(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光ファイバによる形状検知のための方法であって、
光ファイバ形状検知装置から前記光ファイバ自体の形状データを収集するステップと、
前記形状データの幾何学的期待に基づく許容可能な閾を超えるデータ位置を決定するために、前記形状データに対してテストを実行するステップと、
前記許容可能な閾を超えるデータ位置に対応する形状データを拒否するステップと、
安定した形状検知データセットを提供するために、許容可能な形状データをレンダリングするステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記許容可能な閾は、形状検知モデルに基づき決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記許容可能な閾は、前に収集された形状データに基づき決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記形状データに対してテストを実行するステップは、前記形状データに沿って空間−時間連続性を計算するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記形状データに対してテストを実行するステップは、前記形状データに沿って最大累積ねじれを計算するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記形状データに対してテストを実行するステップは、期待される限度と比較するために、前記形状データ内のノード間のノードねじれの適応検索を実行するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記形状データに対してテストを実行するステップは、前記形状データに沿って微分ねじれを計算するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
拒否された形状データを有効データで置換することにより前記形状データを再構成するステップ、
を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項９】
拒否された形状データを置換するステップは、前に収集された許容可能なデータを用いるステップを有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記形状データを拒否するステップは、許容可能なデータを内挿又は外挿するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記光ファイバ形状検知装置の形状の画像を生成するために前記安定した形状検知データを用いるステップと、前記画像を表示するステップと、を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記形状データを画像化システムにより収集されたデータと比較することにより、前記形状データを検証するステップ、を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
形状検知データを安定化するコンピュータ可読プログラムを有するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに請求項１に記載のステップを実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
光ファイバによる形状検知のための方法であって、
形状検知光ファイバ装置から前記光ファイバ自体の形状データを収集するステップと、
前記形状データから外れ値データを除去するステップと、
前記形状データの幾何学的期待に基づく許容可能な閾を超えるデータ位置を決定するために、前記形状データをテストするステップであって、前記テストは、
前記形状データに沿って空間−時間連続性を計算するステップと、
前記形状データに沿ってねじれ又はねじれを導出するパラメータを計算するステップと、
のうちの１又は複数を有する、ステップと、
許容可能な閾を超えるデータ位置に対応する形状データを拒否するステップと、
安定した形状検知データセットを提供するために、許容可能な形状データをレンダリングするステップと、
を有する方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの光ファイバを備える形状検知可能装置から光信号を受信し、前記前記光ファイバ自体の形状データを決定するために前記光信号を解釈するよう構成されるワークステーション、
を有し、前記ワークステーションは、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリと、
前記メモリに格納され、前記形状データの幾何学的期待に基づく許容可能な閾を超えるデータ位置を決定するために前記形状データに対してテストを実行し、安定した形状検知データセットをレンダリングするために、前記許容可能な閾を超えるデータ位置に対応する形状データを拒否するよう構成される安定性モジュールと、
を有する、形状検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、形状検知機器に関し、より詳細には、安定性の向上した形状検知光ファイバと共に使用するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
光ファイバに基づく形状検知は、従来の光ファイバ内の固有後方散乱を利用する。関連する原理は、特徴的なレーリー後方散乱パターンを用いた光ファイバ内の分布ひずみ測定を利用する。
【０００３】
ファイバの物理長及び屈折率は、環境パラメータ、温度及びひずみ、並びに僅かながら気圧、湿度、電界、化学品暴露、等に本質的に影響を受けやすい。温度変化ΔＴ又はファイバ軸に沿ったひずみεに起因する後方散乱パターンの波長シフトΔλ又は周波数シフトΔνは、次式の通りである。
Δλ／λ＝−Δν／ν＝ＫＴΔＴ＋Ｋεε
ここで、
【０００４】
