞利浦有限公司 图像生成装置
JP6289142B2 (ja) * 2014-02-07 2018-03-07 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記憶媒体

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008063494A2 (en) * 2006-11-16 2008-05-29 Vanderbilt University Apparatus and methods of compensating for organ deformation, registration of internal structures to images, and applications of same
US20140044333A1 (en) * 2011-02-17 2014-02-13 Dartmouth College System and method for providing registration between breast shapes before and during surgery

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M.A. Lago et al. "Breast prone-to-supine deformation and registration using a time-of-flight camera", The Fourth IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics Roma, Italy. June 24-27, 2012, pages 1161-1163. *
M.A. Lago et al. "Breast prone-to-supine deformation and registration using a time-of-flight camera", The Fourth IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics Roma, Italy. June 24-27, 2012, pages 1161-1163. Vijay Rajagopal et al. "Modeling breast biomechanics for multi-modal image analysis — successes and challenges", 2009 John Wiley & Sons, Inc. Volume 2, May/June 2010, pages 293-304. *
Vijay Rajagopal et al. "Modeling breast biomechanics for multi-modal image analysis — successes and challenges", 2009 John Wiley & Sons, Inc. Volume 2, May/June 2010, pages 293-304. *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017148702A1 (en) 2017-09-08
US10373374B2 (en) 2019-08-06
EP3397155A1 (en) 2018-11-07
CN108738300B (zh) 2019-11-05
CN108738300A (zh) 2018-11-02
JP6655730B2 (ja) 2020-02-26
EP3397155B1 (en) 2019-06-05
US20190066375A1 (en) 2019-02-28
JP2019506949A (ja) 2019-03-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2700114C1 (ru) Устройство, система визуализации и способ коррекции медицинского изображения молочной железы
JP6283672B2 (ja) 画像誘導処置中の変形のためにデータを修正する向上された方法
US10402971B2 (en) Matching patient images and images of an anatomical atlas
Bucki et al. A fast and robust patient specific finite element mesh registration technique: application to 60 clinical cases
Hurtado et al. Improving the accuracy of registration-based biomechanical analysis: a finite element approach to lung regional strain quantification
WO2005031629A1 (en) Method and device for planning a radiation therapy
US9508144B2 (en) Determining an anatomical atlas
JP2008511395A (ja) 一連の画像における動き修正のための方法およびシステム
EP3025303A1 (en) Multi-modal segmentation of image data
JP2005533546A (ja) メッシュ適応による多数の又は構成された対象の同時セグメンテーション
Eiben et al. Surface driven biomechanical breast image registration
EP2912633A1 (en) Simulation of objects in an atlas and registration of patient data containing a specific structure to atlas data
Pawar et al. PDE-constrained shape registration to characterize biological growth and morphogenesis from imaging data
EP2912632B1 (en) Determining an anatomical atlas
EP3077988A1 (en) Method and device for determining a transformation between two images of an anatomical structure