運動參數(shù)估計的制作方法
【專利摘要】一種目標(biāo)運動參數(shù)確定器(122)包括形變矢量場確定器(210)，所述形變矢量場確定器(210)確定4D圖像集的形變矢量場，所述4D圖像集包括與移動目標(biāo)的運動的三個或更多個不同運動階段相對應(yīng)的三幅或更多幅圖像。所述目標(biāo)運動參數(shù)確定器還包括體積曲線確定器(212)，所述體積曲線確定器(212)基于所述形變矢量場來生成體素的體積曲線。所述目標(biāo)運動參數(shù)確定器還包括模型擬合器(214)，所述模型擬合器(214)將預(yù)定的運動模型擬合到所述體積曲線。所述目標(biāo)運動參數(shù)確定器還包括參數(shù)確定器(218)，所述參數(shù)確定器基于擬合的模型來估計至少一個目標(biāo)運動參數(shù)。
【專利說明】運動參數(shù)估計

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明總體涉及對移動目標(biāo)的運動參數(shù)進(jìn)行估計，并且利用計算機斷層攝影（CT) 的具體應(yīng)用來進(jìn)行描述。然而，本發(fā)明也適于其他成像模態(tài)。

【背景技術(shù)】
[0002] 由于通氣與肺體積的變化相聯(lián)系，所以肺通氣是呼吸系統(tǒng)功能的主要指示物。具 體而言，對于診斷（例如對于疾病的早期檢測），或?qū)τ谥委熞?guī)劃（例如對于肺癌放射治療 中的功能性避免），在局部或區(qū)域水平上評估通氣變得越來越重要。
[0003] 諸如單光子發(fā)射計算機斷層攝影（SPECT)或正電子發(fā)射斷層攝影（PET)的核成像 是對肺通氣的直接功能性評估的當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)，其中，SPECT通氣/灌注（SPECT V/Q)是"黃金" 標(biāo)準(zhǔn)。遺憾的是，SPECT和PET遭受低空間分辨率、高成本、長掃描時間和/或低可訪問性。
[0004] 當(dāng)前圖像配準(zhǔn)方法在呼吸門控4D CT成像的基礎(chǔ)上使得可能對肺的區(qū)域體積變化 (基本是通氣）進(jìn)行評估。對于輻射治療規(guī)劃這是特別感興趣的，其中，識別功能良好的肺 區(qū)域很重要，接著可以使所述肺區(qū)域免受輻射。基本思想是估計從選定的參考階段到所有 其他階段的形變場，接著可以分析所述形變場以獲得在呼吸周期上的逐體素的體積變化。
[0005] 越來越多的輻射治療中心已經(jīng)采用4D CT作為標(biāo)準(zhǔn)成像模態(tài)來評估腫瘤運動。在 每個輻射分?jǐn)?shù)之前經(jīng)常再次進(jìn)行采集。因此，基于4D CT的肺通氣測量可以比使用額外模 態(tài)（例如SPECT)更容易地被集成在當(dāng)前輻射治療規(guī)劃工作流中。一般地，呼吸門控4D CT 采集典型地由與呼吸周期中的十個階段點相對應(yīng)的十幅3D CT圖像組成。
[0006] 為了估計局部體積變化，選擇肺部的3D圖像并且使用非剛性配準(zhǔn)對所述3D圖像 進(jìn)行配準(zhǔn)，所述3D圖像僅與兩個階段相對應(yīng)：最大呼出階段和最大吸入階段。可以以兩種 方式：i)基于強度差，或ii)基于形變場的局部屬性來從經(jīng)配準(zhǔn)圖像提取局部體積變化信 息。然而，所述估計可能受多個誤差來源影響，例如成像偽影、分箱（binning)偽影或圖像 噪聲。
[0007] 成像偽影或分箱偽影可以遍布在許多切片上，造成配準(zhǔn)的非最優(yōu)輸入數(shù)據(jù)，并且 因此可以顯著影響局部體積變化估計。這些偽影的范例包括待配準(zhǔn)的一個或全部兩個數(shù)據(jù) 集中的重復(fù)隔膜輪廓或缺失結(jié)構(gòu)。遺憾的是，當(dāng)患病患者典型地具有呼吸再生問題時，成像 偽影或分箱偽影在動態(tài)采集中非常常見。
[0008] 另外，最大吸入階段和最大呼出階段可以局部地變化，導(dǎo)致通氣幅度的區(qū)域性低 估。而且，通過僅集中在呼吸的兩個階段上或分開地檢查每個階段，通常不考慮呼吸系統(tǒng)的 動態(tài)。估計相對于其他感興趣組織（例如，心臟，肌肉等）的局部體積變化和/或移動非解 剖目標(biāo)可能面對相似的障礙。