【数１】
0006495817.tif 000002
温度係数ＫＴは、熱膨張係数α＝（１／Λ）（∂Λ／∂Ｔ）と熱光学係数ξ＝（１／ｎ）（∂ｎ／∂Ｔ）の和であり、ゲルマニウム添加ケイ素コアファイバでは標準値０．５５×１０−６℃−１及び６．１×１０−６℃−１である。ひずみ係数Ｋεは、グループインデックスｎ、ひずみ光テンソルの成分ｐｉｊ、及びポアソン比μの関数である。ｎに対して与えられる標準的な値ｐ１２、ｐ１１及びゲルマニウム添加ケイ素のμは、約０．７８７のＫεの値を生じる。したがって、温度又はひずみのシフトは、単に、（中程度の温度及びひずみ範囲では）スペクトル周波数シフトΔｖの線形スケーリングである。もちろん、この線形モデルは、ひずみがファイバの弾性限界に近付く場合、又は温度がファイバのガラス転移温度に近付く場合には適用されない。
【０００５】
１つのコアが断面の中央に位置する４以上のコアのファイバシステムでは、曲げ及び温度の影響に起因するひずみは、いかなる軸ひずみ（張力）も加えられない限り、又は軸ひずみが存在し、軸ひずみが分かっており制御可能な場合に（したがって、軸ひずみを較正できる）、分離できる。
【０００６】
レーザ再調整は、光システムのために時々必要である。光システムは、適正な位相差を有する偏波状態で較正される必要がある。これは、各コア（つまり４個のコアの各々）について実行される。これらのステップのいずれかが正しく実行されない場合、光検知システムは不安定になってしまう。
知られている光形状検知方法及び同様の方法は、米国特許出願番号第２０１１／３１９９１０号、Roelle他、米国特許出願番号第２００８／１７７４８２号、Kinzo他、国際公開公報ＷＯ２０１２／０２５８５６、Koninklijke  Philips  Electronics  NV、米国特許出願番号第２０１１／１１３８５２号、Prisco、及びDuncan  R  G他による「Characterization  of  a  Fiber−Optic  Shape  and  Position  Sensor」、Proceedings  of  Spie,  Spie,  US,  vol.  ６１６７,  ２７  February  ２００６  (２００６−０２−２７),  pages  ６１６７０４−１,  XP００２６１６９２７,  SSN:  ０２７７−７８６X,  DOI:  １０.１１１７/１２.６５８５３５を含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
相関及び位相追跡から干渉法により再構成されたひずみ及び形状測定は、固定開始領域を必要とし、この開始領域へのテザー推進は安定に保たれる必要がある。これらのいかなる動きも、形状の不安定を生じ得る。揺れ測定はファイバの特性を定め、ファイバのいかなる位置におけるいかなる機械的な圧縮、張力又は圧力も、いかなるコアの機械的特性及び位置を変化し得る。これは、ファイバからの後方散乱パターンを変化し、不安定を生じ得る。ファイバ上の軸方向の張力／ひずみに起因する影響及び不安定性も考慮する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の原理によると、光ファイバによる形状検知のためのシステム及び方法は、形状検知光ファイバ装置からの形状データの収集を有する。形状データは、形状データの幾何学的期待値に基づき許容可能な閾を超えるデータ位置を決定するためにテストされる。許容可能な閾を超えるデータ位置に対応する形状データは拒否される。許容可能な形状データは、安定した形状検知データセットを提供するためにレンダリングされる。
【０００９】
一実施形態では、光ファイバによる形状検知のための方法は、形状検知光ファイバ装置から形状データを収集するステップと、前記形状データから外れ値を除去するステップと、前記形状データの幾何学的期待に基づく許容可能な閾を超えるデータ位置を決定するために前記形状データをテストするステップであって、前記テストは、前記形状データに沿って空間−時間連続性を計算するステップと、前記形状データに沿ってねじれ又はねじれを導出するパラメータを計算するステップと、のうちの１又は複数を有する、ステップと、を有する。許容可能な閾を超えるデータ位置に対応する形状データは拒否され、許容可能な形状データは、安定した検知データセットを提供するためにレンダリングされる。
【００１０】
別の実施形態では、形状検知システムは、少なくとも１つの光ファイバを備える形状検知可能装置から光信号を受信し、前記形状検知可能装置の形状を決定するために前記光信号を解釈するよう構成されるワークステーションを有する。前記ワークステーションは、プロセッサと、前記プロセッサに結合されるメモリと、を有する。安定性モジュールは、前記メモリに格納され、前記形状データの幾何学的期待に基づく許容可能な閾を超えるデータ位置を決定するために前記形状データに対してテストを実行し、安定した形状検知データセットをレンダリングするために前記許容可能な閾を超えるデータ位置に対応する形状データを拒否するよう構成される。
【００１１】
本開示の上述及び他の目的、特徴及び利点は、それらの説明のための実施形態の、添付の図面と関連して読まれるべき以下の詳細な記載から明らかになるだろう。            
本開示は、以下の図面を参照して以下の好適な実施形態の説明で詳細に示される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態による安定性モジュールを用いる形状検知システムを示すブロック／フロー図である。
【図２】例示的な一実施形態による安定性モジュールにより実行される形状検知方法を示すブロック／フロー図である。
【図３】例示的な一実施形態によるねじれを定量化するノード位置に対応する２つの垂直方向ベクトルを示すグラフである。
【図４】例示的な一実施形態による、ねじれの画像と共に、不良形状データと良好形状データとを有する画像を示す図である。
【図５】例示的な一実施形態による、形状検知データを検査するためにＣＴ（computed  tomography）を用いて集められた画像を用いる検証方法を示す図である。
