[发明专利]基于模型确定周期性收缩对象的收缩状态

权利要求书

1、一种用于确定周期性收缩对象的收缩状态(S)，尤其是用于确定和 显现周期性收缩对象的收缩状态(S)的方法，所述方法包括如下步骤：

针对一系列不同收缩状态(S)确定所述对象的特有特征，其中，所述 特有特征与所述对象的当前收缩状态(S)直接相关；

评估作为所述特有特征的函数表示所述收缩状态(S)的模型；

获取表示所述对象的当前图像(340)的当前数据集；

从所述当前图像(340)中提取所述特有特征；

将所提取的特有特征与所述模型相比较；以及

得到所述当前收缩状态(S)。

2、根据要求1所述的方法，还包括如下步骤：

获得一系列另外的当前数据集，每一数据集表示所述对象的另外的当 前图像(340)；

对于每一另外的当前数据集，从所述对应的另外当前图像(340)中提 取所述特有特征；

将所提取的另外特有特征与所述模型相比较；以及

得到对应的另外当前收缩状态(S)。

3、根据要求1所述的方法，其中，所述特有特征由所述对象内两个参 考点间的空间距离(d)表示。

4、根据要求1所述的方法，其中，评估作为所述特有特征的函数表示 所述收缩状态(S)的模型的所述步骤包括使用所述对象的可变形分割模型。

5、根据要求1所述的方法，其中，所述周期性收缩对象是受检患者的 跳动的心脏。

6、根据要求1所述的方法，其中，获取当前数据集的所述步骤包括如 下步骤：

得到所述对象的2D图像(340)和/或

得到所述对象的3D图像。

7、根据要求1所述的方法，其中，确定所述对象的特有特征的所述步 骤包括如下步骤：

获取一系列不同的预先记录数据集，每一数据集表示所述对象在不同 收缩状态(S)下的预先记录图像(330)。

8、根据要求7所述的方法，其中，所述不同预先记录的数据集是借助 于计算机断层扫描获取的，优选是借助于心电门控计算机断层扫描获取的。

9、根据要求7所述的方法，其中，确定所述对象的特有特征的所述步 骤还包括如下步骤：

在连续获取的预先记录数据集间插入所述收缩状态(S)和/或所述对应 特有特征。

10、根据权利要求7所述的方法，还包括如下步骤：

将所述当前图像与任意预先记录图像配准，以便确定所述预先记录图 像中两个参考点的空间距离与所述当前图像中所述对应空间距离之间的按 比例缩小因子。

11、根据权利要求10所述的方法，还包括如下步骤：

使用两个参考点的所述空间距离作为所述对象的特有特征，以及

考虑到按比例缩小因子计算一系列不同收缩状态中的两个参考点之间 的所述空间距离。

12、根据权利要求10所述的方法，还包括如下步骤：

确定所述预先记录图像中的多个参考点相互间的空间距离与所述当前 图像中的所述对应空间距离之间的多个按比例缩小因子，以及

考虑到所述按比例缩小因子计算一系列不同收缩状态(S)中的所述多 个参考点之间的所述空间距离。

13、根据权利要求12所述的方法，还包括如下步骤：

将所计算的空间距离相互配准。

14、根据权利要求7所述的方法，还包括如下步骤：

在所述预先记录数据集中选择一个表示所述当前收缩状态(S)的数据 集，以及

将所述预先记录数据集与所述当前数据集配准。

15、根据权利要求14所述的方法，还包括如下步骤：

重叠由所选择的预先记录数据集表示的所述预先记录图像以及由所述 当前数据集表示的所述当前图像。