(57)【要約】【課題】複数のフレームを有する蛍光画像シーケンスで、アブレーション・カテーテルの先端を検出し、かつ追跡するための方法を提供する。【解決手段】カテーテル先端の候補が、余白空間学習を用いて、蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて検出される。検出されたカテーテル先端の候補は、各フレームにおいて、アブレーション・カテーテル先端の場所を決定するために、蛍光画像シーケンスの全フレームに亘って追跡される。【選択図】図１
2009066396.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のフレームを有する蛍光画像シーケンスで、アブレーション・カテーテルの先端を検出し、かつ追跡するための方法であって、
余白空間学習を用いて、前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出し、
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける、一つのアブレーション・カテーテルの先端の場所を決定するために、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘り、前記複数のカテーテルの先端の候補を追跡する、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出するステップが、
各フレームに対し、
第1の余白空間学習レベルで、そのフレームにおける、複数のカテーテルの先端の候補に対する位置を検出し、
第2の余白空間学習レベルで、そのフレームにおける、位置および方向を含む、複数のカテーテルの先端の候補を検出する、
請求項1記載の方法。
【請求項３】
前記複数のカテーテルの先端の候補に対する位置を検出するステップが、確率ブースト・ツリー（ＰＢＴ）を用いた、第1の判別器によって実行され、
前記位置および方向を含む、複数のカテーテルの先端の候補を検出するステップが、確率ブースト・ツリーを用いた第2の判別器によって実行される、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数の先端の候補を検出するステップが、
更に、各フレームに対し、
非最大抑制を用いて、複数のカテーテルの先端の候補の数を減ずる、
請求項２記載の方法。
【請求項５】
前記非最大抑制を用いて、複数のカテーテルの先端の候補の数を減ずるステップが、
最も高い確率を備えた、一つのカテーテルの先端の候補を選択し、
前記選択されたカテーテルの先端の候補の近隣における、複数のカテーテルの先端の候補を破棄し、
各カテーテルの先端の候補が選択され、又は破棄されるまで、前記選択し、かつ破棄するステップを繰り返す、
ことを含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出するステップが、
各ステップに対し、
第1の判別器を用いた１／４解像度で、多数の位置候補を検出し、
複数のフル解像度の可能性のある位置候補を作成するために、前記１／４解像度での多数の位置候補をスケーリングし、
第2の判別器を用いて、前記複数のフル解像度の可能性のある位置候補から、フル解像度での多数の位置候補を検出し、
複数の、可能性のある位置および方向の候補を作成するために、複数のディスクリートの角度を用いて、フル解像度での各前記位置候補を増加し、
第3の判別器を用いて、前記可能性のある位置および方向の候補から、多数のカテーテルの先端の候補を検出し、
非最大抑制を用いて、カテーテルの先端の候補の数を減らす、
ことを含む、請求項1記載の方法。
【請求項７】
前記第1、第2、第3の判別器が、確率ブーステイング・ツリー（ＰＢＴ）判別器である、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける、一つのアブレーション・カテーテルの先端の場所を決定するために、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘り、前記複数のカテーテルの先端の候補を追跡するステップが、
最小コストを有する、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘るカテーテルの先端の候補間の軌跡を決定し、
そのフレームに対するアブレーション・カテーテルの先端の場所として、最小コストを有する軌跡において、各フレームにおける、一つのカテーテルの先端の候補を選択する、
