(57)【要約】  本開示は、患者の解剖学的領域の１つまたは複数の画像上の基準マーカーを特定するためのシステムおよび方法に関する。基準マーカーを特定する前に、他のオブジェクトが特定され除去される。特に、いくつかの実施形態は、蛍光画像内にカテーテルおよび他の医療デバイスが存在する状態で、基準マーカーを検出することを対象とする。かかる実施形態において、医療デバイスを特定し、医用画像から除去することは、基準マーカーを適正に特定する助けとなる。
2020509826.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像上の基準マーカーを特定し位置決めするための方法であって、
前記医用画像を画像診断システムから受信することと、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数とすることができる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記強調フィルタはベルトラミ系フィルタである、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記強調フィルタは、前記画像の二次導関数ΔＩ＝Ｉｘｘ＋Ｉｙｙに基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタである、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記強調フィルタは、前記ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記強調フィルタはヘシアン・フィルタであり、
前記ヘシアン・フィルタは、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数１】
2020509826.tif 000008
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するために、ガウシアン・シグマ・パラメータ
【数２】
2020509826.tif 000009
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数３】
2020509826.tif 000010
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数４】
2020509826.tif 000011
によって強調することと、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記強調フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理するように構成された、非線形拡散・反応フィルタを含むベルトラミ系フィルタである、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記非線形拡散・反応フィルタは、拡散項と、前記画像内の前記基準マーカーのコントラスト強調を容易にする反応項と、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記強調フィルタの後の前記医用画像は、進化モデルに基づいた偏微分方程式の漸近状態として解釈される、請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記進化モデルは、
【数５】
2020509826.tif 000012
であり、式中、Δｇはラプラス・ベルトラミ演算子であり、関数ｆは反応項である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
医用画像内の医療デバイス電極を検出するための方法であって、
前記医用画像を画像診断システムから受信することと、
前記電極の見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することと、
前記医用画像の背景を除去することと、
前記医用画像内の電極を特定することと、
を含む、方法。
【請求項１３】
前記医用画像内の電極を特定することは、適応的閾値処理、サイズおよび形状に基づいた成分フィルタ処理、ならびに前記電極の抽出を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記医用画像内の電極を特定することは、適応的閾値処理を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することは、ベルトラミ系強調フィルタ、前記画像の二次導関数に基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン強調フィルタ、ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタのうちの１つまたは複数を使用することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することは、ヘシアン・フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含み、
前記ヘシアン・フィルタを用いたフィルタ処理は、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数６】
2020509826.tif 000013
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数７】
2020509826.tif 000014
