專利名稱：可應(yīng)用于支氣管鏡引導(dǎo)的基于圖像的全局配準(zhǔn)系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明主要涉及到支氣管鏡檢查，具體地涉及到一種全局配準(zhǔn)系統(tǒng)和方法，其可以用在基于圖像的支氣管鏡引導(dǎo)系統(tǒng)及其他應(yīng)用中，包括其他類型的內(nèi)窺鏡檢查操作。
背景技術(shù)：
支氣管鏡檢查是一種通常用于肺癌評(píng)估的醫(yī)療操作[I]。肺癌評(píng)估包括兩個(gè)主要階段[2，3，4] :1)三維(3D)的多排計(jì)算斷層照相法(MDCT)圖像評(píng)估；2)實(shí)時(shí)支氣管鏡檢查。在MDCT評(píng)估過程中，醫(yī)生使用從患者的MDCT掃描獲得的二維(2D)橫向切片來識(shí)別感興趣的具體診斷區(qū)域(R0I)，例如淋巴結(jié)和可疑結(jié)節(jié)[5，6，7]。在這一步驟中，醫(yī)生還可確定達(dá)每個(gè)ROI的最近路徑并使用2D切片思考設(shè)計(jì)3D路徑。在支氣管鏡檢查過程中，醫(yī)生操縱柔軟的支氣管鏡沿著心中預(yù)先思考設(shè)計(jì)的確定路徑穿過肺氣管到達(dá)每個(gè)ROI。這是通過沿從所述支氣管鏡檢查獲得的實(shí)時(shí)腔內(nèi)視頻輸送的路徑識(shí)別分岔來完成的。這種基于人工的路徑設(shè)計(jì)操作被證明很具挑戰(zhàn)性，會(huì)在早至第二次氣道分叉的時(shí)就導(dǎo)致支氣管鏡檢查錯(cuò)誤[8，9]。圖像引導(dǎo)的支氣管鏡檢查引導(dǎo)系統(tǒng)使得支氣管鏡檢查更精確[4，10，11，12，13]。這些系統(tǒng)受仿真支氣管鏡檢查(VB)啟發(fā)，其中以人胸部的3D MDCT圖像作為“仿真環(huán)境”[14，15，16]。軟件定義的虛擬照相機(jī)在所述仿真環(huán)境中穿過肺部并呈現(xiàn)出3D數(shù)據(jù)的腔內(nèi)繪圖，也稱為VB圖像。為了有利于支氣管鏡檢查過程中的引導(dǎo)，所有支氣管鏡檢查引導(dǎo)系統(tǒng)都要依賴某些方法，用于將3D外科手術(shù)空間的真實(shí)支氣管鏡圖像對(duì)3D MDCT仿真空間進(jìn)行配準(zhǔn)?；谟糜谂錅?zhǔn)的傳感器類型，支氣管鏡檢查引導(dǎo)系統(tǒng)可以是電磁的(EM)或基于圖像的[3, 4，11，12，13，15，16，17，18]?；贓M的引導(dǎo)系統(tǒng)由以下部分組成1)EM場(chǎng)發(fā)生器；2)可操縱的EM探針；和3)引導(dǎo)軟件[12，13，17]。所述EM場(chǎng)發(fā)生器可產(chǎn)生環(huán)繞患者胸部的EM場(chǎng)。然后通過所述支氣管鏡的工作通道插入所述可操縱的EM探針，并在外部EM場(chǎng)中對(duì)其進(jìn)行跟蹤。在支氣管鏡檢查開始前，使用所述可操縱的探針對(duì)外部EM場(chǎng)的坐標(biāo)系統(tǒng)和MDCT的坐標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行校準(zhǔn)和同步。這樣，在支氣管鏡檢查過程中對(duì)EM探針進(jìn)行追蹤時(shí)，所述EM探針在所述MDCT坐標(biāo)系統(tǒng)中的位置在名義上變得已知。這樣系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)即時(shí)確立支氣管鏡尖端在3D MDCT坐標(biāo)系統(tǒng)中的全局位置。