【図６】例示的な一実施形態による、コイル状光ファイバに適用され及び回転走行（Ｘ線）を用いて確認された安定化方法の一例を示す。
【図７】例示的な一実施形態による、光ファイバによる形状検知のための方法を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の原理によると、安定な形状検知のためのシステム及び方法が開示される。形状検知の不安定性は、重大な問題であり、異なる理由により生じ得る。不安定な形状検知の理由の幾つかの例は、レーザ位置合わせの喪失、位相追跡失敗、基準及びサンプルアームの間の相関の喪失、開始領域へのテザー近接の動き、不正な較正、温度変動（周囲、及び急な局所的温度）、いかなるファイバコアの元の形状の損失をも生じる局所的圧力／応力、強いねじれ／回転（例えば、ファイバ軸の周りの複数のπ回転）、高曲率、振動、軸方向の張力、等を含む。本発明の実施形態は、形状検知中の不正形状の検出及び修正のための方法を提供する。（例えば位相追跡の喪失により）修正が可能でないとき、誤った形状は除去できる。本発明の実施形態は、不安定性の制限を克服する。
【００１４】
光形状検知（Optical  shape  sensing：ＯＳＳ）は、正確な形状再構成を提供する能力を有するが、一方で、時々不安定になり、不正な形状を再構成し得る。本発明の原理によると、システム及び方法は、不正確な形状を削除又は修正し、処理中にＯＳＳの安定性及び性能を向上する。
【００１５】
一実施形態では、安定性−逸脱した又は誤った形状を検出し及びそれらを修正するＯＳＳの方法の向上が、提供される。修正が可能でない場合、誤った形状は除去され、出力として表示されない。実施形態は、直交座標空間；ノード位置；ノード速度及び／又はノード加速度；曲げ角度空間；ノード角速度及び／又はノード角加速度；ねじれ／回転、ノードねじれ；累積ねじれ及び／又はノードねじれの差分；機器位置、速度及び加速度の空間−温度平滑さを活かすための予備知識；平均化のような温度フィルタリング；いかなる他のパラメータ若しくは以上に列挙したパラメータの如何なる組合せ；を含むがこれらに限定されないパラメータを用いることによる検出及び修正を含む。上述のパラメータの組合せを用いる方法は、より良好な結果を生じる可能性がある。さらに、例えば、形状の部分（先端）が誤っているが近接した形状は正確なとき、方法は、信頼性の低い測定が生じるファイバインデックス／ノードを検出し、形状の部分を表示し及び／又は形状の残りの部分を修正して表示し、及び／又は不正な部分を代用するために前の正しい形状を表示できる。
【００１６】
理解されるべきことに、本発明は、医用機器の観点で記載されるが、本発明の教示は遙かに広く、いかなる光ファイバ機器にも適用できる。幾つかの実施形態では、本発明の原理は、複雑な生物系又は機械系を追跡又は分析する際に用いられる。特に、本発明の原理は、生体系の内部追跡手順、肺、消化管、排出器、血管、等のような身体の全ての領域における手順に適用できる。図中に示す要素は、ハードウェア及びソフトウェアの種々の組合せで実装され、単一要素又は複数要素に組合せられ得る機能を提供しても良い。
【００１７】
図中に示された種々の要素の機能は、専用ハードウェア及び適切なソフトウェアと関連してソフトウェアを実行可能なハードウェアの使用を通じて提供されうる。プロセッサにより提供されるとき、機能は、単一の専用プロセッサにより、単一の共有プロセッサにより、又はいくつかが共有され得る複数の個々のプロセッサにより、提供できる。さらに、用語「プロセッサ」又は「制御部」の明示的な使用は、ソフトウェアを実行可能なハードウェアを排他的に表すと考えられるべきではなく、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）ハードウェア、ソフトウェアを格納する読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、不揮発性記憶装置、等を黙示的に包含するがこれらに限定されない。
【００１８】
さらに、本願明細書における本発明の原理、態様、及び実施形態及びそれらの特定の例を引用する全ての記載は、それらの構造的及び機能的等価物の両方を包含すると考えられる。さらに、このような等価物は、現在知られている等価物及び将来に開発される等価物（つまり如何なる開発される要素であって同一の機能を実行するもの）を構造に関係なく包含すると考えられる。したがって、例えば、当業者により、本願明細書で提示されるブロック図は本発明の原理を具現化する説明のためのシステムコンポーネント及び／又は回路の概念図を提示するものであることが理解される。同様に、いかなるフローチャート、フロー図、等は種々の処理を表し、コンピュータ可読記憶媒体に実質的に表現されてもよく、したがってコンピュータ又はプロセッサにより実行されてもよく、該コンピュータ又はプロセッサが明示されているか否かを問題としないことが理解される。
【００１９】
さらに、本発明の実施形態は、コンピュータ又は任意の命令実行システムにより又はそれと関連して使用するためのプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形式を取り得る。本説明の目的のために、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、機器又は装置により若しくはそれらと関連して使用するためのプログラムを有し、格納し、通信し、伝達し又は転送することが可能な任意の機器であっても良い。媒体は、電子、磁気、光、電磁気、赤外線、又は半導体システム（又は装置若しくは素子）又は伝搬媒体であっても良い。コンピュータ可読記憶媒体の例は、半導体若しくは固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能コンピュータディスク、RAM（random  access  memory）、ROM（read−only  memory）、固定磁気ディスク、光ディスクを含む。光ディスクの現在の例は、コンパクトディスク、CD−ROM（compact  disk−read  only  memory）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ（compact  disk−read/write）、Ｂｌｕ−Ｒａｙ（登録商標）、ＤＶＤを含む。