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数８】
2020509826.tif 000015
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数９】
2020509826.tif 000016
によって強調することと、
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
カテーテルおよびカテーテル構成要素を検出し、基準マーカーから区別する方法であって、
医用画像を画像診断システムから受信することと、
前記カテーテルおよびカテーテル構成要素を前記医用画像から除去するように、前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
【請求項１９】
前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数であることができる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
ナビゲーション・システムからの医療デバイスの位置データを医用画像上に重畳するための方法であって、
前記医用画像を医用画像診断システムから受信することと、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
前記ナビゲーション・システムの第１の座標系と前記医用画像診断システムの第２の座標系とを照合する変換モデルを作成することと、
前記第１の座標系における前記医療デバイスの位置を決定することと、
前記第２の座標系における前記医療デバイスの位置を決定するため、前記変換モデルを前記第１の座標系における前記医療デバイスの位置に適用することと、
前記第２の座標系における前記医療デバイスの既知の位置に基づいて、前記医療デバイスの画像を前記医用画像上に重畳することと、
を含む、方法。
【請求項２２】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記強調フィルタを、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数とすることができる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記強調フィルタはベルトラミ系フィルタである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記強調フィルタは、前記画像の二次導関数ΔＩ＝Ｉｘｘ＋Ｉｙｙに基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
前記強調フィルタは、前記ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記強調フィルタはヘシアン・フィルタであり、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数１０】
2020509826.tif 000017
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、ことと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数１１】
2020509826.tif 000018
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数１２】
2020509826.tif 000019
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数１３】
2020509826.tif 000020
によって強調することと、
を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】
前記強調フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理するように構成された、非線形拡散・反応フィルタを含むベルトラミ系フィルタである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２９】
前記拡散・反応フィルタは、拡散項と、前記画像内の前記基準マーカーのコントラスト強調を容易にする反応項と、を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記強調フィルタの後の前記医用画像は、進化モデルに基づいた偏微分方程式の漸近状態として解釈される、請求項２２に記載の方法。
【請求項３１】
前記進化モデルは、
【数１４】
2020509826.tif 000021
であり、式中、Δｇはラプラス・ベルトラミ演算子であり、関数ｆは反応項である、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
医用画像内の基準マーカーを特定するための方法であって、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
【請求項３３】
前記医用画像内の前記基準マーカーを強調することをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記医用画像内の背景を除去することをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記医用画像内の複数のカテーテルを強調しフィルタ処理することを含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３６】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記医用画像内の複数の電極を強調しフィルタ処理することを含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３７】