不過，附近的金屬物體會(huì)產(chǎn)生鐵磁性設(shè)備干擾，導(dǎo)致外部EM場(chǎng)的扭曲[19]。此外，患者呼吸產(chǎn)生的胸部運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致配準(zhǔn)錯(cuò)誤[20]。在外周氣管中，因?yàn)闅夤芊种?huì)隨患者呼吸變小并移動(dòng)，這些錯(cuò)誤會(huì)被放大。再者，一旦所述支氣管鏡被引導(dǎo)至所述ROI，所述可操縱的探針必須從所述支氣管鏡的工作通道縮回，使得所述活組織檢查工具可以被插入以收集ROI組織樣品。因此，基于EM的支氣管鏡檢查引導(dǎo)系統(tǒng)雖然可隱含地提供全局配準(zhǔn)，但是局部配準(zhǔn)仍存在問題。已經(jīng)有正在進(jìn)行的研究想結(jié)合基于EM和圖像的引導(dǎo)方法以試圖減少這些問題[21，22]?；趫D像的支氣管鏡檢查引導(dǎo)系統(tǒng)倚賴來自3D MDCT掃描的氣管樹的體積繪圖[16，23]或表面繪圖[3，4，24，25]的腔內(nèi)圖像，目的是確定所述支氣管鏡的位置。這一般通過將VB圖像同真實(shí)支氣管鏡(RB)視頻圖像進(jìn)行比較來完成。加權(quán)歸一化的差分誤差平方和(WNSSD) [24]以及歸一化互信息(匪I) [3，4，26]是用來比較所述兩種來源圖像的度量。配準(zhǔn)是使用Powell優(yōu)化法、單純形法或梯度法來實(shí)現(xiàn)的。所述基于圖像的支氣管鏡檢查引導(dǎo)方法倚賴分岔處的局部配準(zhǔn)，因此可以較少受到患者呼吸運(yùn)動(dòng)的影響。不過，由于這些方法倚賴于支氣管鏡視頻，因此它們會(huì)受到由患者咳嗽或粘液堵塞引起的支氣管鏡視頻中的假象的影響。并且，大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)倚賴于人工配準(zhǔn)來進(jìn)行支氣管鏡位置的初始化。在實(shí) 時(shí)支氣管鏡檢查操作過程中，缺少全局配準(zhǔn)算法會(huì)導(dǎo)致操作時(shí)間增加和支氣管鏡位置某種程度上不確定。這反過來又會(huì)導(dǎo)致引導(dǎo)錯(cuò)誤。因此，基于圖像的支氣管鏡檢查引導(dǎo)方法隱含地可提供出色的局部配準(zhǔn)，但無(wú)全局配準(zhǔn)。全局配準(zhǔn)可用在多個(gè)領(lǐng)域中，例如圖像融合[27，28]、遙感[29，30]、目標(biāo)識(shí)別和機(jī)器人導(dǎo)航[32]。在機(jī)器人導(dǎo)航中確立全局位置的問題同基于圖像的計(jì)算機(jī)引導(dǎo)支氣管鏡檢查領(lǐng)域中的全局配準(zhǔn)最為相似。在機(jī)器人導(dǎo)航中，全局配準(zhǔn)也被稱為“機(jī)器人綁架問題”，其中，當(dāng)機(jī)器人移動(dòng)至任意姿態(tài)并且沒有可用的運(yùn)動(dòng)估算值時(shí)，必須對(duì)機(jī)器人的位置進(jìn)行估算[32]。Moreno等人提出了一種非線性濾波器，稱為周期演進(jìn)位置濾波器，其使用原始傳感器數(shù)據(jù)并遞歸地判斷目前的姿態(tài)[32]。其他的使用多假設(shè)卡爾曼(Kalman)濾波器[33，34]、網(wǎng)格隨機(jī)濾波器[35]和Monte-Carlo定位[36]的方法也已經(jīng)被用來解決機(jī)器人導(dǎo)航中全局配準(zhǔn)的問題。在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，全局配準(zhǔn)主要被用在多模態(tài)配準(zhǔn)中。