【００２０】
図面を参照する。図中の類似の参照符号は同一又は同様の要素を表す。先ず、図１を参照すると、一実施形態による光形状検知のためのシステム１００が示される。システム１００は、ワークステーション又はコンソール１１２を有しても良い。ワークステーション又はコンソール１１２から、手順が監督され及び／又は管理される。ワークステーション１１２は、望ましくは、１又は複数のプロセッサ１１４と、プログラム及びアプリケーションを格納するメモリ１１６と、を有する。メモリ１１６は、形状検知装置又はシステム１０４からの光フィードバック信号を解釈するよう構成される光検知及び解釈モジュール１１５を格納しても良い。光検知モジュール１１５は、光信号フィードバック（及びいかなる他のフィードバック）を用いて、医用装置若しくは機器１０２及び／又はその周囲領域に関連する変形、偏向、及び他の変化を再構成するよう構成される。機器１０２は、カテーテル、ガイドワイヤ、プローブ、内視鏡、ロボット、電極、フィルタ装置、気球装置、又は他の医用コンポーネント、等を有しても良い。一実施形態では、機器１０２は、形状検知を行う複数の光ファイバを含む、単なる細長い弾性装置である。機器１０２は、本発明の原理に従って測定及び修正される形状を獲得すべき体積又は対象１３１に進出する。
【００２１】
機器１０２上の形状検知システム１０４は、セットパターン又は複数のパターンで機器１０２に結合される１又は複数の光ファイバ１２６を有する。光ファイバ１２６は、ケーブル１２７を通じてワークステーション１１２に結合する。ケーブル１２７は、必要に応じて、光ファイバ、電気結合、他の機器、等を有しても良い。
【００２２】
光ファイバを有する形状検知システム１０４は、光ファイバブラッグ格子センサに基づいても良い。光ファイバブラッグ格子（fiber  optic  Bragg  grating：ＦＢＧ）は、光の特定の波長を反射し他の全ての送信する短い区間の光ファイバである。これは、波長特有の誘電体反射鏡を生成する、ファイバコア内の屈折率の周期的変動を加えることにより達成される。したがって、ファイバブラッグ格子は、特定の波長を遮断するためのインライン光ファイバとして、又は波長特有の反射体として用いることができる。
【００２３】
ファイバブラッグ格子の動作の背後にある基本原理は、屈折率が変化している接触面の各々におけるフレネル反射である。幾つかの波長では、種々の期間の反射光は同相なので、反射に対して建設的干渉が存在し、したがって、送信に対して相殺的干渉が存在する。ブラッグ波長は、ひずみ及び温度に敏感である。これは、ブラッグ格子が、光ファイバセンサ内の検知要素として使用可能であることを意味する。ＦＢＧセンサでは、測定量（例えば、ひずみ）は、ブラッグ波長のシフトを生じる。
【００２４】
この技術の１つの利点は、種々のセンサ要素がファイバの長さに渡り分散され得ることである。構造内に組み込まれるファイバの長さに沿った種々のセンサ（計測器）を有する３個以上のコアを組み込むことは、このような構造の３次元的外形を、標準的に１ｍｍより良好な精度で正確に決定可能にする。ファイバの長さに沿って、種々の位置に、多数のＦＢＧセンサを配置できる（例えば、３個以上のファイバ検知コア）。各ＦＢＧのひずみ測定から、その位置において構造の湾曲が推定できる。多数の測定位置から、全体の３次元的外形が決定される。
【００２５】
光ファイバブラッグ格子の代替として、従来の光ファイバ内の固有後方散乱が利用できる。１つのこのようなアプローチは、標準的なシングルモード通信ファイバ内のレーリー散乱を用いることである。レーリー散乱は、ファイバコア内の反射のインデックスのランダムな揺らぎの結果として生じる。これらのランダムな揺らぎは、格子長に沿って振幅及び位相のランダムな変動を有するブラッグ格子としてモデル化できる。単一長のマルチコアファイバ内の３個以上のコアにおけるこの効果を用いることにより、関心のある表面の３Ｄ形状及び動力学が理解できる。
【００２６】
ワークステーション１１２は、画像化システム１１０が用いられる場合、対象（患者、機械系、モデル又はテストプラットフォーム、等）の内部画像を閲覧するディスプレイ１１８を有しても良い。ディスプレイ１１８は、形状検知システム１０４からの形状データのレンダリングを閲覧するために用いられても良い。画像化システム１１０は、ＭＲＩ（magnetic  resonance  imaging）システム、透視システム、ＣＴ（computed  tomography）システム、等を有しても良い。ディスプレイ１１８は、ユーザにワークステーション１１２、そのコンポーネント及び機能、又はシステム１００内のいかなる他の要素と相互作用させても良い。これは、さらに、キーボード、マウス、ジョイスティック、触覚装置、又はいかなる他の周辺機器を含みユーザにワークステーション１１２からフィードバックさせ及びワークステーション１１２と相互作用させるよう制御しても良いインタフェース１２０により実現される。形状検知データ及び画像データは、形状検知データに対する検証の方法として登録されても良い。画像処理プログラム１３０は、位置形状検知データの検証を提供するために、画像及びデータを操作させるために用いられても良い。
【００２７】
ワークステーション１１２は、光ファイバに光（例えば、レーザ光）を供給するために光源１０６を有する。光問い合わせユニット又はモジュール１０８は、全てのファイバから戻ってくる光を検出するために用いられる。これは、形状、方向又は他の特性を解釈するために用いられる、システム１０４により検知されたひずみ又は他のパラメータの決定を可能にする。光信号は、誤りに接近よう調整を行うため及び形状検知システム１０４若しくはシステム１００を較正するためのフィードバックとして用いられる。
【００２８】