請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記最小コストを有する、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘るカテーテルの先端の候補間の軌跡を決定するステップが、
各フレームにおいて、
そのフレームにおいて、各カテーテルの先端の候補を最終とするベストの軌跡を計算し、
前記最小コストを備えたベストの軌跡を有する一つのカテーテルの先端の候補を決定し、
もし、前期最小コストが、前のフレームで決定された最小コストより小さいなら、前期カテーテルの先端の候補を、そのフレームにおけるアブレーション・カテーテルの先端の候補として設定する、
請求項８記載の方法。
【請求項１０】
複数のフレームを有する蛍光画像シーケンスで、アブレーション・カテーテルの先端を検出し、かつ追跡するための装置であって、
余白空間学習を用いて、前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出する手段と、
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける、一つのアブレーション・カテーテルの先端の場所を決定するために、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘り、前記複数のカテーテルの先端の候補を追跡する手段と、
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項１１】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出する手段が、
第1の余白空間学習レベルで、そのフレームにおける、複数のカテーテルの先端の候補に対する位置を検出する手段と、
第2の余白空間学習レベルで、そのフレームにおける、位置および方向を含む、複数のカテーテルの先端の候補を検出すると、
を備えた、請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
前記第１の余白空間学習レベルに相応する確率ブーステイング・ツリー（ＰＢＴ）を用いた第1の判別器を訓練するための手段と、
前記第２の余白空間学習レベルに相応する確率ブーステイング・ツリー（ＰＢＴ）を用いた第２の判別器を訓練するための手段と、
を備えた、請求項１１記載の装置。
【請求項１３】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出する手段が、更に、
非最大抑制を用いて、複数のカテーテルの先端の候補の数を減ずる手段を、
備えた請求項１１記載の装置。
【請求項１４】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出する手段が、
各フレームに対し、
第1の判別器を用いた１／４解像度で、多数の位置候補を検出する手段と、
複数のフル解像度の可能性のある位置候補を作成するために、前記１／４解像度での多数の位置候補をスケーリングする手段と、
第2の判別器を用いて、前記複数のフル解像度の可能性のある位置候補から、フル解像度での多数の位置候補を検出する手段と、
複数の、可能性のある位置および方向の候補を作成するために、複数のディスクリートの角度を用いて、フル解像度での各前記位置候補を増加する手段と、
第3の判別器を用いて、前記可能性のある位置および方向の候補から、多数のカテーテルの先端の候補を検出する手段と、
非最大抑制を用いて、カテーテルの先端の候補の数を減らす手段と、
を備えた、請求項１０記載の装置。
【請求項１５】
前記第1、第2、第3の判別器が、確率ブーステイング・ツリー（ＰＢＴ）判別器である、請求項１４記載の装置。
【請求項１６】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける、一つのアブレーション・カテーテルの先端の場所を決定するために、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘り、前記複数のカテーテルの先端の候補を追跡する手段が、
最小コストを有する、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘るカテーテルの先端の候補間の軌跡を決定する手段と、
そのフレームに対するアブレーション・カテーテルの先端の場所として、最小コストを有する軌跡において、各フレームにおける、一つのカテーテルの先端の候補を選択する手段と、
を備えた請求項１０記載の装置。
【請求項１７】