Zhang等人描述了一種自適應(yīng)的基于區(qū)域強(qiáng)度的超聲和計(jì)算機(jī)斷層攝影配準(zhǔn)[37]。Munim等人使用用于配準(zhǔn)多患者的磁共振(MR)圖像的向量距離函數(shù)[38]。Moghari等人描述了一種用于將多個(gè)骨折定位在統(tǒng)計(jì)學(xué)的解剖圖譜模型的全局配準(zhǔn)方法[39]。主成分分析和無(wú)跡卡爾曼濾波器在過去分別被用于局部和全局配準(zhǔn)。Fookes等人也描述了一種方法，用于通過把所述問題公式化為將協(xié)方差加權(quán)的非線性最小二乘函數(shù)最小化，配準(zhǔn)來自同一患者的多個(gè)MR圖像[40]。在基于圖像的支氣管鏡檢查引導(dǎo)中，研究者已致力于局部配準(zhǔn)的問題。但是，很少人從事全局配準(zhǔn)的工作，而通過全局配準(zhǔn)才可以確立支氣管鏡的分支位置。Bricault等人提出了一種用來配準(zhǔn)的多級(jí)策略[23]。在這項(xiàng)工作中，次級(jí)分壁從一個(gè)分岔到另一個(gè)分岔的相對(duì)位置改變被用來識(shí)別所述支氣管鏡的分支位置。Shinohara等人描述了一種使用特征空間圖像匹配的分支識(shí)別方法[41]。不過，這種方法可解決支氣管鏡跟蹤的問題，不能用于全局配準(zhǔn)。而且，該方法需要人工初始化
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是一種全局配準(zhǔn)系統(tǒng)和方法，可用于基于圖像的支氣管鏡檢查引導(dǎo)系統(tǒng)及其他應(yīng)用，包括其他類型的內(nèi)窺鏡操作。通過識(shí)別目前的分支位置而恢復(fù)同步化，從而有利于全局的、不依賴技術(shù)人員的支氣管鏡檢查引導(dǎo)，不需要任何外部設(shè)備例如電磁傳感器。獲得3D氣管樹的仿真支氣管鏡檢查(VB)繪圖，這些中包括所述氣管樹中分支位置的VB視圖。從插入到所述氣管樹中的支氣管鏡接收至少一幅真實(shí)支氣管鏡(RB)視頻圖像。在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行本發(fā)明的算法來識(shí)別VB視圖最接近所接收到的RB視圖的幾個(gè)最可能支氣管位置，并且依照VB視圖中識(shí)別的分支位置來確定所述氣管樹中支氣管鏡的3D位置。所述算法可以使用多種技術(shù)來加速運(yùn)算，包括先進(jìn)行分支內(nèi)搜索然后進(jìn)行分支間搜索。具體地，可以對(duì)全局氣管分岔搜索空間中的所有分支進(jìn)行快速搜索，以加權(quán)歸一化的距離度量值平方和來確定最佳匹配。在優(yōu)選實(shí)施方案中，分支內(nèi)搜索使用預(yù)計(jì)算的管腔區(qū)域外接矩形，同時(shí)結(jié)合快速的局部配準(zhǔn)微調(diào)。分支內(nèi)搜索由下式給出 /KU^i= arg max C(IVJ Ifr)其中C( ·，·)是相似度函數(shù)是給定RB視頻圖像Iv中分支i的最佳觀察點(diǎn)，bi是1_的子集且含有分支I中所有的觀察點(diǎn)。分支間搜索由下式給出
Sa=Mgmm D(ivJfT)
L_
θ 1其中= {θ^,θ2，…，θ η丨是從分支內(nèi)搜索獲得的觀察點(diǎn)的集合。
Θ ·結(jié)果顯示，所述算法目前對(duì)于每個(gè)搜索空間分支需要3秒，有準(zhǔn)確度隨著可視搜索空間減少而提高的趨勢(shì)。當(dāng)使用同一分岔的多個(gè)視圖時(shí)，所述算法的準(zhǔn)確率大約為90%。當(dāng)使用所述氣管剖視圖時(shí)——其中測(cè)試圖像的光照模式與用于所述VB圖像的不同，得到89%的全局配準(zhǔn)準(zhǔn)確度。