[0009] 鑒于以上，存在對于用于估計局部體積變化的其他方法的未解決的需要。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本文描述的方面解決了以上提到的問題和其他問題。
[0011] 在一個方面中，一種目標(biāo)運動參數(shù)確定器包括形變矢量場確定器，所述形變矢量 場確定器確定4D圖像集的形變矢量場，所述4D圖像集包括與移動目標(biāo)的運動的三個或更 多個不同運動階段相對應(yīng)的三幅或更多幅圖像。所述目標(biāo)運動參數(shù)確定器還包括體積曲線 生成器，所述體積曲線生成器基于所述形變矢量場來生成體素的體積曲線。所述目標(biāo)運動 參數(shù)確定器還包括模型擬合器，所述模型擬合器將預(yù)定的運動模型擬合到所述體積曲線。 所述目標(biāo)運動參數(shù)確定器還包括參數(shù)確定器，所述參數(shù)確定器基于擬合的模型來估計至少 一個目標(biāo)運動參數(shù)。
[0012] 在另一方面中，一種系統(tǒng)包括確定4D圖像集的形變矢量場，所述4D圖像集包括與 移動目標(biāo)的運動的三個或更多個不同運動階段相對應(yīng)的三幅或更多幅圖像。所述系統(tǒng)還包 括基于所述形變矢量場來生成體素的體積曲線。所述系統(tǒng)還包括將預(yù)定的運動模型擬合到 所述體積曲線。所述系統(tǒng)還包括基于擬合的模型來估計至少一個目標(biāo)運動參數(shù)，并且生成 指示其的信號。
[0013] 在另一方面中，計算機可讀存儲介質(zhì)被編碼有計算機可讀指令。所述指令在由處 理器執(zhí)行時，使得所述處理器進(jìn)行以下中的至少一項：基于與不同運動階段相對應(yīng)的至少 三幅圖像來確定的運動周期幅度或階段、以及基于所述運動周期上的逐體素對應(yīng)性來確定 的運動周期幅度或階段。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0014] 本發(fā)明可以采取各種部件和各部件的布置以及各種步驟和各步驟的安排的形式。 附圖僅出于圖示優(yōu)選實施例的目的，并且不得被解釋為對本發(fā)明的限制。
[0015] 圖1示意性地圖示了與目標(biāo)運動參數(shù)確定器相連接的成像系統(tǒng)。
[0016] 圖2圖示了目標(biāo)運動參數(shù)確定器的范例。
[0017] 圖3、圖4和圖5圖示了被擬合到測得的運動軌跡的運動模型的范例。
[0018] 圖6圖示了范例方法。

【具體實施方式】
[0019] 以下描述了基于目標(biāo)的4D圖像集來估計移動目標(biāo)的運動參數(shù)（例如，幅度、階段、 階段位移、硬度等）的方法。如本文中采用的，4D圖像集包括在移動目標(biāo)的運動周期上的移 動目標(biāo)的3D圖像，所述移動目標(biāo)的運動周期包括完全擴張階段、完全收縮階段、在完全擴 張階段和完全收縮階段之間的一個或多個階段、以及在完全收縮階段和完全擴張階段之間 的一個或多個階段。
[0020] 通過范例，呼吸運動周期包括完全吸入階段、完全呼出階段和在其之間的階段。心 臟運動周期包括最大擴張階段、最大收縮階段和在其之間的階段。一般來說，肌肉包括活動 通過最大收縮階段、舒張階段和在其之間的階段的纖維。一般地，運動周期可以與一次或多 次活動通過完全擴張至完全收縮再回到完全擴張的周期的任何組織或非解剖結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。
[0021] 如下面更詳細(xì)地描述的，在一個非限制性實例中，通過處理包括每個表示運動周 期的不同階段的至少三幅3D體積圖像的4D圖像集來確定三幅或更多幅圖像上的每個體素 的體積曲線（造成曲線的3D集）、將預(yù)定運動模型擬合到每個體積曲線、并且基于擬合的模 型來確定功能參數(shù)。
[0022] 適合的成像模態(tài)包括可以采集4D圖像集的模態(tài)，例如，但不限于，CT和MR。為簡 單起見，結(jié)合CT來對以下進(jìn)行描述。首先參考圖1，示意性地圖示了諸如CT掃描器的成像 系統(tǒng)100。成像系統(tǒng)100包括大體固定的機架102和旋轉(zhuǎn)機架104,所述旋轉(zhuǎn)機架104由固 定機架102可旋轉(zhuǎn)地支撐并且關(guān)于z-軸108圍繞檢查區(qū)域106旋轉(zhuǎn)。