前記最小コストを有する、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘るカテーテルの先端の候補間の軌跡を決定する手段が、
各フレームにおいて、各カテーテルの先端の候補を最終とするベストの軌跡を計算する手段と、
もし、前期最小コストが、前のフレームで決定された最小コストより小さいなら、前記最小コストを備えたベストの軌跡を有する一つのカテーテルの先端の候補を決定する手段と前期カテーテルの先端の候補を、そのフレームにおけるアブレーション・カテーテルの先端の候補として設定する手段と、
を備えた請求項１６記載の装置。
【請求項１８】
複数のフレームを有する蛍光画像シーケンスで、アブレーション・カテーテルの先端を検出し、かつ追跡するためのコンピュータ・プログラム指示でエンコードされたコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
前記コンピュータ・プログラム指示が、
余白空間学習を用いて、前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおいて、複数のカテーテルの先端の候補を検出するステップと、
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける、一つのアブレーション・カテーテルの先端の場所を決定するために、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘り、前記複数のカテーテルの先端の候補を追跡するステップと、
を備えたステップを定義する、ことを特徴とする媒体。
【請求項１９】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける先端の候補を検出するステップを定義するコンピュータ・プログラム指示が、
各フレームに対し、
第1の余白空間学習レベルで、そのフレームにおける、複数のカテーテルの先端の候補に対する位置を検出するステップと、
第2の余白空間学習レベルで、そのフレームにおける、位置および方向を含む、複数のカテーテルの先端の候補を検出するステップと、
を定義するコンピュータ・プログラム指示を有する、請求項１８記載の媒体。
【請求項２０】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける先端の候補を検出するステップを定義するコンピュータ・プログラム指示が、更に、各フレームに対し、
非最大抑制を用いて、複数のカテーテルの先端の候補の数を減ずるステップを定義するコンピュータ・プログラム指示を備えた、請求項１９記載の媒体。
【請求項２１】
前記非最大抑制を用いて、複数のカテーテルの先端の候補の数を減ずるステップを定義するコンピュータ・プログラム指示が、
最も高い確率を備えた、一つのカテーテルの先端の候補を選択するステップと、
前記選択されたカテーテルの先端の候補の近隣における、複数のカテーテルの先端の候補を破棄するステップと、
各カテーテルの先端の候補が選択され、又は破棄されるまで、前記選択し、かつ破棄するステップを繰り返すステップと、
を定義するコンピュータ・プログラム指示を備えた、請求項２０記載の媒体。
【請求項２２】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける、先端の候補を検出するステップを定義するコンピュータ・プログラム指示が、
第1の判別器を用いた１／４解像度で、多数の位置候補を検出するステップと、
複数のフル解像度の可能性のある位置候補を作成するために、前記１／４解像度での多数の位置候補をスケーリングするステップと、
第2の判別器を用いて、前記複数のフル解像度の可能性のある位置候補から、フル解像度での多数の位置候補を検出するステップと、
複数の、可能性のある位置および方向の候補を作成するために、複数のディスクリートの角度を用いて、フル解像度での各前記位置候補を増加するステップと、
第3の判別器を用いて、前記可能性のある位置および方向の候補から、多数のカテーテルの先端の候補を検出するステップと、
非最大抑制を用いて、カテーテルの先端の候補の数を減らすステップと、
を定義するコンピュータ・プログラム指示を備えた請求項１８記載の媒体。
【請求項２３】
前記第1、第2、第3の判別器が、確率ブーステイング・ツリー（ＰＢＴ）判別器である、請求項２２記載の媒体。
【請求項２４】
前記蛍光画像シーケンスの各フレームにおける、一つのアブレーション・カテーテルの先端の場所を決定するために、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘り、前記複数のカテーテルの先端の候補を追跡するステップを定義するコンピュータ・プログラム指示が、