圖IA和IB顯示了支氣管鏡檢查視頻圖像失真的校正；圖2A-2F顯示了 3D氣管樹和仿真支氣管鏡的實(shí)例；圖3圖示了用于分支內(nèi)搜索的預(yù)計(jì)算；圖4Α顯示了輸入RB圖像；圖4B-4F顯示了在搜索空間的5個(gè)不同分支中通過所述分支內(nèi)搜索發(fā)現(xiàn)的與最佳支氣管鏡位置相關(guān)的VB圖像；圖5Α-5Ε顯示了用于氣管剖視圖的輸入支氣管鏡視頻圖像；圖5F-5J顯示了通過用于氣管剖視圖的算法估算的所述支氣管鏡位置處的VB圖像。
具體實(shí)施方式
在支氣管鏡檢查過程中，醫(yī)生可操縱氣管鏡穿過氣管樹?；趫D像的支氣管鏡引導(dǎo)系統(tǒng)在分岔處提供不連續(xù)的引導(dǎo)。為了將所述支氣管鏡視頻中觀察到的視圖與多排檢測(cè)器計(jì)算機(jī)斷層掃描MDCT坐標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行配準(zhǔn)，我們使用3D MDCT數(shù)據(jù)對(duì)通過支氣管鏡觀察到的圖像建立模型。為了對(duì)所述VB視圖建立模型，首先使用離線步驟將所述支氣管鏡照相機(jī)校準(zhǔn)。計(jì)算所述照相機(jī)的參數(shù)，例如焦距f和FOV角度。還要得到某些系數(shù)，目的是校正如圖I所示的視頻圖像的桶形失真。圖IA和IB顯示了支氣管鏡視頻圖像失真的校正。具體地，圖IA顯示了含有桶形失真的支氣管鏡視頻圖像的實(shí)例，圖IB顯示了校正失真后的支氣管鏡視頻圖像。
為了產(chǎn)生VB視圖，使用強(qiáng)的分段算法將所述氣管樹自動(dòng)分段[43]。對(duì)所述3D分段運(yùn)行移動(dòng)立方體算法，以獲得所述氣管樹的多邊形表面表示[44]。所述仿真支氣管鏡被設(shè)計(jì)為針孔照相機(jī)樣式，其焦距為f且具有和支氣管鏡照相機(jī)相同的圖像尺寸。腔內(nèi)氣管表面被假定為朗伯體(Lambertian)，其中光源位于焦點(diǎn)處。將次級(jí)反射忽略。使用這些假定，所述VB視圖使用OpenGL繪制[45]，如圖2A-2F所示。仿真支氣管鏡檢查視圖。圖2A-2C顯示的實(shí)例是所述3D氣管樹以及位于氣管、左主支氣管和右主支氣管中的仿真支氣管鏡(黃色圓筒+圖示的針)(在2D-2F中顯示)和相應(yīng)的VB視圖。全局配準(zhǔn)問題全局配準(zhǔn)可以被定義為確定支氣管鏡在3D氣管樹中的當(dāng)前分支位置。為了用公式表示全局配準(zhǔn)問題，我們?cè)O(shè)想了一種情況支氣管鏡被“盲目地”插入到所述氣管中以使它位于某個(gè)分岔處。我們將從所述支氣管鏡獲得的真實(shí)支氣管鏡(RB)視頻圖像表示為Iv(X，y)。將從所述仿真支氣管鏡獲得的仿真支氣管鏡檢查(VB)繪圖表示為Ict(x，y)。將目前未知的所述支氣管鏡觀察點(diǎn)表示為Θ = (x，y，z，α，β，Y)，其中(x，y，z)給出了 3D空間位置，(α，β，Y)指示出歐拉角。所述全局配準(zhǔn)算法可發(fā)現(xiàn)包含所述觀察點(diǎn)的分支，即該觀察點(diǎn)有VB視圖最接近于所給RB視圖。該問題可以被看作為最大后驗(yàn)(MAP)問題。第一部分是概率密度估算問題，其中我們可估算輸入的支氣管鏡視頻給出的可用支氣管鏡姿態(tài)空間上的后驗(yàn)密度。該問題公式表示類似于Moreno等人[32]的公式表示。在該論文中，迭代求解被用于進(jìn)行全局配準(zhǔn)，不過我們提出了一種使用單圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的方法，這同Wei β等人[46]的方法類似。從MAP的觀點(diǎn)看，所述全局配準(zhǔn)問題是最優(yōu)化問題，這里我們可估算其中所述支氣管鏡給出使后驗(yàn)概率密度最大的姿態(tài)的分支^ = arS max ρ{χ\Ιν)