一実施形態によると、安定性モジュール１４０は、メモリ１１６に含まれる。安定性モジュール１４０は、誤った形状を検出し、誤った形状を修正し、又は修正が可能でない場合には、それらの形状を表示される出力から除去する。安定性モジュール１４０は、誤りを検出し、パラメータを用いることにより形状を修正する。以下に記載するパラメータは、一緒に又は別個に用いられても良い。各パラメータセットは、ファイバの所与の捻転又は形状に更に適応されても良く、ファイバの異なる部分は、同じ形状を表現するために異なるパラメータにより記述されても良い。パラメータの幾つかは、例えば以下のものを含んでも良いが、これらに限定されない。
●デカルト（Cartesion）パラメータ。例えば、ノード位置、ノード速度、及び／又はノード加速度。接点位置は、ノードｉ及び時間ｔ＝ｊにおける位置であり、ファイバ長に沿ってｘｉ，ｊにより与えられる。ノードが増加するにつれ、ｉはｉ＝１から最後のインデックス（例えば、Ｎ）まで増大する。接点位置は、式、セグメントのストリング、又は数値方法表現における要素として表すことができる。ノード速度、例えばｉ，ｊのｄｘ／ｄｔは、時間ｊに関する差（数値的方法）又は微分（解析的方法）を有する。ノード加速度は、ノード加速度を得るために実行されるノード位置の２次導関数である。理解されるべきことに、ｘを有する表現は、ｙ及びｚ方向にも同様に拡張する。例えば、位置はｘ、ｙ及びｚ成分、例えばＸｉ，ｊ、Ｙｉ，ｊ、Ｚｉ，ｊを有する。
●曲げ角度空間、例えば、ノード角度位置、角速度、及び／又は角加速度。曲げ角度は、Ｐｉ及びＰｉ＋１が、光ファイバの断面に平行なノードインデックスｉ及びｉ＋１を通じて描かれる平面を示すことができる場合、示される。角度は、複数の軸に含まれても良い。ここで、計算は、上述のように解析的又は数値的であり得る。角度位置は、数式（解析的）又はノード要素（数値的）として表現されても良い。速度は、位置関係の１次導関数又は差であり、加速度は、２次導関数又は第２の差である。
●ねじれ又はねじれから導出されるパラメータ（これらは、ねじれ、回転、ピッチ、ヨー、捻転、等を含む）。ねじれは、本願明細書では、３つの次元（ピッチ、回転、ヨー）で湾曲する包括的記述子として参照される。ねじれは、ノード位置間の局所的座標系のいかなる回転（回転、ピッチ、及び／又はヨー）としても定めることができる。ねじれは、形状検知装置のファイバコアの回転の揺れ／ピッチ／周波数の効果的に記述する。
●フィルタ閾を有する又は有しない温度平均化のような時間的フィルタリング。
【００２９】
機器位置及び動力学、例えば速度、加速度又は形状発展の空間−時間的制約をキャプチャする追加予備知識又は他の計算モデル１４２に基づく処理。これらのモデル１４２は、光ファイバについて可能な見込み形状構成を有しても良い。これらのモデル（及び許容範囲）を超える形状は、許容不可能又は誤りであると考えられても良い。例えば、モデルは、形状検知システム１０４の単位長を有しても良い。その形状（例えば、その厚さ）により、１．０ｍｍ未満の半径は物理的に可能でなくても良い。形状検知データがこの半径を超えるよじれを生じる場合、データが誤りであり削除できるという高い信頼性が存在するだろう。
●上述のパラメータのいかなる組合せも、他と同様に用いられても良い。例えば、曲げ角度パラメータは、ファイバの徐々に曲がる区間について用いられても良く、一方、ねじれパラメータは、同じファイバの螺旋状の区間について用いられても良い。
●統計的又は歴史的パラメータを含む他のパラメータが用いられても良い（例えば、前に観察された形状に基づく位置予測のような）。
【００３０】
上述のパラメータの組合せの使用は、最良の結果を提供する。理解されるべきことに、光ファイバシステムは、光ファイバの長さに沿って配置される一連のノードに基づきモデル化される。これらのノードは、同じ光ファイバ上の又は光ファイバ間の他のノードに対する又は基準システムに対する相対的距離及び位置を得るために監視される。
【００３１】
安定性モジュール１４０は、リアルタイムに動作できる。これは、（心臓が鼓動している）心臓診療行為のような幾つかの用途では重要であり得る。一例では、形状の部分（先端）が誤っているが近接した形状は正確なとき、安定性モジュール１４０は、不安定が生じるファイバインデックス／ノードを検出し、形状の部分を表示し及び／又は形状の残りの部分を修正して正しい形状を表示し、及び／又は不正な部分の前の正しい形状を表示できる。安定性モジュール１４０は、手順中、リアルタイムに動作しても良く、又はオフにされても良い。安定性モジュール１４０の実装は、図２及び７に関して示され説明される。
【００３２】
図２を参照すると、形状が許容可能か（又は正確か）又は許容不可能か（又は不正確か）を検出する方法が提供される。記載の方法は、実行されうるテストの１つのセットの説明である。理解されるべきことに、テストの他の組合せ又は異なるテストが用いられても良い。次に、方法は、一実施形態に従ってストリームを修正するために、出力形状測定ストリームを変更しても良い。ブロック２０２で、形状は、光ファイバ形状検知機器（１０４）から読み出される。信頼測定、モデル又は閾は、連続性、ねじれ又は他の幾何学的特徴を調べるための基準を提供するために異なるパラメータについて割り当てられる。モデル又はトレーニングデータは、形状データと比較するために用いられても良い。一例では、テストは、単純な形式であり、トレーニングデータセットの使用を含み、ＯＳＳシステムから得られた情報、「ＲＯＣ曲線」、つまり受信者動作特性曲線に基づき、生成される。ＲＯＣ曲線は、偽陽性率（false  positive  rate：ＦＰＲ）に対する真陽性率（true  positive  rate：ＴＰＲ）をプロットするために用いられる。トレーニングデータと測定データとの間の比較に基づき、ＲＯＣ曲線は、性能に基づく閾を最適化し及び較正するために用いられても良い。これは、ＯＳＳ曲線を評価する最良モデルの選択を可能にし、又はＯＳＳの最も可能性の高い形状を選択するために用いられても良い。
【００３３】
