[發(fā)明專利]利用血管叢結構的彈性映射的圖像處理方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910112740.7 | 申請日: | 2019-02-13 |
| 公開(公告)號: | CN110164528A | 公開(公告)日: | 2019-08-23 |
| 發(fā)明(設計)人: | 喬治·塞梅利斯 | 申請(專利權)人: | 徠卡儀器(新加坡)有限公司 |
| 主分類號: | G16H30/00 | 分類號: | G16H30/00;G06T7/30;A61B34/20 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 宋融冰 |
| 地址: | 新加坡*** | 國省代碼: | 新加坡;SG |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 三維圖像數據 圖像處理 圖像數據 血管叢 生物組織 輸出圖像數據 匹配 方法和裝置 近紅外光譜 可見光譜 實時顯示 醫(yī)學觀察 自動識別 映射 | ||
1.一種圖像處理方法,用于特別在手術期間實時顯示軟生物組織(12)的輸出圖像數據(54),所述圖像處理方法包括以下步驟:
·提供所述軟生物組織(12)的術前三維圖像數據(6),
·在可見光譜和近紅外光譜的至少一種中獲取所述軟生物組織(12)的術中圖像數據(14),
·在所述術中圖像數據(14)中自動識別至少一個血管叢結構(48),
·在所述術前三維圖像數據(6)中識別至少一個經過識別的血管叢結構(48),
·基于所述至少一個經過識別的血管叢結構(48),將所述術前三維圖像數據(6)與所述術中圖像數據(14)彈性匹配,
·從彈性匹配的所述術前三維圖像數據(6)和所述術中圖像數據(14)形成所述輸出圖像數據(54)。
2.根據權利要求1所述的圖像處理方法,其中所述經過識別的血管叢結構(48)是在使用來自熒光團(22)的熒光獲取的術中圖像數據(14)中識別的。
3.根據權利要求1或2所述的圖像處理方法,其中所述術中圖像數據(14)中的所述經過識別的血管叢結構(48)是使用可見光譜中的光記錄的。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的圖像處理方法,其中顯示所述輸出圖像數據(54)。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的圖像處理方法,其中將用于減少鏡面反射的至少一個濾光器布置(26)用于獲取所述術中圖像數據(14)。
6.根據權利要求1至5中任一項所述的圖像處理方法,其中在所述經過識別的血管叢結構(48)中的至少一個位置(66)處計算血流方向(64)。
7.根據權利要求1至6中任一項所述的圖像處理方法,其中獲取定位數據(60),所述定位數據(60)表示在獲取所述術中圖像數據(14)時,用于獲取所述術中圖像數據(14)的光學透鏡系統(62)的焦距、所述光學透鏡系統(62)的景深、所述光學透鏡系統(62)的距離設置、所述光學透鏡系統(62)的視場(10)的尺寸、維度和方向中的至少一種,其中所述定位數據(60)用于以下至少一種:在所述術前三維圖像(6)中識別所述血管叢結構(48)、將所述術前三維圖像數據(6)與所述術中圖像數據(14)彈性匹配,以及顯示所述輸出圖像數據(54)。
8.一種醫(yī)學觀察裝置(1),用于特別在手術期間產生軟生物組織(12)的輸出圖像數據(54),例如為顯微鏡(2)或內窺鏡,所述裝置包括:
·存儲器組件(4),所述存儲器組件(4)包括所述軟生物組織(12)的術前三維圖像數據(6),
·相機組件(8),所述相機組件(8)用于在可見光譜和近紅外光譜的至少一種中獲取所述軟生物組織(12)的術中圖像數據(14),
·圖像處理器組件(40),所述圖像處理器組件(40)包括:
o圖案匹配模塊(46),用于在所述術中圖像數據(14)中識別至少一個血管叢結構(48),并用于在所述術前三維圖像數據(6)中識別至少一個經過識別的血管叢結構(48),
o匹配模塊(50),用于基于所述至少一個經過識別的血管叢結構(48)將所述術前三維圖像數據(6)與所述術中圖像數據(14)彈性匹配,和
o圖像形成模塊(52),用于將彈性匹配的術前三維圖像數據(6)的至少部分與所述術中圖像數據(14)組合成所述輸出圖像數據(54),和
·輸出接口,用于輸出所述輸出圖像數據(54)。
9.根據權利要求8所述的醫(yī)學觀察裝置(1),其中所述醫(yī)學觀察裝置(1)還包括顯示組件(56),所述顯示組件(56)用于顯示所述輸出圖像數據(54)。
10.根據權利要求8或9所述的醫(yī)學觀察裝置(1),其中所述相機組件(8)包括至少一個用于減少鏡面反射的濾光器布置(26),所述濾光器布置(26)包括至少一對正交偏振器。
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