XeKtree⑴其中I是估算的最優(yōu)觀察點(diǎn)，X是觀察點(diǎn)的搜索空間Ktara中的觀察點(diǎn)之一，p(x |IV)是輸入的支氣管鏡視頻給出的可用支氣管鏡姿態(tài)空間上的后驗(yàn)密度。使用貝葉斯定理(Bayes theorem),我們得到
/ , r V P(h Il)' Μ/)P(JlIy) =.....—..................E.........................77..............Γ ......
Ρ( ν)(2)
在上式中，如果所有支氣管鏡姿態(tài)都被等可能性地考慮，那么P(X)可以被認(rèn)為是常數(shù)，P (Iv)是與X相關(guān)的常數(shù)。這樣，我們得到argmax p(x | Iv) = argmax p (Iv | x ) (3)項(xiàng)p(Iv| x)可以使用可得到1￥和X處繪制的VB圖像(由/&給出)之間的相似度的相似度函數(shù)來估算。因此,式(3)變?yōu)閍rgmax p(Iv Ij) = argmax (V'.. Ifr)(4)其中C( ·，·)是可給出所述支氣管鏡視頻圖像Iv和在X姿態(tài)處獲得的繪圖/‘之間的相似度測(cè)量值的相似度函數(shù)。如果用不相似測(cè)量值來代替相似度函數(shù)C(·，·)，那么全局配準(zhǔn)問題變?yōu)?br> Γ0044] ^ = arg min D(IvJfr)
^(S)這里D( ·，·)是RB圖像Iv和在觀察點(diǎn)X處的VB圖像之間的不相似函數(shù)，Ktree是所述觀察點(diǎn)的搜索空間。最優(yōu)的分支由下式給出Jy0 = B(O)(6)其中B( ·)是可發(fā)現(xiàn)含有所述觀察點(diǎn)^的分支的函數(shù)。所提出的算法接受為輸入一幅或多幅實(shí)時(shí)支氣管鏡視頻圖像并輸出支氣管鏡在氣管樹中的3D位置。所述算法可以在不知道所述支氣管鏡位置的時(shí)候在實(shí)時(shí)支氣管鏡檢查過程中調(diào)用。然后，所述算法將確定所述支氣管鏡在所述氣管樹中的位置。在調(diào)用所述算法前，醫(yī)生放置好所述支氣管鏡以得到氣管分岔的良好視圖，以便很好地呈現(xiàn)腔內(nèi)區(qū)域，如圖4所示。在同一個(gè)分岔或在相關(guān)分岔(母子分岔)上多次運(yùn)行所述算法可用于提高所述方法的總準(zhǔn)確度。所述算法大體上可分為兩個(gè)主要階段分支內(nèi)搜索和分支間搜索。圖3圖示了用于分支內(nèi)搜索的預(yù)計(jì)算。該圖顯示了對(duì)用藍(lán)線高亮的分支進(jìn)行的預(yù)計(jì)算。紅線是預(yù)先確定的穿過3D氣管樹的中心線導(dǎo)航路徑。綠色三角形高亮了沿著選定分支的三個(gè)預(yù)先確定的觀察點(diǎn)(A、B、C)。所述觀察點(diǎn)右邊的圖是與各自觀察點(diǎn)相關(guān)的VB繪圖(Al、BI、Cl)、閾值過濾管腔的圖像(A2、B2、C2)以及最小外接矩形(A3、B3、C3)。所述最小外接矩形的較長(zhǎng)邊長(zhǎng)度在預(yù)計(jì)算過程中被保存，在后面用于將給定RB圖像定位于給定分支中。分支內(nèi)搜索 分支內(nèi)搜索可以用公式表示為(7)