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、適応的閾値処理、サイズおよび形状に基づいた成分フィルタ処理、ならびに前記基準マーカーの抽出を含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３８】
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、適応的閾値処理を含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３９】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ベルトラミ系強調フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項４０】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記画像の二次導関数に基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン強調フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項４１】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項４２】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ヘシアン・フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含み、前記ヘシアン・フィルタを用いたフィルタ処理は、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列が、
【数１５】
2020509826.tif 000022
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数１６】
2020509826.tif 000023
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数１７】
2020509826.tif 000024
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数１８】
2020509826.tif 000025
によって強調することと、
を含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項４３】
前記ベルトラミ系フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理する非線形拡散・反応フィルタを含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４４】
心臓血管カテーテルのナビゲーション・システムであって、
前記カテーテルの遠位先端付近に位置付けられた１つまたは複数の電極を含む心臓血管カテーテルであって、前記電極は、前記カテーテルの前記遠位先端の局在化を容易にするように構成および配置される、前記心臓血管カテーテルと、
複数の基準マーカーを含む光磁気位置合わせプレートと、
患者、前記基準マーカー、および前記心臓血管カテーテルを含む医用画像を、第１の座標系において出力するように構成および配置された医用画像診断システムと、
第２の座標系における前記１つまたは複数の電極の位置および向きを検出するように構成および配置されたカテーテル局在化システムと、
前記医用画像診断システムおよび前記カテーテル局在化システムに通信可能に結合されたコントローラ回路であって、
前記第２の座標系における前記基準マーカーの既知の位置、および前記医用画像内における前記基準マーカーの位置に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換モデルを決定し、
前記変換モデルに基づいて、前記第１の座標系内の前記電極の位置を決定する
ように構成および配置される、コントローラ回路と、
を備える、心臓血管カテーテルのナビゲーション・システム。
【請求項４５】
ディスプレイをさらに含み、
前記コントローラ回路は、前記ディスプレイに通信可能に結合され、前記第１の座標系における前記電極の前記決定された位置に基づいて、前記カテーテルの代表画像に重畳される前記医用画像を含む前記ディスプレイ用の信号を生成するようにさらに構成および配置される、請求項４４に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４６】
前記コントローラ回路は、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像をフィルタ処理し、
前記医用画像内の基準マーカーを特定するように、さらに構成および配置される、請求項４４に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４７】
前記コントローラ回路は、前記基準マーカーおよび前記偽基準マーカーの見た目を背景に対して強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用するようにさらに構成および配置される、請求項４６に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４８】