[0023] 諸如X射線管的輻射源110由旋轉(zhuǎn)機架104可旋轉(zhuǎn)地支撐，與旋轉(zhuǎn)機架104-起旋 轉(zhuǎn)，并且發(fā)射穿過檢查區(qū)域106的輻射。輻射敏感探測器陣列112對向一角度弧，在檢查區(qū) 域106對面與輻射源110相對。輻射敏感探測器陣列112探測穿過檢查區(qū)域106的輻射， 并且針對每個探測到的光子生成所述輻射指示的投影數(shù)據(jù)。
[0024] 重建器114重建投影數(shù)據(jù)，生成指示被定位在成像區(qū)域106中的對象或目標(biāo)的被 掃描部分的體積圖像數(shù)據(jù)。這包括重建在4D采集期間被采集到的數(shù)據(jù)，所述4D采集包括 對在移動目標(biāo)的一個或多個運動周期上隨著時間采集到的移動目標(biāo)的3D采集。諸如臥榻 的對象支撐體116將目標(biāo)或?qū)ο笾卧跈z查區(qū)域106中。
[0025] 運動周期確定器118確定移動目標(biāo)的運動周期。對于呼吸運動，運動周期確定器 118可以包括呼吸帶，被定位在移動目標(biāo)上的外部標(biāo)記等。對于心臟應(yīng)用，運動周期確定器 118可以包括心電圖（ECG)。對于肌肉應(yīng)用，運動周期確定器118可以包括壓力傳感器。與 時間中的數(shù)據(jù)采集同時確定運動周期。
[0026] 通用計算系統(tǒng)或計算機被用作操作者控制臺120?？刂婆_120包括人類可讀輸出 設(shè)備（例如監(jiān)視器）和輸入設(shè)備（例如鍵盤、鼠標(biāo)等）。駐留在控制臺120上的軟件允許操 作者經(jīng)由圖形用戶接口（GUI)或以其他方式來與掃描器100交互和/或操作掃描器100。 例如，控制臺120允許操作者選擇成像協(xié)議，例如運動門控（例如，呼吸、心臟、肌肉等）4D CT采集。
[0027] 目標(biāo)運動參數(shù)確定器122處理4D數(shù)據(jù)集，例如通過成像系統(tǒng)100和/或其他成 像系統(tǒng)來采集的4D圖像集。如下面更詳細(xì)地描述的，在一個實例中，目標(biāo)運動參數(shù)確定器 122確定4D圖像集的圖像上的每個體素的體積曲線，每個圖像與目標(biāo)的運動周期的不同階 段相對應(yīng)；將預(yù)定的運動模型擬合到每個體積曲線；基于擬合的模型（其表示在考慮到運 動周期的動態(tài)的整個運動周期上的逐體素體積變化）來確定移動目標(biāo)的運動參數(shù)；并且生 成對其進(jìn)行指示的信號?？梢越?jīng)由顯示器124以視覺方式呈現(xiàn)所述結(jié)果和/或?qū)⑺鼋Y(jié)果 傳達(dá)到一個或多個其他設(shè)備。
[0028] 由于采用關(guān)于運動的更多階段以及由此的更多信息，確定移動目標(biāo)的運動參數(shù)的 上述方法的造成相對于系統(tǒng)100的配置對參數(shù)的更可信估計，在所述系統(tǒng)100的配置中僅 考慮運動周期的兩個階段，例如最大擴張階段和最大擴張階段。這種方法也使得可能評估 區(qū)域體積變化，并且因此很適合于如輻射治療規(guī)劃的應(yīng)用，在所述應(yīng)用中識別功能良好的 肺區(qū)域很重要，接著所述肺區(qū)域可以免受輻射。由于通常在每個輻射部分之前進(jìn)行采集并 且4D CT圖像集可以被集成到輻射治療規(guī)劃工作流中，所以這還將允許4D CT圖像集被越 來越多的福射治療中心米用。
[0029] 應(yīng)當(dāng)意識到，可以經(jīng)由計算系統(tǒng)（例如計算機）來實現(xiàn)目標(biāo)運動參數(shù)確定器122， 所述計算系統(tǒng)包括執(zhí)行被編碼、嵌入、存儲等在計算機可讀存儲介質(zhì)（例如物理存儲器和/ 或其他非瞬態(tài)存儲器）上的一個或多個計算機可讀指令的一個或多個處理器。作為補充或 替代，計算機可讀指令中的至少一個可以由信號、載波和/或其他瞬態(tài)介質(zhì)承載。計算系統(tǒng) 還包括人類可讀輸出設(shè)備（例如監(jiān)視器）和輸入設(shè)備（例如鍵盤、鼠標(biāo)等）。本領(lǐng)域的普通 技術(shù)人員將認(rèn)識到，在另一個實施例中，可以備選地在不同計算系統(tǒng)中實現(xiàn)目標(biāo)運動參數(shù) 確定器122的（下面描述的）部件中的一個或多個。