例えば、あるテストは感度を最適化し、別のテストは特異度を最適化し、更に別のテストは、測定データとトレーニングデータセットとの間のＲＰ／ＦＰ（真陽性／偽陽性）の組合せを用いても良い。感度及び特異度は、統計学では分類関数としても知られている、二進分類テストの性能の統計的指標である。感度は、正しく識別される実際の陽性の比率を測定する。感度は、正しく識別される実際の陰性の比率を測定する。モデルと測定データとの間の感度対特異度をプロットすることにより、最も可能性の高い形状が決定できる。一例として、測定された形状は、形状に対する最高の信頼できる適合を決定するために、ＲＯＣ曲線を用いて複数のモデルと比較される（例えば、適応検索）。最良の適合を有するモデルは、通常は装置により取り込まれるよく知られた形状パターンを含み得る真の形状である可能性が最も高い。この形状は、フラグ付けされ（flagged）得る可能性のある誤ったデータを識別するために測定データと比較される。十分な信頼を有するモデルが見付からない場合、形状は拒否され又は更なるテストのためにフラグ付けされる（flagged）。他の基準又は閾は、真の陰性、陽性適中率（positive  predictive  value：ＰＰＶ）、等を有しても良い。モデル、統計等を用いることにより誤ったデータを識別する他の方法も考えられる。
【００３４】
ブロック２０４で、データは、以前のデータから全体の外れ値について調べられ、外れ値は拒否される（例えば、外れた点又はデータ）。これは、他のデータ、例えばユークリッド距離等から距離測定を計算することを含んでも良い。距離が閾を超える場合、外れ値は削除され得る。特異値は、他のデータとの関係から明らかであっても良く、フィルタリングして除去されても良い。ブロック２０６で、空間−時間連続性は、計算され、テストされ、再検討される。これは、測定データを、モデルから又は前に得られた形状からの期待データと比較することを有しても良い。空間−時間連続性が乏しい場合（例えば、このような連続性の閾セットに適合しない）、形状又はその部分は拒否され又は後に拒否するためにタグ付けされる。連続性は、収集されたデータが幾何学的に可能かどうか、データが失われているかどうか、等を決定するために、ノード毎の比較として調べられる。先端又は他の不連続は、識別され、データセットから削除され得る。
【００３５】
ブロック２０７で、ＯＳＳ位置ねじれは、測定され／計算される。これは、ノード位置及び方向データをＯＳＳ装置から読み出すことを有しても良い。２つの直交方位ベクトル２７０及び２７２は、図３に示すように位置及び方向データに基づき生成されても良い。隣接する又は近隣の点の間の方位の変化は、ねじれ、捻転、回転、等を推定するために用いることができる。一実施形態では、ねじれの近似又はねじれに関連するパラメータは、第１の場所にある一方の方位ベクトル（例えば２７２）と近くの又は近隣の場所にある他方の方位ベクトル（例えば２７２）との間のドット積を取ることにより計算される。ドット積により与えられる差は、場所間の距離に渡るねじれの変化を示す。他の計算及び測定も考えられる。ねじれは、他の方法でも同様に計算され又は定量化されても良い。例えば、ブロック２０８で、ノードデータは、形状検知装置の累積ねじれを測定するために累算される。累積ねじれは、光ファイバの長さに渡り構築されたねじれの量である。この測定値は、最大累積ねじれ（例えば、単位長当たりの、等）に基づく閾と比較される。最大累積ねじれが形状により超過された場合、閾を超えるデータは拒否される。
【００３６】
ブロック２１０で、適応検索が実行され、ノードねじれ又は回転の最大を、例えば一定の（ｋ）回数、全体ねじれの標準偏差と比較しても良い。これは、より多くの局所的ねじれシナリオを処理する。局所的ねじれが限度を超える場合、ノードセグメントは拒否される。適応検索は、幾何学形状を許容可能な統計モデル又は複数のモデルと比較することにより（仮説検定）、幾何学的ねじれが可能であるか否かを決定する際に助けとなる。光ファイバ装置の曲げ半径限界が与えられると、特定のねじれ又は回転は、単に可能ではなく、これらに関連するデータは除去され得る。
【００３７】
ブロック２１２で、微分ねじれ（例えば、位置ねじれ曲線の導関数）は、特定のイベントを検証するために実行されても良い。ねじれ微分は、ねじれ曲線の導関数を有しても良い。一例では、大きな飛躍（データ内のピーク又は大きな変化）の一部を超える形状が信頼できるか否かの決定が、計算されても良い。これは、２つの測定間に一貫性が存在するかどうかを知るために、及びＯＳＳファイバの形状を検証するために、最大累積ねじれとの相互検証を含んでも良い。
【００３８】
ブロック２１４で、データ（その例における形状）が信頼できないという、いかなるステップにおけるいかなる疑いが存在する場合、データは破棄される。これは、偽陽性を危険に晒しても、非常に高い偽陰性を保証するためである。破棄されるデータは、モデル構築又は他の目的のために用いられても良い。
【００３９】
ブロック２１６で、データの修正は、信頼できないデータを前に集められた信頼できるデータで置き換えることを有しても良い。例えば、信頼できる場合、一部又は形状は、前の時点における良好形状の対応する部分に登録される（例えば、ノードデータの点群計算）。これは、２つのデータセットの登録のために現在のバージョンと前のバージョンとの両方で同数の点を用いた追加チェックとして動作する。したがって、形状を再構成するために、誤ったセグメント（例えば、拒否されたセグメント）は、前に集められた有効セグメント又は他のデータ（例えば、推定データ）で置き換えられる。
【００４０】
ブロック２１８で、形状検知装置の遠位端に向かう前方予測（例えば、カルマンフィルタリング又は他のフィルタリング）は、ジッタの補正のために実行されても良い。前方予測は、前のデータサンプルからデータサンプルを予測しようとする。差は、ジッタとして解読されても良く、形状検知トレースを向上するためにフィルタリングされ除去され得る。
【００４１】
