[發(fā)明專利]確定醫(yī)療器械在分支解剖結(jié)構(gòu)中的位置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711429692.1
• 申請日: 2013-10-08
• 公開（公告）號: CN108042092B
• 公開（公告）日: 2023-02-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: T·趙;G·M·普里斯科
• 申請（專利權(quán)）人: 直觀外科手術(shù)操作公司
• 主分類號: A61B1/00
• 分類號: A61B1/00;A61B1/267;A61B5/00;A61B5/06;A61B34/20;G06T7/73
• 代理公司: 北京紀凱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11245
• 代理人: 張全信;趙蓉民

本發(fā)明的名稱為確定醫(yī)療器械在分支解剖結(jié)構(gòu)中的位置。比較由自移動通過解剖結(jié)構(gòu)的醫(yī)療器械的遠端透視圖拍攝的連續(xù)圖像提取的信息與由解剖結(jié)構(gòu)的計算機模型提取的相應(yīng)信息。然后使用與潛在匹配集相關(guān)聯(lián)的概率確定由連續(xù)的圖像提取的信息和由計算機模型提取的相應(yīng)信息之間最可能的匹配，以便配準解剖結(jié)構(gòu)的計算機模型與醫(yī)療器械并由此確定醫(yī)療器械當前處于的解剖結(jié)構(gòu)的腔。傳感器信息可以被用于限制潛在匹配集。作為確定最可能匹配的一部分，與一系列圖像相關(guān)聯(lián)的特征屬性與潛在匹配集可以被定量地比較。

本申請為分案申請，原申請的申請日是2013年10月8日、申請?zhí)柺?01380053469.5(PCT/US2013/063813)、發(fā)明名稱為“確定醫(yī)療器械在分支解剖結(jié)構(gòu)中的位置”。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明一般涉及醫(yī)療系統(tǒng)，并且具體涉及用于通過將當醫(yī)療器械移動通過分支解剖結(jié)構(gòu)時在其遠端處拍攝的圖像信息與從分支解剖結(jié)構(gòu)的計算機模型提取的相應(yīng)信息進行比較來確定醫(yī)療器械在分支解剖結(jié)構(gòu)中的位置的系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)

圖像引導(dǎo)的外科手術(shù)有助于外科醫(yī)生將醫(yī)療器械導(dǎo)航至患者內(nèi)的目標，以便可以對目標執(zhí)行治療和/或診斷的醫(yī)療程序。為了引導(dǎo)，可以跟蹤醫(yī)療器械的遠端位置，并且其圖像連同與目標相關(guān)聯(lián)的解剖結(jié)構(gòu)的計算機模型一起顯示或疊加在與目標相關(guān)聯(lián)的解剖結(jié)構(gòu)的計算機模型上?？梢杂墒中g(shù)前和/或手術(shù)中患者解剖掃描數(shù)據(jù)諸如X-射線、超聲波、熒光檢查、計算機斷層掃描(CT)、磁共振成像(MRI)和其他成像技術(shù)生成計算機模型。醫(yī)療器械可以為內(nèi)窺鏡、導(dǎo)管或具有可操縱的末端和能夠貼合通向患者的分支解剖結(jié)構(gòu)中的目標的身體通道或腔的柔性主體的醫(yī)療器具。

醫(yī)療器械、解剖結(jié)構(gòu)和該解剖結(jié)構(gòu)的計算機模型關(guān)于彼此的適當配準是精確的圖像引導(dǎo)的外科手術(shù)所期望的。因此，通常在對患者執(zhí)行醫(yī)療程序之前執(zhí)行這些項目的配準。然而，由于解剖結(jié)構(gòu)的運動和/或當醫(yī)療器械移動通過解剖結(jié)構(gòu)時難于跟蹤醫(yī)療器械，在執(zhí)行醫(yī)療程序期間，配準誤差可能出現(xiàn)。對于連續(xù)移動在其中柔性醫(yī)療器械被導(dǎo)航至目標區(qū)域的分支解剖結(jié)構(gòu)，保持醫(yī)療器械的跟蹤位置和分支解剖結(jié)構(gòu)之間的適當配準是特別有挑戰(zhàn)的。

U.S.2005/0182319描述了使用動態(tài)參比和/或選通技術(shù)跟蹤解剖結(jié)構(gòu)的運動和使用電磁(EM)跟蹤設(shè)備跟蹤當醫(yī)療器械在解剖結(jié)構(gòu)內(nèi)部移動時醫(yī)療器械的運動。然而，由于至少部分歸因于動態(tài)參比、EM跟蹤設(shè)備和解剖運動的不準確性，當分支解剖結(jié)構(gòu)內(nèi)的多個腔停留在不確定的區(qū)域內(nèi)時，由這樣的不準確造成移動通過分支解剖結(jié)構(gòu)諸如肺或心臟的醫(yī)療器械的精確配準易于出錯。

Luo,Xiongbiao等人的“On Scale Invariant Features and Sequential MonteCarlo Sampling for Bronchoscope Tracking,”Medical Imaging 2011:Visualization,Image-Guided Procedures,and Modeling,由Kenneth H.Wong,David R.Homes III編輯,Proc.Of SPIE Vol.7964,79640Q，描述了基于兩階段圖像的方法，用于確定當前支氣管鏡攝像機幀和生成的虛擬幀之間的最大相似性以確定支氣管鏡姿勢。第一階段使用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)特征和對極幾何分析預(yù)測支氣管鏡視頻的連續(xù)圖像之間的幀間運動參數(shù)。第二階段根據(jù)第一階段估計的結(jié)果遞歸地近似當前支氣管鏡攝像機姿勢的后驗概率密度。因為第二階段生成被定義為攝像機運動參數(shù)和虛擬支氣管鏡檢查的圖像和患者具體真實的支氣管鏡檢查的圖像之間的相似性的隨機樣本集，所以當前攝像機運動參數(shù)可以被確定為等于相應(yīng)于樣本集內(nèi)最大相似性的一個樣本的姿勢。盡管已經(jīng)顯示該方法提供好的精確性，但其使用序貫蒙特卡羅(SMC)方法的計算的復(fù)雜性不適合具有大約3.0秒每幀的計算時間的實時應(yīng)用。