最小コストを有する、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘るカテーテルの先端の候補間の軌跡を決定するステップと、
そのフレームに対するアブレーション・カテーテルの先端の場所として、最小コストを有する軌跡において、各フレームにおける、一つのカテーテルの先端の候補を選択するステップと、
を定義するコンピュータ・プログラム指示を備えた請求項１８記載の媒体。
【請求項２５】
最小コストを有する、前記蛍光画像シーケンスの全フレームに亘るカテーテルの先端の候補間の軌跡を決定するステップが、
各フレームに対し、
そのフレームにおいて、各カテーテルの先端の候補を最終とするベストの軌跡を計算するステップと、
前記最小コストを備えたベストの軌跡を有する一つのカテーテルの先端の候補を決定するステップと、
もし、前期最小コストが、前のフレームで決定された最小コストより小さいなら、前期カテーテルの先端の候補を、そのフレームにおけるアブレーション・カテーテルの先端の候補として設定するステップと、
を定義するコンピュータ・プログラム指示を備えた、請求項２４記載の媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は２００７年８月２１日に出願された米国仮出願番号６０/９５６９８８による権利を主張し、そこで開示された内容はこの出願に対し参照して協働するものである。
【背景技術】
【０００２】
この発明は心臓の蛍光画像に関係し、特に、蛍光画像シーケンスにおけるアブレーション・カテーテルの先端の検出および追尾に関係する。
【０００３】
心不整脈（心臓不整脈）は心臓の電気的リズムの異常である。心不整脈は心臓の電気通路を修復するためにラジオ周波アブレーション（焼灼）を用いた治療がなされる。心臓の電気マップを作るために、異なるカテーテルたちが動脈に挿入され、心臓に案内される。そのような電気マップに基づいて、医者は心臓の異常な電気活動の場所を特定しようとする。特殊な先端の付いたアブレーション・カテーテルは、異常な電気活動の場所において、（ラジオ周波数）エネルギーを与えることによって、アブレーション（焼灼）を行うために用いられる。これは、これらの場所に於ける組織を破壊または切除し、心不整脈のトリガーを妨害する。
【０００４】
全体のアブレーション手術はリアルタイムの蛍光画像によってモニタされる。蛍光透視像は、しばらくの期間に取られた複数のＸ線像であり、その結果、像シーケンスとなる。そのような蛍光像シーケンスにおけるアブレーション・カテーテルの先端を検出・追尾ことが望まれている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、心臓の蛍光画像シーケンスにおけるアブレーション・カテーテルの先端を検出・追尾するための方法および装置を提供することである。そのようなアブレーション・カテーテルの先端を検出かつ追尾することは、異なる角度から得られた、アブレーション行為の２つの蛍光画像シーケンスに起因する、２つの面蛍光からアブレーション・カテーテルの先端の場所(location)の３Ｄ復元を得るために用いられる。アブレーション・カテーテルの先端の場所の３Ｄ復元は、心臓内のリアルタイムのナビゲーション能力を提供するために、ＣＴボリュームと連動して用いられる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施例において、心臓の蛍光像シーケンスが受け取られる。カテーテルの先端の候補が、境界（つなぎ）空間学習（マージナル・スペース・ラーニング：marginal space learning）を用いて、蛍光像シーケンスの各フレームにおいて検出される。カテーテルの先端の候補は、第1の余白空間学習レベルにおいて位置(position)を検出し、かつ第２の余白空間学習レベルにおいて位置および方向（orientation)を検出することによって、検出できる。余白空間学習レベルから得られるカテーテルの先端の候補の数は、非最大抑制（non-maximal suppression) を用いて減ずることができる。各フレームにおけるアブレーション・カテーテルの先端の場所（location)を決定するために、カテーテルの先端の候補は、蛍光画像シーケンスの全てのフレームに渡って追跡される。カテーテルの先端の候補は、最小の追跡コストを有する全フレームに渡るカテーテルの先端の候補をつなぐ軌跡を決定することによって、追跡され得る。
【０００７】