ブロック２２０で、安定性モジュールは、臨床医に方法をいつ用いるか及びいつ用いないかを決定させるユーザ機能により有効又は無効にされても良い。ブロック２２２で、方法は、セグメント毎に、ノード毎に、セクション毎に、又はいかなる他の有用な粒度で実行されても良い。セグメント等は、選択された粒度に従い個々に拒否されても良い。これは、より大きな部分の拒否も生じ得る。理解されるべきことに、本例は限定的ではなく、他の有用なテストが用いられても良い。さらに、形状検知データの強靱なデータセットを決定するために、図２のステップの必ずしも全部が用いられる必要はない。ブロック２２４で、強靱なＯＳＳデータストリーム、データセット、測定値、等は、安定性モジュール（１４０）から出力される。
【００４２】
図４を参照すると、データセット処理の説明のための例が一例に従って示される。回転／ねじれに基づく修正は、良好形状を不良形状から区別するために用いられる一実装において示される。これは、プロット３０２及び３０４においてＯＳＳの一及び方向を単に調べるだけでは明らかではない。プロット３０２及び３０４は、２つの形状を示し、１つは良好（３０４）であり１つは不良（３０２）である。同じものの検出及び修正のためのねじれ／回転に基づくアプローチは、以下のように処理される。プロット３１２、３２２及び３３２はプロット３０２に対応し、プロット３１４、３２４及び３３４はプロット３０４に対応する。プロット３０２及び３０４は、ｘ、ｙ及びｚ方向の位置を示す。プロット３１２及び３１４は、ファイバのノードインデックスの５倍の累積ねじれのプロットである。プロット３２２及び３２４は、ノードねじれ、例えば前のノードに対する各ノードにおけるねじれの、ノードインデックス番号に対するプロットである。プロット３３２及び３３４は、ノードインデックス番号に対してプロットされた、ノードねじれ（プロット３２２及び３２４）の微分（導関数）を示す。全てのプロットは、１００のデシメートルで明瞭な視認性のために５番目のノード毎にスキップする。不良形状３０２では、ノードねじれプロット３２２及び微分ねじれプロット３２４内の鋭いピーク３２０、３２１が分かる。この形状を削除するのではなく、微分ねじれは、障害が発生するファイバノードインデックスを検出し、この例では、そのインデックスの前後の形状が良好であると結論づけるために用いることができる。次に、これは、（前の良好な形状を用いることにより又は補間することにより）不良形状の不正部分を正しく登録し又は再調整するために用いることができ、それにより、リアルタイム修正を実行し及び安定性を提供する。
【００４３】
図５を参照すると、検証方法は、方法をテストし及び形状検知データの信頼性を調べるために実行されても良い。一実施形態では、検証は、画像化（画像化システム１００、図１）を用いて実行されても良い。一実施形態では、画像は、例えばＯＳＳファイバがＣＴ画像内で可視であるＣＴ（computed  tomography）設定を用いて収集される。設定は、例えば血管造影ファントム画像内のＯＳＳファイバの更なるビュー（surview）を生成するために、ＣＴスキャナを用いる。全体的外れ値の再コーディング及び拒否の３分後のＯＳＳ形状は、画像４０６内で生成される。画像４０６をＣＴスキャンと比較することにより、セクション４０２は、一貫性がなく、削除のためにフラグ付けされる（flagged）。別の方法は、これらの結果を検証するために用いられる。この方法は、画像４０８に示すように空間−時間連続性を調べる。画像４０８は、ｘ、ｙ、ｚ座標内のＯＳＳファイバに沿ったノード位置を考える。不良形状は、画像４０８内に異なるパターンで現れ、理想的な例では、図５に示すように滑らかな色マップが生成される。画像４０８内で、上段のプロット４１０、中段のプロット４１２、及び下段のプロット４１４は、（ＯＳＳ座標系に関して）ｘ、ｙ、ｚ座標に対応する。画像４１６は、方法が修正を実行した後の最終結果及び削除されるセクション４０２を示す。
【００４４】
検証に加え、オンライン修正は、生の画像化、例えば超音波、Ｘ線、ＣＴ、等を用いて実行されても良い。Ｘ線画像の形状をＯＳＳにおける形状に一致させるために、フィルタリング及び登録スキームが適用され得る。例えば、Ｘ線画像は血管（vesselness）フィルタを用いて格納でき、ＯＳＳ形状は、２Ｄ−３Ｄ登録スキームを用いて登録できる。ＯＳＳ形状のいかなる不一致も、登録されたＯＳＳ形状を画像化データと比較することにより検出できる。ＯＳＳ形状がＸ線における形状の外側にある場合、ＯＳＳ形状は、画像空間に適合するよう移動され又はワープされ得る。これは、図１のシステム１００の画像処理１３０を用いて実行できる。他の画像処理技術も、同様に、検証及び画像修正のために用いられても良い。検証及び画像修正は、品質保証を提供するために、手順の前、最中及び／又は後に実行されても良い。
【００４５】
図６を参照すると、修正及び検証方法の一例は、例えば、２方向透視心臓血管Ｘ線システム、本例ではPhilips（登録商標）から入手可能なModel  FD−１０システムのビューフィールド内に適合するようコイル状にされたＯＳＳファイバ５０２を有する３次元回転血管造影（three−dimensional  rotational  angiography）プロトコルを用いた回転実行中に示される（Ｘ線）。画像５０４は、ＯＳＳ処理により収集されたファイバ５０２の元の形状データを示す。実際のファイバのＸ線画像５０３も示される。別の画像５０６は、拒否された形状５０８及び容認された形状５１０を識別する安定性方法を示す。拒否された形状５０８は、拒否の基準を適用することにより削除された。最終結果は、画像５１２内に示される。画像５１２内の結果は、画像５０３の元のファイバ５０２に密接に一致する。画像５０３のファイバ５０２は、回転されたＸ線画像５１４を提供するために回転される。画像５１４は、結果画像５１２の方向に一致する。画像５１２及び画像５１４は、対応する方向を有する。ファイバ５０２は、画像５０３及び５１４の両方における３ＤＲＡ中の形状のＸ線投影に示される。本発明の原理に従う安定性方法の適用は、画像５１２に示されるような修正を提供するためにデータの５２．７％の削除を生じる。
【００４６】