神t其中C( ·，·)是相似度函數(shù)，|Ai是對(duì)于給定RB視頻圖像Iv的分支i的最佳觀察點(diǎn)，匕是Ktae的子集，含有分支i中所有的觀察點(diǎn)。該最優(yōu)化過程需要涵蓋給定分支中所有可能的觀察位置。這在實(shí)時(shí)算法中由于耗費(fèi)的時(shí)間過長(zhǎng)而是不現(xiàn)實(shí)的。因此，我們使用一種新的分支內(nèi)搜索，其包括兩個(gè)步驟。在第一步中，所述分支內(nèi)搜索對(duì)沿所述分支中心線的所有預(yù)先定義的觀察點(diǎn)進(jìn)行快速掃描。第二步包括使用快速局部配準(zhǔn)對(duì)繪圖位置進(jìn)行調(diào)整。由于所述支氣管鏡橫滾角的不確定性，我們使用不同橫滾角對(duì)每個(gè)分支使用了一組四個(gè)可能的位置。如圖3所示，當(dāng)繪圖位置沿所述中心線向所述分岔移動(dòng)時(shí)，所述管腔區(qū)域的最小外接矩形的較長(zhǎng)邊有變化。這是沿所述中心線快速掃描搜索的基本思想。在該搜索中，首先，對(duì)所述輸入真實(shí)圖像Iv進(jìn)行閾值過濾，以將所述管腔區(qū)域分段。值P=IO的P率閾值化已經(jīng)被憑經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)可以給出對(duì)所述管腔分段的良好結(jié)果。一旦對(duì)所述管腔區(qū)域完成分段，就可以發(fā)現(xiàn)所述管腔區(qū)域的凸包。我們將Bentley-Faust-Preparata (BFP)快速近似2D凸包算法用于該目的[47]。這種凸包可用來發(fā)現(xiàn)如圖3所示的管腔區(qū)域的最小外接矩形。所述外接矩形的較長(zhǎng)邊被保存為DimMax。在所有所述分支的所有預(yù)先定義中心線觀察點(diǎn)處進(jìn)行相同特征提取步驟，作為預(yù)計(jì)算步驟，并保存外接矩形的較長(zhǎng)邊。在實(shí)時(shí)全局配準(zhǔn)中，在其特征值最接近DimMax的每個(gè)分支處，所述分支內(nèi)搜索給出了最佳中心線觀察點(diǎn)。所獲得的最佳繪圖位置具有固定的橫滾角。但是，所述真實(shí)圖像可能具有任何可能的橫滾角。為解決這個(gè)問題，將90°、180°和270°的橫滾角應(yīng)用于該繪圖位置，對(duì)于每個(gè)分支產(chǎn)生四個(gè)最佳繪圖位置。從具有多個(gè)自由度的支氣管鏡獲得的真實(shí)圖像。因此，前一步驟獲得的四個(gè)最佳繪圖位置可能不會(huì)給出與真實(shí)圖像Iv類似的繪制圖像ICT。因此，對(duì)前一步驟獲得的四個(gè)繪圖位置使用用于局部配準(zhǔn)的反向合成方法進(jìn)一步進(jìn)行調(diào)整[24]。所述局部配準(zhǔn)使用WNSSD度量進(jìn)行圖像比較，并使用高斯-牛頓梯度法(Gauss-Newton gradient)更新參數(shù)(Θ Δ ),如下式(8)和(9)所給出。
權(quán)利要求
1.一種可用于支氣管鏡引導(dǎo)及其他應(yīng)用的全局配準(zhǔn)方法，所述方法包括以下步驟 獲得3D氣管樹的仿真支氣管鏡檢查(VB)繪圖，所述繪圖包括所述氣管樹內(nèi)分支位置的VB視圖； 從插入到所述氣管樹中的支氣管鏡接收至少一幅真實(shí)支氣管鏡(RB)視圖； 在計(jì)算機(jī)上提供并執(zhí)行算法，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)算以識(shí)別VB視圖最接近所接收到的RB視圖的最佳分支位置；并且 基于在所述VB視圖中識(shí)別的分支位置輸出所述支氣管鏡在所述氣管樹內(nèi)的3D位置。
2.權(quán)利要求I所述的方法，其中所述RB視圖是從視頻圖像獲得的。
3.權(quán)利要求I所述的方法，其中所述算法可識(shí)別VB視圖最接近所接收到的RB視圖多個(gè)最可能的分支位置。