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数を含む、請求項４７に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４９】
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、非一様なパターンの基準マーカーを特定することを含む、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年３月９日に出願された米国仮出願第６２／４６９，４２３号の優先権を主張し、この仮出願を、全体が本明細書に記載されているかのごとく、参照により本明細書に組み込む。
【０００２】
本発明は、医療デバイス・ナビゲーション・システムなどの医療システムに関する。具体的には、本開示は、患者の解剖学的領域の１つまたは複数の画像を、医療デバイス・ナビゲーション・システムなどの医療システムの座標系において位置合わせするためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
例えば、薬剤、および他の治療形態が適切な位置で投与され、医療処置をより効率的かつ安全に完了することができるように、医療デバイスを体内で移動させる際にその位置を追跡することが望ましい。体内における医療デバイスの位置を追跡する１つの従来の手段は、蛍光透視画像診断である。しかしながら、蛍光透視法は、患者および医師を高レベルの電磁放射に晒すため、いくつかの用途では望ましくないことがある。結果として、体内における医療デバイスの位置を追跡するために、代替の医療デバイス・ナビゲーション・システムが開発されてきた。これらのシステムは、典型的に、電界または磁界の発生と、医療デバイスに取り付けられた、および／または体外にある、位置センサにおける誘導電圧および電流の検出に依存する。これらのシステムから導き出される情報は、次に、例えば視覚表示を通して、医師に提供される。多くの場合、医療デバイスの表示は、デバイスが中で動かされている解剖学的領域のコンピュータモデルまたは１つもしくは複数の画像（蛍光画像を含むが、これに限定されない）に対して表示される。医療デバイスをモデルまたは画像に対して適正位置で表示するために、モデルまたは画像は、ナビゲーション・システムの座標系内で位置合わせされてもよい。
【０００４】
画像は、様々な手法で、医療デバイス・ナビゲーション・システムの座標系において位置合わせされてもよい。画像を獲得するために使用される画像診断システムは、Ｓｔ．Ｊｕｄｅ  Ｍｅｄｉｃａｌによって販売されている、またはＵＳ２００８／０１８４０７１号として公開された同一譲受人の米国特許出願第１１／９７１，００４号に記載されているような、ＭｅｄｉＧｕｉｄｅ（商標）システムなどのナビゲーション・システムと物理的に統合されても良く、当該特許出願の全開示を参照により本明細書に組み込む。画像を取得するために使用される画像診断システムが、ナビゲーション・システムと物理的に統合されている場合、画像診断システムは、設置中にナビゲーション・システムと位置合わせすることができ、その後、画像診断システムに対するナビゲーション・システムの空間的位置関係は一貫しており分かっているので、新しい処置ごとの間に位置合わせする必要がなくなる。しかしながら、ナビゲーション・システムおよび画像診断システムが物理的に別個である場合、システムの空間的位置関係が変化するので、位置合わせがより複雑になる。１つの解決策は、複数の放射線不透過性基準マーカーを、ナビゲーション・システムの座標系に対して分かっている位置で、画像診断システムの視野内に配置することである。マーカーは、画像診断システムによって作成された画像において見えているので、画像内における各マーカーの可視位置を、ナビゲーション座標系におけるそのマーカーの既知の位置と照合することによって、画像を座標系と位置合わせすることができる。しかしながら、この解決策の１つの欠点は、基準マーカーが、一般的に、処置を行う医師の目には画像内に見えていて、画像化されている解剖学的領域を医師が見ている視野と干渉する場合があることである。
【０００５】
本明細書において、本発明者らは、上述の欠点のうちの１つまたは複数を最小化および／または排除する、患者の解剖学的領域の画像群を医療デバイス・ナビゲーション・システムの座標系で位置合わせするためのシステムおよび方法に対する必要性を認識している。上述の考察は、単に本技術分野を例証するためのものであり、特許請求の範囲の否認として解釈されるべきではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示は、患者の解剖学的領域の１つまたは複数の画像を、医療デバイス・ナビゲーション・システムなどの医療システムの座標系において位置合わせするためのシステムおよび方法、特に、カテーテルおよび他の医療デバイスが１つまたは複数の画像内に存在する状態での基準マーカーの検出に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の態様は、基準マーカーなどのオブジェクトを使用して、医療デバイス・ナビゲーション・システムなどの物理的に別個の医療システムの座標系における、画像の位置合わせを容易にするシステムおよび方法を対象とする。結果として、医師には、解剖学的領域および関連する関心項目の、より正確で詳細な画像が提示される。
【０００８】