[0030] 圖2圖示了目標(biāo)運動參數(shù)確定器122的范例。
[0031] 圖像與運動周期關(guān)聯(lián)器202接收4D圖像集和運動周期信號，并且將4D圖像集的 圖像與運動周期關(guān)聯(lián)。例如，圖像與運動周期關(guān)聯(lián)器202可以創(chuàng)建映射，所述映射針對運動 周期的任何具體階段來識別在該具體階段期間采集的4D圖像集的（一幅或多幅）圖像，和 /或針對4D圖像集的任何（一幅或多幅）具體圖像來識別圖像被采集的運動周期的時間點 (和因此的運動階段）。
[0032] 圖像選擇器204從4D圖像集選擇一組圖像來處理。在一個實例中，圖像選擇器204 選擇整組圖像來處理。在另一個實例中，圖像選擇器204選擇圖像的子集，所述子集包括與 運動周期的三個不同階段相對應(yīng)的至少三幅圖像。圖像選擇器204可以基于用戶輸入、默 認(rèn)或用戶指定設(shè)置（例如，完全擴張、完全收縮和在其之間的一個或多個感興趣的階段）和 /或其他標(biāo)準(zhǔn)來選擇圖像。
[0033] 通過非限制范例，在一個實例中，圖像選擇器204選擇覆蓋運動周期的N個不同的 等間隔的階段的N(例如，N= 10)個圖像。比如，在重復(fù)運動周期回到0%階段之前基于具 有〇%是第一階段和99%是最后階段的百分率來描繪運動周期的情況下，選定的圖像可以 覆蓋階段0%、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%和90%。本文預(yù)期其他階段和 /或其他階段間隔，包括不等間隔。
[0034] 階段映射206提供在百分比和收縮/擴張狀態(tài)之間的映射。例如，0%可以表示 最大擴張、最大收縮或在其之間的一定量的擴張/收縮。然而，出于解釋性目的，對于該范 例,0%表示最大擴張階段。比如，相對于呼吸通氣,0%表示最大吸入,60%表示最大呼出， 10-50%表示從最大吸入到最大呼出的轉(zhuǎn)變，并且70-90%表示從最大呼出到最大吸入的轉(zhuǎn) 變。
[0035] 基線圖像識別器208將選定的圖像中的一幅或多幅識別為基線圖像。這可以通過 解剖方法和/或與用戶交互來實現(xiàn)。在一個實例中，〇%階段被識別為基線圖像。下面的討 論基于這樣的識別。然而，可以選擇不同階段和/或多于一個階段。例如，每奇數(shù)（或偶 數(shù)）階段可以被識別為基線圖像。
[0036] 在輸入圖像已經(jīng)與運動周期關(guān)聯(lián)并且被選擇用于處理的情況下，可以省略圖像與 運動周期關(guān)聯(lián)器202、圖像選擇器204、映射206和基線圖像識別器208。
[0037] 形變矢量場（DVF)確定器210確定在選定的基線圖像和在選定的圖像集中的其他 圖像中的每個之間的形變矢量場（DVF)。在選定了一個階段（例如，0%階段）的情況下， 這包括確定在〇%階段圖像和其他選定的圖像中的每個之間的DVF。因此，在選定的圖像集 包括N個圖像的情況下，形變矢量場確定器210確定N-1個DVF集（S卩，對于每對圖像的 DVF)。在另一個實例中，在相鄰圖像對（例如，在圖像1和2、圖像3和4等之間）之間確定 DVF和/或其他方法。
[0038] 形變矢量場確定器210可以使用多種方法來確定DVF。例如，圖示的形變矢量場確 定器210使用非剛性（彈性）配準(zhǔn)算法確定DVF。在另一個實例中，形變矢量場確定器210 采用剛性（仿射）配準(zhǔn)算法和/或其他算法。適合的算法通過將基線圖像映射到其他圖像 并且因此在整個運動周期上建立逐體素的對應(yīng)性來確定DVF，并且接著將包括相似度量度 和正則化項的目標(biāo)函數(shù)最小化。
[0039] Kabus 等的 Fast elastic image registration，Proc. of MICCAI Workshop:Medical Image Analysis For The Clinic-A Grand Challenge, (2010)81-89中 描述了這樣算法的范例。大體上，Kabus等描述的算法假設(shè)參考（或固定）圖像R(x)和模 板（或移動）圖像T(x)。找到仿射變換p以及形變矢量場（DVF)u:R 3 - R3,以使得移置的 模板圖像Tu(x) : = T (小（p ;x) +u (x))將相似度量度D和正則化項S兩者最小化。在此，在 由矢量P給出的仿射變換下，映射ct(P;X)描述了體素位置x的變換。