4.權(quán)利要求I所述的方法，其中所述算法使用關(guān)于所述氣管樹內(nèi)總體支氣管鏡位置的區(qū)域特異性信息。
5.權(quán)利要求4所述的方法，其中所述區(qū)域特異性信息包括當(dāng)前的肺標(biāo)識(shí)或肺葉位置。
6.權(quán)利要求I所述的方法，包括以下步驟 從所述支氣管鏡接收多個(gè)RB視圖；并且 識(shí)別出VB視圖最接近所接收到的RB視圖的最佳分支位置。
7.權(quán)利要求6所述的方法，其中所述多個(gè)RB視圖與氣管樹內(nèi)的同一或多個(gè)分支位置相關(guān)。
8.權(quán)利要求I所述的方法，其中所述算法包括使用加權(quán)歸一化的距離度量值平方和對(duì)整個(gè)氣管分岔搜索空間中的所有分支進(jìn)行快速搜索來確定最佳匹配的步驟。
9.權(quán)利要求I所述的方法，其中所述算法先進(jìn)行分支內(nèi)搜索然后進(jìn)行分支間搜索。
10.權(quán)利要求9所述的方法，其中所述分支內(nèi)搜索由下式給出 ,1. =argmaxC(/F，/,r) 其中C( ·，·)是相似度函數(shù)，1! 是對(duì)于給定RB視頻圖像Iv的分支i的最佳觀察點(diǎn)，h是1_的子集，含有分支I中所有的觀察點(diǎn)；并且所述分支間搜索由下式給出 Θ° — arg min D(JV，I^t ) ^ j · B 1 其中A'.…是從分支內(nèi)搜索獲得的一組觀察點(diǎn)。
*
11.權(quán)利要求9所述的方法，其中所述分支內(nèi)搜索使用預(yù)計(jì)算的管腔區(qū)域外接矩形和快速局部配準(zhǔn)微調(diào)。
12.一種可用于支氣管鏡引導(dǎo)及其他應(yīng)用的全局配準(zhǔn)方法，所述方法包括以下步驟 獲得3D氣管樹的仿真支氣管鏡檢查(VB)繪圖，所述繪圖包括所述氣管樹內(nèi)分支位置的VB視圖； 從插入到所述氣管樹中的支氣管鏡接收至少一幅真實(shí)支氣管鏡(RB)視圖；在計(jì)算機(jī)上提供并執(zhí)行算法來識(shí)別VB視圖最接近所接收到的RB視圖的分支位置，所述算法包括先進(jìn)行分支內(nèi)搜索然后進(jìn)行分支間搜索；并且 基于在所述VB視圖中識(shí)別的最可能的分支位置輸出所述支氣管鏡在所述氣管樹內(nèi)的3D位置。
13.權(quán)利要求12所述的方法，其中所述算法使用關(guān)于所述氣管樹內(nèi)總體支氣管鏡位置的區(qū)域特征信息。
14.權(quán)利要求13所述的方法，其中所述區(qū)域特異性信息包括當(dāng)前的肺標(biāo)識(shí)或肺葉位置。
15.權(quán)利要求12所述的方法，其中所述算法包括使用加權(quán)歸一化的距離度量值平方和對(duì)整個(gè)氣管分岔搜索空間中的所有分支進(jìn)行快速搜索來確定最佳匹配的步驟。
16.權(quán)利要求12所述的方法，其中分支內(nèi)搜索由下式給出
17.權(quán)利要求12所述的方法，其中所述分支內(nèi)搜索使用預(yù)計(jì)算的管腔區(qū)域外接矩形和快速局部配準(zhǔn)微調(diào)。
18.一種可用于支氣管鏡引導(dǎo)及其他應(yīng)用的全局配準(zhǔn)系統(tǒng)，包括 存儲(chǔ)器，用于儲(chǔ)存3D氣管樹的仿真支氣管鏡檢查(VB)繪圖，所述繪圖包括所述氣管樹內(nèi)分支位置的VB視圖； 支氣管鏡，用于產(chǎn)生所述氣管樹的真實(shí)支氣管鏡(RB)視圖； 計(jì)算機(jī)，可運(yùn)算以使用所述RB視圖來搜索并分析所述VB圖像以識(shí)別與所接收到的RB視圖最接近匹配的分支位置；和 顯示器，可基于所述VB視圖中識(shí)別的分支位置呈現(xiàn)出所述支氣管鏡在所述氣管樹內(nèi)的3D位置。