本開示のいくつかの実施形態は、医用画像上で基準マーカーを特定し位置決めする方法を対象とする。本方法は、医用画像を画像診断システムから受信することと、偽基準マーカーを除去するように医用画像を処理することと、基準マーカーを医用画像内で特定することと、を含む。いくつかのより具体的な実施形態では、本方法は、基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを医用画像に適用することをさらに含む。
【０００９】
本開示の態様は、医用画像内の医療デバイス電極を検出する方法を対象とする。本方法は、医用画像を画像診断システムから受信することと、電極の見た目を強調するように、強調フィルタを医用画像に適用することと、医用画像の背景を除去することと、電極を医用画像内で特定することと、を含む。より詳細な実施形態では、電極を医用画像内で特定することは、適応的閾値処理、サイズおよび形状に基づいた成分フィルタ処理、ならびに電極の抽出を含む。
【００１０】
本開示の他の実施形態は、ナビゲーション・システムからの医療デバイスの位置データを医用画像上に重畳する方法を対象とする。本方法は、医用画像を医用画像診断システムから受信することと、偽基準マーカーを除去するように医用画像を処理することと、医用画像内の基準マーカーを特定することと、ナビゲーション・システムの第１の座標系と医用画像診断システムの第２の座標系とを照合する変換モデルを作成することと、第１の座標系における医療デバイスの位置を決定することと、第２の座標系における医療デバイスの位置を決定するため、変換モデルを第１の座標系における医療デバイスに適用することと、第２の座標系における医療デバイスの既知の位置に基づいて、医療デバイスの画像を医用画像上に重畳することと、を含む。
【００１１】
別の更なる実施形態は、心臓血管カテーテルのナビゲーション・システムを対象とする。本ナビゲーション・システムは、心臓血管カテーテルと、光磁気位置合わせプレートと、医用画像診断システムと、カテーテル局在化システムと、コントローラ回路と、を含む。心臓血管カテーテルは、カテーテルの遠位先端付近に位置付けられた１つまたは複数の電極を含む。電極は、カテーテルの遠位先端の局在化を容易にする。光磁気位置合わせプレートは、複数の基準マーカーを含む。医用画像診断システムは、患者、基準マーカー、および心臓血管カテーテルを含む医用画像を、第１の座標系において出力する。カテーテル局在化システムは、第２の座標系における１つまたは複数の電極の位置および向きを検出する。コントローラ回路は、医用画像診断システムおよびカテーテル局在化システムに通信可能に結合される。コントローラ回路は、第２の座標系における基準マーカーの既知の位置、および医用画像内における基準マーカーの位置に基づいて、第１の座標系と第２の座標系との間の変換モデルを決定する。変換モデルに基づいて、コントローラ回路は、第１の座標系内の電極の位置を決定する。より具体的な実施形態では、ナビゲーション・システムは、ディスプレイを含んでもよく、コントローラ回路は、ディスプレイに通信可能に結合され、第１の座標系における電極の決定された位置に基づいて、カテーテルの代表画像と重畳される医用画像を含むディスプレイ用の信号をさらに生成する。
【００１２】
本開示の上述および他の態様、特徴、詳細、効用、および利点は、以下の説明および特許請求の範囲を読むことによって、また添付の図面を精査することによって明白となるであろう。
【００１３】
様々な例示の実施形態は、添付の図面と関連して以下の詳細な説明を検討することで、より完全に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１Ａ】本開示の様々な実施形態による、画像群を医療システムの座標系において位置合わせするためのシステムの一実施形態を示す模式図である。
【図１Ｂ】本開示の様々な実施形態による、画像群を医療システムの座標系において位置合わせするためのシステムの別の実施形態を示す模式図である。
【図１Ｃ】本開示の様々な実施形態による、画像群を医療システムの座標系において位置合わせするための方法の別の実施形態を示すフロー図である。
【図１Ｄ】本開示の様々な実施形態による、基準検出および背景フィルタ処理のフロー図である。
【図２Ａ】本開示の様々な実施形態による、３つの低侵襲性の診断用／治療用カテーテルが入れられた患者の胸部を示す蛍光画像の図である。
【図２Ｂ】本開示の様々な実施形態による、画像内の基準が強調されている、図２Ａの蛍光画像をフィルタ処理したものを示す図である。
【図３】本開示の様々な実施形態による、低侵襲性の診断用／治療用カテーテルが入れられた患者の胸部を示しており、背景画像を除去するように非線形拡散・反応フィルタでフィルタ処理した蛍光画像の図である。
【図４】本開示の様々な実施形態による、低侵襲性の診断用／治療用カテーテルが入れられた患者の胸部を示しており、画像内の基準を強調するようにヘシアン・フィルタでフィルタ処理した蛍光画像の図である。
【図５】本開示の様々な実施形態による、クラスタ化した基準要素をハイライトし、測地的距離を使用して背景を抑制した、図４の蛍光画像の図である。
【図６Ａ】本開示の様々な実施形態による、低侵襲性の診断用／治療用カテーテルが入れられ、磁気局在化システムおよび患者基準センサのワイヤ束が患者の胸部上にある、患者の胸部を示す蛍光画像の図である。
【図６Ｂ】本開示の様々な実施形態による、ヘシアン・フィルタが適応的閾値処理後に適用されている、図６Ａの蛍光画像の図である。
【図７Ａ】本開示の様々な実施形態による、実基準および偽基準がアルゴリズムによって特定される、低侵襲性診断用／治療用カテーテルが入れられた患者の胸部を示す蛍光画像の図である。