[0040] 在方程1中示出了使用方差的和的適合的相似度量度D :
[0041] 方程 1:

【權(quán)利要求】
1. 一種目標(biāo)運動參數(shù)確定器（122)，包括： 形變矢量場確定器（210)，其確定4D圖像集的形變矢量場，所述4D圖像集包括與移動 目標(biāo)的運動的三個或更多不同運動階段相對應(yīng)的三幅或更多幅圖像； 體積曲線確定器（212)，其基于所述形變矢量場來生成體素的體積曲線； 模型擬合器（214)，其將預(yù)定的運動模型擬合到所述體積曲線；以及 參數(shù)確定器（218)，其基于擬合的模型來估計至少一個目標(biāo)運動參數(shù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述形變矢量場確定器使用非 剛性配準(zhǔn)來確定所述形變矢量場。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述非剛性配準(zhǔn)將與所述三幅 或更多幅圖像中的一幅相對應(yīng)的圖像的階段映射到所述三幅或更多幅圖像中的所述其他 圖像的所述不同階段，從而確定在所述運動周期上的逐體素的對應(yīng)性。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述形變矢量場確定器通過將 目標(biāo)函數(shù)最小化來確定所述形變矢量場，所述目標(biāo)函數(shù)包括加權(quán)相似項和正則化項。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1至4中的任一項所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述體積曲線通 過計算雅可比矩陣來確定所述體積曲線，所述雅可比矩陣由所述形變矢量場的一階導(dǎo)數(shù)組 成。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1至4中的任一項所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述體積曲線確 定器通過計算所述形變矢量場的強度差來確定所述體積曲線。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5至6中的任一項所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述體積曲線將 在所述運動周期上的體積變化描述為時間的函數(shù)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1至7中的任一項所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述模型是由 c〇s2n函數(shù)表示的曲線，其中，n與感興趣階段相對應(yīng)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，所述至少一個目標(biāo)運動參數(shù)包 括以下中的至少一個：運動幅度、運動階段、運動偏置或預(yù)定的運動階段的時間。
10. 根據(jù)權(quán)利要求1至9中的任一項所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，還包括： 置信度確定器（220)，其基于所述擬合的模型和所述體積曲線之間的誤差差來確定所 述估計的置信度水平。
11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，其中，基于利用所述運動周期的幅 度的倒數(shù)進(jìn)行加權(quán)的所述擬合的模型和所述體積曲線之間的方差來確定所述置信度水平。
12. 根據(jù)權(quán)利要求1至11中的任一項所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，還包括： 狀態(tài)識別器（222)，其基于與已知健康和不健康狀態(tài)相對應(yīng)的圖樣和/或值的庫（224) 通過比較擬合的模型或所述至少一個目標(biāo)運動參數(shù)中的一個或多個來識別所述目標(biāo)的狀 態(tài)。