本発明のこれらおよび他の長所は、次の詳細な説明とそれに付随する図面を参考にすれば、この分野の当業者にとって明らかである。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明は、心臓の蛍光画像シーケンスにおけるアブレーション・カテーテルの先端を検出し、追跡するための方法およびシステムに関するものである。この点で、実施例は、アブレーション・カテーテルの先端を検出し、追跡する方法の視覚的理解を提供するように記載されている。デジタル画像は、しばしば、一以上の物体（または形状）のデジタル表現から成り立っている。ある物体のデジタル表現は、ここでは、その物体を識別し、動作するという観点から、しばしば記載される。そのような動作は、コンピュータシステムのメモリまたは他の回路／ハードウエアにおいて完成した仮想の動作である。従って、本発明の実施例は、コンピュータシステム内に記憶されたデータを使用してコンピュータシステム内で実現されている、と理解しても良い。
【０００９】
図１は、本発明の一実施例に従った蛍光画像シーケンスにおけるアブレーション。カテーテルの先端を検出し、追跡する方法を示している。ステップ１０２において、蛍光画像のシーケンスを受け取る。蛍光画像シーケンスは、アブレーション処置をモニタしている期間であるタイム・フレームに渡るレギュラー期間に取られた心臓の、複数のＸ線画像であり得る。シーケンス中の各画像はフレームとして参照される。蛍光画像のシーケンスは、Ｘ線画像装置から直接受け取られる、または、例えば、コンピュータのメモリまたは記憶装置、またはその他のコンピュータ読み出し媒体からロードされる。
【００１０】
ステップ１０４において、カテーテル先端の候補は、余白（つなぎ：境界：表層）空間学習（マージナル・スペース・ラーニング：marginal space learning）を用いて、蛍光画像シーケンスの各フレームに於いて探索される。余白空間学習は学習テクニックであり、その学習テクニックにおいて、探索スペースの次元が徐々に拡大される。学習および探索の計算は、境界確率が小さいエントロピーを有するように選択された境界スペースのシーケンスにおいて実行される。判別器（classifier)は、各レベルの探索スペースに基づいて候補を探索するために、各境界スペース学習レベルにおいて訓練される。
【００１１】
カテーテル先端は、３つのパラメータ、位置（ｘ、ｙ）と方向θ、を有している。余白空間学習の２つのレベルは、各フレームにおいて、カテーテルのために候補パラメータを決定するために用いられ得る。第1のレベルにおいては、判別器が、位置(position)に基づき候補を検出するために訓練される。第２のレベルでは、判別器が位置と方向(orientation)に基づき、候補を検出するために訓練される。各レベルの各判別器は、訓練データに基づき、確率ブーステイング・ツリー（Probabilistic Boosting Tree：ＰＢＴ）を用いて、訓練され得る。訓練データは、較正されたラベル付け（注釈付け）されたカテーテル先端を伴った蛍光画像である。アブレーション・カテーテルの先端の外見は、蛍光画像上では、他のタイプのカテーテル先端の外見と似ているので、アブレーション・カテーテル先端に加え他のカテーテル先端が訓練画像では新たにラベル付けされる。図２は、ラベル付けされたカテーテル先端２０２と２０４を有する典型的な訓練画像を示している。図２に示すように、カテーテル先端２０２は、アブレーション・カテーテル先端であり、カテーテル先端２０４は他のタイプのカテーテル先端である。
【００１２】
各余白空間学習レベルにおいて、ＰＢＴ判別器は、各ノードが強い判別器を表すところのツリーを再帰的に構築することによって訓練される。一度各ノードの強い判別器が訓練されると、そのノードのための入力訓練データは、訓練された強い判別器を用いて、２つのセット（正および負）に分類される。２つの新しいセットは、それぞれ左と右の子ノードに振り分けられる、その左と右の子のノードを訓練するために。このように、ＰＢＴは、再帰的に構築される。このＰＢＴは、先端検出には有利である。なぜなら、訓練中、ＰＢＴは、そのカテーテル先端の外見を異なるクラスに集めることができ、それはマルチ・カテーテル・タイプを扱う有力な方法である。
【００１３】
一度ＰＢＴ判別器が各レベルで訓練されると、その判別器は入力蛍光画像のカテーテル先端候補を検出するようになる。カテーテル先端候補は、各余白空間学習レベルのために訓練された判別器を用いて、候補を順次検出することによって検出される。図３は、本発明の一実施例に基づく、余白空間学習を用いて、蛍光画像のカテーテル先端候補を検出する方法を示している。図３の方法は、受け取った蛍光画像シーケンスの各フレームのために繰り返される。