【図７Ｂ】本開示の様々な実施形態による、実基準のみが特定された、フィルタ処理後の図７Ａの蛍光画像の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本明細書で考察する様々な実施形態には修正および代替形態を適用することができるが、それらの態様を、例として図面に示しており、詳細に記載する。しかしながら、本発明を記載する特定の実施形態に限定しようとするものではないことが理解されるべきである。対照的に、特許請求の範囲で定義される態様を含む本開示の範囲内にある、全ての修正、均等物、および代替物を包含しようとするものである。それに加えて、「例」という用語は、本出願全体を通して、限定ではなく単に例示として使用される。
【００１６】
本開示は、患者の解剖学的領域の１つまたは複数の画像を、医療デバイス・ナビゲーション・システムなどの医療システムの座標系において位置合わせするためのシステムに関する。特に、カテーテルおよび他の医療デバイスが１つまたは複数の画像内に存在する状態での、基準マーカーの検出。本開示の様々な実施形態の詳細について、図面を特定して参照して以下に記載する。
【００１７】
様々な実施形態では、電磁追跡およびナビゲーション・システムなどの医療ナビゲーション・システムは、磁気センサから得られた磁気情報を、カテーテル検査室のＸ線画像（本明細書では、蛍光画像とも呼ばれる）上に提示する能力を提供してもよい。これを容易にするため、三次元（３Ｄ）世界から二次元（２Ｄ）Ｘ線画像上への射影行列（本明細書では変換行列とも呼ばれる）が計算されてもよい。射影行列は、２Ｄ  Ｘ線画像上で目に見える一組の放射線不透過性要素（基準）を使用して計算されてもよく、また、例えば、磁気座標系内の既知の位置と関連付けられる。放射線不透過性基準は、光磁気位置合わせプレート（ＯＭＲＰ）上に載置され、本開示の様々な実施形態による電磁ナビゲーション・システムの一部として含まれてもよい。
【００１８】
臨床介入および診査開胸の間に取得される蛍光画像は、カテーテルおよびセンサなどの医療デバイスを含む場合が多く、それらは、視覚的にはＯＭＲＰ基準と同様に見える放射線不透過性要素を含んでもよい。これらの「偽」基準様の要素が蛍光画像内に存在することは、基準検出精度の低減に結び付くことがある。基準検出精度は、計算される射影行列に対して、またしたがって医療ナビゲーション・システム全体の精度に対して、著しい影響を有する。
【００１９】
患者の解剖学的領域にある医療デバイスを例示する１つの方法は、医療デバイスのリアルタイム描画表現を解剖学的領域の画像群上に重畳するというものである。この方法は、有利には、患者および医師を過度の画像診断放射線にさらされることなく、医療デバイスを操作する医師が、解剖学的領域に対するデバイスの位置を見ることを可能にする。画像は画像診断システムによって取得され、ナビゲーション・システムは、ほぼリアルタイムで医療デバイスの位置を追跡する。プログラミングされた電子制御装置は、画像群上に重畳される追跡された医療デバイスの表現を含む、表示用の複合画像を作成する。複合画像を作成するため、画像は最初に、ナビゲーション・システムの座標系で位置合わせされてもよく、即ち、群における各画像の座標系は、ナビゲーション・システムの座標系と照合されてもよい。
【００２０】
本開示の態様は、蛍光画像に見えるカテーテルおよびセンサなどの医療デバイスによって導入される、他の無関係な放射線不透過性要素が存在する状態における、ＯＭＲＰ上に載置された放射線不透過性基準ボールの堅牢な検出のアルゴリズムを対象とする。本開示は、抽出の様々な方法を使用し、またボール形の放射線不透過性要素を蛍光画像からフィルタ処理して、偽基準様の要素を除外しながら、ＯＭＲＰ基準を検出する。ＯＭＲＰプレート上の基準によって、医療デバイスのリアルタイムで描画された表現を、医療デバイスが内部で動作している解剖学的領域の画像群上に重畳することが容易になる。
【００２１】
本開示の様々な実施形態は、蛍光画像上で目に見える放射線不透過性要素などの基準マーカーを対象とするが、本開示の態様は、蛍光透視以外の画像診断に適用されてもよく、ＯＭＲＰタイプの基準に限定されるものでは全くない。その代わりに、本開示の態様は、中でも特に、超音波検査法、磁気共鳴画像法、内視鏡検査法、エラストグラフィ、触覚イメージング、サーモグラフィ、陽電子射出断層撮影法および単一光子射出コンピュータ断層撮影を含む核医学的機能イメージング技術を含む、様々な医療画像診断技術に適用されてもよい（以下、本開示にしたがって画像処理される医用画像を作成する、画像診断システムと呼ばれる）。
【００２２】
本開示の様々な実施形態は、ＯＭＲＰの基準マーカーを含む医用画像を対象とするが、本開示にしたがった画像処理は、ＯＭＲＰ内のものなど、基準マーカーを含まない医用画像に対して実現されてもよいことが、理解されるべきである。係る実施形態では、基準は、例えば、マッピング・カテーテルまたはアブレーション・カテーテルの電極であってもよい。さらに、本明細書で開示する画像処理アルゴリズムおよびフィルタ処理技術は、医師の関心対象であってもよい画像内の他の任意のオブジェクトの中でも特に、カテーテル、ワイヤ、他の電極、リード線、静脈口、病変、カテーテル先端、外部のチタンボールなど、他の基準マーカーを検出するために利用されてもよい。１つの特定の実施形態では、例えば、本明細書で開示する画像処理システムは、医用画像内で２つのカテーテルが互いに交差するところを特定してもよい。
【００２３】
２０１１年１２月２５日付けの米国特許出願公開第２０１３／０２７２５９２号は、蛍光画像を医療システムの座標系において位置合わせするためのシステムおよび方法を教示しており、本明細書で全体が開示されているかのように参照により組み込まれる。
【００２４】