13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，還包括： 推薦器（226)，其基于所確定的所述目標(biāo)的狀態(tài)來推薦所述目標(biāo)的動作進(jìn)程。
14. 根據(jù)權(quán)利要求1至13中的任一項所述的目標(biāo)運動參數(shù)確定器，還包括： 顯示器（124)，其顯示擬合的模型或所述至少一個目標(biāo)運動參數(shù)中的至少一個。
15. -種方法，包括： 確定4D圖像集的形變矢量場，所述4D圖像集包括與移動目標(biāo)的運動的三個或更多不 同運動階段相對應(yīng)的三幅或更多幅圖像； 基于所述形變矢量場來生成體素的體積曲線； 將預(yù)定的運動模型擬合到所述體積曲線；并且 基于擬合的模型來估計至少一個目標(biāo)運動參數(shù)，并且生成對其進(jìn)行指示的信號。
16. 根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中，確定所述形變矢量場包括采用非剛性配準(zhǔn)，所 述非剛性配準(zhǔn)將與所述三幅或更多幅圖像中的一幅相對應(yīng)的圖像的階段映射到所述三幅 或更多幅圖像中的所述其他圖像的所述不同階段，從而確定在所述運動周期上的逐體素的 對應(yīng)性，并且對包括加權(quán)相似項和正則化項的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行最小化。
17. 根據(jù)權(quán)利要求15至16所述的方法，其中，所述體積曲線將在所述運動周期上的體 積變化描述為時間的函數(shù)，并且確定所述體積曲線包括計算一個或雅可比矩陣或者計算所 述形變矢量場的強度差，所述雅可比矩陣由所述形變矢量場的一階導(dǎo)數(shù)組成。
18. 根據(jù)權(quán)利要求15至17中的任一項所述的方法，其中，所述預(yù)定的運動模型是由 c〇s2n函數(shù)表示的曲線，其中，n與感興趣階段相對應(yīng)。
19. 根據(jù)權(quán)利要求15至18中的任一項所述的方法，其中，所述至少一個目標(biāo)運動參數(shù) 包括以下中的至少一個：運動幅度、運動階段、運動偏置或預(yù)定的運動階段的時間。
20. 根據(jù)權(quán)利要求19所述的方法，還包括： 基于擬合的模型和所述體積曲線之間的誤差差來確定所述至少一個目標(biāo)運動參數(shù)的 所述估計的置信度水平。
21. 根據(jù)權(quán)利要求20所述的方法，其中，基于擬合的模型和所述體積曲線之間的利用 所述運動周期的幅度的倒數(shù)進(jìn)行加權(quán)的方差來確定所述置信度水平。
22. 根據(jù)權(quán)利要求15至21中的任一項所述的方法，還包括： 基于與已知健康和不健康狀態(tài)相對應(yīng)的圖樣和/或值的庫通過比較擬合的模型或所 述至少一個目標(biāo)運動參數(shù)中的一個或多個來識別所述目標(biāo)的狀態(tài)。
23. 根據(jù)權(quán)利要求22所述的方法，還包括： 基于所確定的所述目標(biāo)的狀態(tài)來推薦所述目標(biāo)的動作進(jìn)程。
24. 根據(jù)權(quán)利要求15至23中的任一項所述的方法，還包括： 顯示擬合的模型或所述至少一個目標(biāo)運動參數(shù)中的至少一個。
25. -種計算機可讀存儲介質(zhì)，其被編碼有計算機可讀指令，當(dāng)由處理器執(zhí)行時，所述 計算機可讀指令使得所述處理器確定一下中的至少一個：基于與不同運動階段相對應(yīng)的至 少三幅圖像的運動周期幅度或階段、以及基于所述運動周期上的逐體素對應(yīng)性的運動周期 幅度或階段。
【文檔編號】G06T7/00GK104395933SQ201380034152
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2013年6月17日 優(yōu)先權(quán)日:2012年6月27日
【發(fā)明者】S·卡布斯, C·洛倫茨, T·克林德, J·馮貝格 申請人:皇家飛利浦有限公司