図７を参照すると、光ファイバを有する形状検知のための別の方法は、本発明の原理に従って示される。この方法は、図１の安定性モジュール１４０を用いて実施されても良い。ブロック６１０で、光ファイバ形状検知装置からの形状データは収集される。データは、装置又は装置の個々のファイバの長さに沿って定められる複数のノード又はノードの点から収集されても良い。ブロック６１２で、外れ値データは、形状データから除去される。外れ値データは、複数の方法で定められても良い。一般的な意味で、外れ値は、データに表れ他の点に論理的に結合されない個々のデータ点を有しても良い。これは、データのセット又は収集されたデータセットのセグメント全体を有しても良い。
【００４７】
ブロック６２０で、形状データの幾何学的期待に基づく許容可能な閾を超えるデータ位置を決定するために、１又は複数のテストは形状データに対して実行される。このようなテストは、測定データをトレーニングデータ又はモデルと比較する仮説検定を有しても良い。閾は、幾何学的不可能、安全曲げ半径、等を説明し得る。さらに、形状検知装置が含まれる構造に関する情報は、モデルとして、又は閾若しくは幾何学的に可能な構成に対する制約を提供するために用いられても良い。一実施形態では、閾は、形状データが有効であるという信頼性を説明するために、デフォルトにより、制約により、又はユーザにより設定される信頼スコアを表す。ブロック６２２で、許容可能な閾は、形状検知モデル（例えば、統計モデル、生理的モデル、等）に基づき決定される。ブロック６２４で、許容可能な閾は、前に収集された形状データに基づき決定される。これは、同じ位置だが異なる時間に収集されたデータを有しても良い。
【００４８】
ブロック６２６で、形状データに対する１つのテストは、形状データに沿った空間−時間連続性を計算することを有しても良い。これは、ノードが連続しているかどうかを決定するために、各座標軸内のノード毎のチェックを有しても良い。不連続が存在する場合、不連続ノードは、タグ付けされる。ブロック６２８で、形状データに対する別のテストは、ねじれ、例えば形状データに沿った最大累積ねじれ、等を計算することを有しても良い。特定のねじれ又は回転は、材料及び形状検知装置の次元によって、及び形状検知装置を含む体積によって、可能ではない。形状検知装置は光ファイバを含むので、特定の曲げ半径を超えることは、形状検知装置を故障させ又は妥当な結果を提供させない。ノードねじれは、不可能な又は起こりそうもないねじれが測定されているかどうかを決定するために計算される。不可能な又は起こりそうもないねじれが測定されていると決定され得る場合、センサデータはタグ付けされ得る。
【００４９】
ブロック６３０で、形状データに対する別のテストは、期待される限度と比較するために、形状データ内のノード間のノードねじれ又は回転の適応検索の実行を有しても良い。これは、（信頼性の限度内で）ねじれが可能かどうかを決定するために、ねじれの形状を形状のデータベースと比較する。ねじれが閾を超える場合、データはタグ付けされる。ブロック６３２で、形状データに対する別のテストは、形状データに沿った微分ねじれを計算することを有しても良い。このテストは、ブロック６３０からのノードねじれデータを微分することにより、データ内のピーク又はスパイクを調べる。この結果は、同様に、累積ねじれと比較され得る。ブロック６３４で、ジッタ又は他の効果は、フィルタリングされ除去される。他のテストは、本願明細書に記載のテストに加えて又はその代わりに実行されても良い。
【００５０】
ブロック６４０で、許容可能閾を超えるデータ位置に対応する形状データ（誤ったデータ）は拒否される。これらは、許容可能な閾の外側にあるとしてタグ付けされたデータを含む。このデータの一部は、修正され又は置換され得る。ブロック６４２で、誤った形状データは修正される。ブロック６４４で、形状データは、拒否された形状データを有効データで置換することにより再構成されても良い。有効データは、モデルから、又は前に収集された許容可能なデータからであっても良い。ブロック６４６で、拒否された形状データは、他の許容可能なデータを外挿又は内挿することにより、置換されても良い。これは、膨大な量のデータを拒否することなく、データセット内の拒否可能なデータを再構成又は補修することを可能にする。
【００５１】
ブロック６５０で、許容可能な形状データは、安定した形状検知データセットを提供するためにレンダリングされる。これは、許容可能なデータをディスプレイに表示すること、安定した形状検知データを格納すること、又は所与の用途に安定した形状検知データを用いること、を有しても良い。ブロック６６０で、形状データは、形状データを画像化システムにより収集されたデータと比較することにより検証されても良い。他の検証技術も考えられる。
【００５２】
添付の請求の範囲を解釈する際に、以下のことが理解されるべきである。
ａ）用語「有する（comprising）」は、所与の請求項中に列挙された以外の要素又は動作の存在を排除するものではない。
ｂ）要素の前にある単数を表す語（「ａ」、「an」）は、このような要素の複数の存在を排除しない。
ｃ）請求項中のいかなる参照符号も、請求項の範囲を制限しない。
ｄ）幾つかの「手段（means）」は、同じアイテム又はハードウェア若しくはソフトウェアで実装される構造若しくは機能により表現されても良い。
ｅ）いかなる特定の動作シーケンスも、特に示されない限り、要求されることを意図しない。
【００５３】
（説明のためであり限定を意図しない）光形状検知を安定化するシステム及び方法の好適な実施形態を記載したが、留意すべきことに、変更及び変形は、上述の教示を考慮して当業者により行われ得る。したがって、理解されるべきことに、変更は、本開示の特定の実施形態で行われても良く、添付の請求の範囲により概説されるように、本願明細書に開示の実施形態の範囲内に包含される。したがって、特許法の要求により詳細事項及び特殊性を記載したが、特許証により何が請求され保護を要求されるかは、添付の請求の範囲に記載される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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