【００１４】
ステップ３０２において、カテーテル先端位置が、第1の判別器を用いて、１／４（２５％）解像度(quarter resolution)で検出される。１／４解像度でスタートすることは、カテーテル先端候補がたぶん存在するだろう領域を早く決定するために、より小さい捜索空間でスタートする検出プロセスを許す。１／４解像度蛍光画像の統合画像とＨａｒｒ特徴は、１／４解像度のカテーテル先端位置を検出するための、３つのレベルのＰＢＴ判別器を訓練するために用いられる。ＰＢＴ確率に基づき、閾値以上のベスト位置（ｘ、ｙ）候補が更なる処理のために維持される。例えば、５００のベストの１／４解像度の候補が維持される。
【００１５】
ステップ３０４において、カテーテル先端位置は、第２の判別器を用いて、フル解像度（full resolution)で検出される。このレベルにおいては、フル解像度の蛍光画像における統合画像とＨａｒｒ特徴は、位置候補を検出するために、３つのレベルのＰＢＴを訓練するために用いられる。訓練のために、１／４解像度レベルからのベスト位置候補が、このレベルための訓練サンプルを作成するために、再スケール化され、摂動される。位置検出のために、第1の判別器で検出されたベスト位置候補は、第２の判別器によって処理されための、可能性のある位置候補を作成するために再スケール化される。第1の判別器は１／４解像度で位置候補を検出するので、第1の判別器から維持された各候補は、第2の判別器によって処理されるために４つの可能性のある候補を作成する。第2の判別器からの結果であるＰＢＴ確率に基づき、或る閾値以上のベスト位置（ｘ、ｙ）候補が更なる処理のために維持される。例えば、５００個のベストフル解像度位置候補が維持されても良い。
【００１６】
ステップ３０６において、カテーテル先端候補は、第３の判別器を用いて、位置と方向に基づき検出される。このレベルでは、画像強度（intensity）といくつかの可変フィルター応答とに基づく可変の特徴が、位置と方向に基づく候補を検出するため、ＰＢＴ判別器を訓練するために用いられる。このＰＢＴ判別器は、カスケードとして実行された第1のレベルを伴った、４つのレベルを有することができる。前のレベルからの各位置候補（ｘ、ｙ）は、如何なる６０のディスクリートな値を有する角度θを伴って増加する。それ故、第2の判別器から維持された各位置候補のために、６０のカテーテル先端候補（ｘ、ｙ、θ）が、第３の判別器によって処理されるために発生される。第３の判別器からの結果であるＰＢＴ確率に基づき、閾値以上のベスト（最善）のカテーテル先端候補が、非最大抑制(non-maximal suppression)を用いて更なる処理により選択される。例えば、５００のベストカテーテル先端候補が選択されるかもしれない。
【００１７】
ステップ３０８では、カテーテル先端候補の数を減らすために、非最大抑制が用いられる。非最大抑制は、他のより良い候補が隣にある、候補を破棄することによって、先端候補の数を減らす。第1に、最も高い確率（第３の判別器からの結果であるＰＢＴ確率）が選択される。それで、その選択された候補の隣（例えば、ｎピクセル内）にある、如何なるカテーテル先端候補も破棄される。例えば、２又は３ピクセルの選択された候補内の、如何なる候補も破棄される。これらのステップが、各カテーテル先端候補が、選択又は破棄されるまで、繰り返される。この結果、各フレームまたは蛍光画像のための、カテーテル先端候補のセットができる。
【００１８】
図４は、典型的な蛍光画像において、図３の方法を使用して検出されたカテーテル先端候補を示している。
【００１９】
図４に描かれているように、カテーテル先端候補４０２，４０４，４０６，４０８そして４１０が、図３の方法を使用した、最も確率の高い、カテーテル先端の位置と方向として、検出される。
【００２０】
図１に戻って、ステップ１０６において、カテーテル先端候補が、各フレームでアブレーション・カテーテル先端の場所を決定するために、蛍光画像シーケンスの全てのフレームに亘って追跡される。如何なる追跡なくして、どんなフレームにおける最も可能性の高いカテーテル先端候補でさえも、真のアブレーション・カテーテル先端に接近していないのかもしれない。これは、動きぼやけ又は閉塞によるアブレーション・カテーテル先端の摂動によるためである。更には、アブレーション・カテーテル先端が、フレームの中に存在しないときには、そのフレームでは何も検出されないことが望ましい。したがって、カテーテル先端候補は、各フレームでのアブレーション・カテーテル先端の場所を示す、最も可能性の高い先端の軌跡を決定するために、蛍光画像シーケンスの各フレームを通して追跡される。