19.權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中所述支氣管鏡以一幅或多幅視頻圖像的形式輸出所述RB視圖。
20.權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)算以識(shí)別VB視圖最接近所接收到的RB視圖的多個(gè)最可能的分支位置。
21.權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中所述計(jì)算機(jī)使用關(guān)于所述氣管樹內(nèi)總體支氣管鏡位置的區(qū)域特異性信息。
22.權(quán)利要求21所述的系統(tǒng)，其中所述區(qū)域特異性信息包括當(dāng)前的肺標(biāo)識(shí)或肺葉位置。
23.權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中 所述支氣管鏡產(chǎn)生多個(gè)RB視圖；并且 所述計(jì)算機(jī)可被操作以識(shí)別VB視圖最接近所述RB視圖的最佳分支位置。
24.權(quán)利要求23所述的系統(tǒng)，其中所述多個(gè)RB視圖與氣管樹內(nèi)的同一或多個(gè)分支位置相關(guān)。
25.權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中所述計(jì)算機(jī)使用加權(quán)歸一化的距離度量值平方和對(duì)整個(gè)氣管分岔搜索空間中的所有分支進(jìn)行快速搜索來確定所述最佳匹配。
26.權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中所述計(jì)算機(jī)先進(jìn)行分支內(nèi)搜索然后進(jìn)行分支間搜索。
27.權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述分支內(nèi)搜索由下式給出
28.權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述分支內(nèi)搜索使用預(yù)計(jì)算的管腔區(qū)域外接矩形和快速局部配準(zhǔn)微調(diào)。
全文摘要
一種全局配準(zhǔn)系統(tǒng)和方法可識(shí)別支氣管鏡的位置，無(wú)需大量支氣管鏡操縱、技術(shù)人員介入或者電磁傳感器?？梢垣@得3D氣管樹形式的仿真支氣管鏡檢查(VB)繪圖，包括所述氣管樹中的分支位置的VB視圖。從插入到所述氣管樹的支氣管鏡接收至少一幅真實(shí)支氣管鏡(RB)視頻圖像。在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行本發(fā)明的算法，以識(shí)別VB視圖最接近所接收到的RB視圖的幾個(gè)最可能的支氣管位置，并且根據(jù)在所述VB視圖中識(shí)別的分支位置可確定支氣管鏡在所述氣管樹中的3D位置。優(yōu)選的實(shí)施方案涉及對(duì)整個(gè)氣管分岔搜索空間中的所有分支進(jìn)行快速局部配準(zhǔn)搜索，將加權(quán)歸一化的距離度量值平方和用于發(fā)現(xiàn)最佳匹配。
文檔編號(hào)A61B17/94GK102883651SQ201180017623
公開日2013年1月16日 申請(qǐng)日期2011年1月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月28日
發(fā)明者W·E·希金斯, R·卡爾, S·A·梅里特 申請(qǐng)人:賓夕法尼亞州研究基金會(huì)