[发明专利]基于模型确定周期性收缩对象的收缩状态

说明书

本发明涉及数字图像处理领域，本发明尤其涉及用于医疗目的的数字 图像处理，在该数字图像处理中确定周期性收缩对象的当前收缩状态。

特别地，本发明涉及一种用于确定周期性收缩对象的收缩状态的方法， 尤其是用于确定和显现周期性运动对象的收缩状态的方法。

进一步，本发明涉及用于确定周期性收缩对象的收缩状态的数据处理 设备和导管室，尤其是用于确定和显现周期性运动对象的收缩状态的数据 处理设备和导管室。

而且，本发明涉及一种计算机可读介质和一种程序单元，其具有用于 执行上述用于确定周期性收缩对象的收缩状态的方法的指令。

图像引导的医学和外科过程利用在诊断和/或治疗过程之前或期间得到 的患者图像来引导医师执行该过程。

目前，心导管插入过程一般在二维(2D)荧光透视图像的帮助下进行。 该过程中采用的2D荧光透视图像使得医师可以看到在心血管结构中推进 的导管的位置。

在电生理(EP)过程中，与各个患者的心脏形态相关，标测导管和/或 消融导管的位置通常难以识别，这是因为心脏是不可见的器官或者仅仅能 在2D荧光透视图像中看到心脏的阴影。然而，为了执行可靠的EP过程， 对于医师来说，了解导管当前相对于患者心脏形态的位置是很重要的。很 明显，消融过程的成功极大地依赖于消融导管的正确放置。

EP1421913A1公开了用于导航穿过患者的一个区域的图像引导的导管 导航系统。该导航系统包括成像设备、跟踪设备、控制器以及显示器。成 像设备生成该患者区域的图像。跟踪设备跟踪导管在所述患者区域中的位 置。控制器基于导管位置在成像设备生成的图像中叠加表示导管的图标。 显示器显示在导管的当前位置具有叠加在图像上的导管的区域的图像。然 而，在受检对象表现出恒定运动的情况下，在该区域的图像和导管的当前 位置处的图像之间的重叠变得困难。尤其是在心脏应用中，心跳收缩的影 响使得该重叠更为复杂。

尽管由2D荧光透视图像来估计心脏的当前收缩状态可以是一种可行 的解决方案，但结果证明该解决方案在大多数情况下是失败的，因为心脏 产生的X射线阴影通常很模糊以至不能进行可靠的测量。

这就需要精确确定周期性收缩对象的收缩状态，可以在如导管的导航 通过对象的器械中实时执行这种确定。

可以由根据独立权利要求的主题满足该需要。本发明的有利实施例由 从属权利要求描述。

1#根据本发明的第一方面，提供了一种用于确定周期性收缩对象的收 缩状态，尤其是用于确定并显现该周期性收缩对象的收缩状态的方法。所 提供的方法包括如下步骤：(a)针对一系列不同收缩状态，确定对象的特 有特征，其中所述特有特征与对象的当前收缩状态直接相关(b)评估作为 该特有特征的函数表示收缩状态的模型；(c)获取表示对象当前图像的当 前数据集；(d)从当前图像中提取特有特征；(e)将提取的特有特征与模 型比较；以及(f)得到当前收缩状态。

本发明的基本思想是通过基于模型的方法由获取的当前对象图像估计 周期性收缩对象的当前收缩状态。由此，对象在当前图像中可以是不可见 的或者仅部分可见。然而，表示当前收缩状态的指示(indication)的特有 特征在当前图像中是可见的。

对于受检对象和/或接受治疗的对象的当前收缩状态的基于模型的估 计，与或多或少不可见收缩状态直接相关的可见特有特征被从对象的当前 图像中提取出来，并随后将其与模型相比较，该模型给出了根据该特有特 征的对象收缩状态。如果该特有特征例如借助于对稍后将要检查和/或治疗 的同一对象的先验检查来确定的，可以得到恰当的患者个体模型。由此， 模型包括与所确定的特有特征相符的解析函数。然而，该模型也可以是包 含收缩状态序列和赋值的特有特征的简单表格。

所提供的方法的优点在于当前收缩状态可以容易地由相当简单地比较 特有特征和先验评估模型来确定。由此，对收缩状态的确定可以仅由基于 图像的信息来完成。其它诸如基于心电图的信息就不必要了。

2#根据本发明的实施例，该方法进一步包括如下步骤：(a)获取每个 表示对象的另外的图像的一系列另外的当前数据集；(b)对于每一另外当 前数据集，从对应的另外当前图像中提取特有特征；(c)将所提取的另外 的特有特征与模型比较；并且(d)得到对应的另外的当前收缩状态。其优 点在于可以得到表示所研究对象的整个周期性循环的多个收缩状态。