【００２１】
以上説明したように、カテーテル先端候補の小さいセットは、余白空間学習を用いたカテーテル先端の検出の結果である。フレームのシーケンスに亘ってベストな先端軌跡を得るために、一種の良く知られたビタビ・アルゴリズム（Viterbi algorithm)が用いられる。
【００２２】
ここで、フレームｔで検出されたカテーテル先端候補を
【数１】
2009066396.tif 000003
とする。ただし、ｄｔ＝１，２，・・・、９、動き確率は、ｈposおよびｈnegの２次元ヒストグラムを用いて計算される。各ペアの位置（ｓｔ、ｓｔ＋ｄｔ）において、
【数２】
2009066396.tif 000004
が計算される。
【００２３】
もし、両方の場所が同じ先端軌跡に近いのであれば、ヒストグラムｈposのbin（d,a）が増加され、もし、両方の場所が同じ先端軌跡に近くないのであれば、ヒストグラムｈnegのbin（d,a）が増加される。したがって、ヒストグラムｈposとｈnegは、蛍光画像シーケンスの異なるフレームのカテーテル先端候補間の、可能性のあるカテーテル先端の各ペアに相当するｂｉｎを有して生成される。各ｂｉｎ（各カテーテル先端候補ペア）の確率は
【数３】
2009066396.tif 000005
として計算される。
【００２４】
フレームｔのカテーテル先端候補が、フレームｔ＋ｄｔのカテーテル先端候補に移動するコストを反映した、連続コストC(st,st+dt)は、確率P(st,st+dt)に基づいて次のように作られる。
【数４】
2009066396.tif 000006
【００２５】
連続コストに基づき、各フレームｔの各カテーテル先端候補ｓからの先端軌跡の軌跡コストは、次のように定義される。
【数５】
2009066396.tif 000007
【００２６】
図５は、連続確率(continuation probabilities)に基づくカテーテル先端候補からの軌跡コストの計算を示している。図５に示され、上記式で表現されているように、各カテーテル先端候補ｓ１−ｓ７からの軌跡コストは、或るカテーテル先端候補と、次の４つのフレーム（最後のフレームに達していないなら）の軌跡に沿ったカテーテル先端候補との間の連続確率に基づき計算される。例えば、候補ｓ１からの軌跡コストは、ｓ１とｓ２との間の連続確率、ｓ１とｓ３との間の連続確率、ｓ１とｓ４との間の連続確率、およびｓ１とｓ５との間の連続確率に基づく。
【００２７】
各フレームのアブレーション・カテーテル先端の場所を決定するために、最低の軌跡コストを有する軌跡が、一種の良く知られたビタビ・アルゴリズムを用いて推論される。図６は、画像シーケンスの各フレームを通して、最低コストを有する軌跡を決定するところを示している。図６に示すように、各フレームｔにおいて、各候補ｓｋｔを最終とするベストの軌跡の軌跡コストは、次の反復（再帰）法則を用いて決定される。
【数６】
2009066396.tif 000008
【００２８】
もし、軌跡コストが前回のフレームからの最小コストより小さいならば、各フレームにおいて、最小コストの軌跡からカテーテル先端候補の位置が選択される。もし、軌跡コストが前回フレームからの最小コストより小さくないなら、それは、前回フレームから現在フレームへの連続コストが高く、前回フレームから現在フレームへ良い軌跡が存在しないことを意味する。それ故、現在フレームは、如何なるアブレーション・カテーテル検出も示していないのである。
【００２９】
各フレームにおいて選択されたカテーテル先端候補は、そのフレームにおいてのアブレーション・カテーテルの場所(location)（位置:positionおよび方向:orientation）である。蛍光画像シーケンスにおいてアブレーション・カテーテル先端の場所を示すことによって、アブレーション・カテーテル先端の場所を出力することが可能である。これらのアブレーション・カテーテル先端の場所は、また記憶され、あるいは、追加の医学的画像処理に用いられる。例えば、上記説明した方法は、アブレーション・カテーテルをモニタしている間、異なる角度から同時に取られた２つの蛍光画像シーケンスのために実行される。２つのシーケンスのフレームのためのアブレーション・カテーテル先端の場所は、そのアブレーション・カテーテル先端の場所の３Ｄ復元を生成するために用いることができる。先に取られたＣＴボリュームと連携した３Ｄ復元は、心臓内のリアルタイムでのナビゲーションの可能性を提供する。
【００３０】
図７は、典型的なアブレーション・カテーテル先端の探索結果を示している。図７に示すように、アブレーション・カテーテル７０２，７０４，７０６および７０８が、図１の方法を用いて、それぞれ、フレーム７１０，７２０，７３０および７４０において検出されたものである。
【００３１】
上記説明した、アブレーション・カテーテル先端の探索および追跡は、良く知られたコンピュータ・プロセッサ、メモリユニット、記憶デバイス、コンピュータソフトウエア、およびその他のコンポーネントを用いた、コンピュータで実行される。そのようなコンピュータのブロック・ダイアグラムを図８に示す。コンピュータ８０２は、そのようなオペレーションを定義したコンピュータ・プログラムの指示を実行することによって、コンピュータ８０２の全体のオペレーションを制御する、プロセッサ８０４を有している。前記コンピュータ・プログラム指示は、記憶デバイス８１２、または、他のコンピュータ読み出し可能媒体（例えば、磁気デスク、ＣＤＲＯＭなど）に記憶され、コンピュータ・プログラム指示の実行が望まれるときにメモリ８１０にロードされる。図１および３の方法ステップは、メモリ８１０および／または記録媒体８１２に記憶されたコンピュータ・プログラム指示によって定義され、そのコンピュータ・プログラム指示を実行するプロセッサ８０４によって制御される。Ｘ線画像装置８２０が、コンピュータ８０２にＸ線画像を入力するために、コンピュータ８０２に接続されている。Ｘ線画像装置８２０とコンピュータ８０２を1つの装置として実装することも可能である。Ｘ線画像装置８２０とコンピュータ８０２とをネットワークを介してワイアレスで通信することも可能である。コンピュータ８０２は、ネットワークを介して他の装置と通信するために、1つ以上のネットワーク。インターフェイス８０６も有している。コンピュータ８０２は、ユーザとコンピュータ８０２とが対話することを可能にする入力／出力インターフェイス（例えば、ディスプレイ、キーボード、マウス、スピーカ、ボタンなど）を有している。当業者であれば、実際のコンピュータでは他のコンポーネントを実装していることも、図８がイラスト目的でコンピュータのいくつかのコンポーネントの概略表示であることも認識できる。
【００３２】
先述の詳細な説明が、各観点においてイラスト的であり典型的であることが理解でき、それによって制限を受けるべきではないことが理解され、そして、ここで開示された発明のスコープが、詳細な説明から限定されるものではなく、むしろ、特許法によって許される幅にしたがいクレームが解釈されるべきである。ここで示され、説明された実施例は、本発明の原理の単なるイラストであり、本発明のスコープと思想から離れない範囲で当業者によって、いろいろな変形が実行されることも理解されるべきである。当業者が本発明のスコープと思想から離れない範囲で他の色々な特徴の組み合わせを付加することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１は、本発明の一実施例に従い、蛍光画像シーケンスに於けるアブレーション・カテーテルの先端を検出および追跡するための方法を示している。
【図２】図２は、注釈付きのカテーテル先端を有する、典型的なトレーニング・イメージを示している。
【図３】図３は、本発明の一実施例に従い、余白空間学習（marginal space learning）を用いた、蛍光画像におけるカテーテル先端の候補を検出する方法を示している。
【図４】図４は、典型的な蛍光画像における図３の方法を使用して検出されたカテーテル先端の候補を示している。
【図５】図５は、連続確率 (continuation probabilities) に基づく、カテーテル先端の候補からの追跡コストの計算を示している。
【図６】図６は、画像シーケンスのフレームに渡る最小コストを有する追跡を決定することを示している。
【図７】図７は、典型的なアブレーション・カテーテル先端の検出結果を示している。
【図８】図８は、本発明を具備することができるコンピュータのハイレベルのブロック・ダイアグラムを示している。
【図１】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図８】
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【図２】
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【図４】
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【図７】
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【外国語明細書】
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