図１Ａは、心臓１４など、患者１２の解剖学的領域の画像診断で使用され、解剖学的領域内において医療デバイス１６の位置を決定しナビゲートする、画像診断およびナビゲーション・システム１０を示している。デバイス１６は、例えば、電気生理（ＥＰ）マッピング・カテーテル、心内エコー（ＩＣＥ）カテーテル、アブレーション・カテーテルなどを含んでもよい。しかしながら、開示のシステムは、心臓１４以外の様々な解剖学的領域の画像診断で、また解剖学的関心領域に応じて、様々な診断・治療デバイスと関連して使用することができる。システム１０は、画像診断システム１８と医療デバイス・ナビゲーション・システム２０とを含む。本発明によれば、システム１０はまた、患者１２の解剖学的領域の画像群をナビゲーション・システム２０の座標系２２において位置合わせする位置合わせシステムを含む。位置合わせシステムは、１つまたは複数のオブジェクト２４と電子制御装置（ＥＣＵ）２６とを含んでもよい。
【００２５】
画像診断システム１８は、心臓１４または別の解剖学的関心領域の画像を獲得するために設けられ、図示される実施形態の医用画像診断システムを含む。医用画像診断システムがこの実施形態に記載されているが、本明細書に記載する発明は、例えば、ただし非限定的に、特にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージングシステムおよび三次元無線血管造影（３ＤＲＡ）システムを含む、画像群を取得するように構成された他のタイプの画像診断システムと併せた用途が見出されてもよい。システム１８は、Ｃアーム支持構造２８と、放射線エミッタ３０と、放射線検出器３２とを含んでもよい。エミッタ３０および検出器３２は、支持構造２８の対向する側に配設され、患者１２が手術台３４に横たわったとき、患者１２の対向する側に配設される。エミッタ３０および検出器３２は視野３６を規定し、患者１２が手術台３４に横たわったとき、視野３６が解剖学的関心領域を含むように位置付けられる。画像診断システム１８は、視野３６内の解剖学的特徴および他のオブジェクトの画像を取得するように構成される。支持構造２８は、線３８、４０によって示されるように、患者を中心にして、自由に回転することができてもよい。支持構造２８はまた、線４２、４４に沿って（即ち、患者１２の頭尾軸に沿って）、および／または線４６、４８に沿って（即ち、患者１２の頭尾軸に垂直に）自由に摺動することができてもよい。支持構造２８の回転移動および並進移動は、視野３６の対応する回転移動および並進移動をもたらす。別の更なる実施形態では、画像診断およびナビゲーション・システム１０を含む電気生理学検査室（ＥＰラボ）は、他の様々な移動自由度をもたらしてもよく、例えば、手術台３４は、並進、焦点・増幅器間距離（「ＳＩＤ」）、頭尾方向回転、およびその軸を中心にした検出器３２の回転が可能であってもよい。これらの他の様々な運動自由度は、本明細書に開示する画像診断およびナビゲーション・システムによってもたらされてもよい。
【００２６】
画像診断システム１８は、最初に、線４２、４４、４６、４８に沿ってシフトして解剖学的関心領域を視野３６内に配置することによって、患者１２の解剖学的領域の画像群を獲得してもよい。次に、支持構造２８は、患者１２を中心にして放射線エミッタ３０および放射線検出器３２を回転させて、解剖学的領域を視野３６内で保持してもよい。画像診断システム１８は、支持構造２８を回転させながら解剖学的領域の画像を取得して、様々な角度からの解剖学的領域の二次元画像群を提供してもよい。画像群は、画像処理およびディスプレイ５８上への表示のため、ＥＣＵ２６に伝達されてもよい。画像群は、所定の時間間隔にわたって得られた一連の画像を含んでもよい。
【００２７】
ナビゲーション・システム２０は、患者１２の体内における医療デバイス１６の位置を決定し、医師がデバイス１６を体内でナビゲートできるように提供される。図示される実施形態では、システム２０は、解剖学的領域で磁界が発生する磁気ナビゲーション・システムを備え、デバイス１６と関連付けられた位置センサは、磁場内におけるセンサの位置に応答して変化する出力を生成する。システム２０は、例えば、Ｓｔ．Ｊｕｄｅ  Ｍｅｄｉｃａｌによって「ＧＭＰＳ」の商品名で販売され、例えば、その開示全体を本明細書に完全に開示されているものとして参照により本明細書に組み込む、米国特許第６，２３３，４７６号、第７，１９７，３５４号、および第７，３８６，３３９号に全体的に図示され記載されているシステム、またはＢｉｏｓｅｎｓｅ  Ｗｅｂｓｔｅｒ，Ｉｎｃ．によって「ＣＡＴＲＯ  ＸＰ」の商品名で販売され、例えば、その開示全体を本明細書に完全に開示されているものとして参照により本明細書に組み込む、米国特許第５，３９１，１９９号、第５，４４３，４８９号、第５，５５８，０９１号、第６，４９８，９４４号、第６，７８８，９６７号、および第６，６９０，９６３号に全体的に図示され記載されているシステムを含んでもよい。磁気ナビゲーション・システムが図示される実施形態に示されているが、本発明は、Ｓｔ．Ｊｕｄｅ  Ｍｅｄｉｃａｌによって「ＥＮＳＩＴＥ  ＮＡＶＸ」の商品名で販売されているシステムなど、軸特定電界の作成および検出に基づいた、様々なナビゲーション・システムと併せた用途を見出すことができることが理解されるべきである。ナビゲーション・システム２０は、送信機アセンブリ５０と、１つまたは複数の位置センサ５２とを、電子制御装置（ＥＣＵ）５４とともに含んでもよい。
【００２８】
送信機アセンブリ５０は、当該分野において従来的なものであり、解剖学的関心領域内および／または周囲に磁界を作成する、互いに直交して配置された複数のコイルを含んでもよい。送信機アセンブリ５０は、図１Ａでは、患者１２の体の下であって台３４の下に示されているが、送信機アセンブリ５０は、放射線エミッタ３０または放射線検出器３２に取り付けられるなど、他の位置に配置されてもよく、そこから磁界発生器が解剖学的関心領域に磁界を投射できることに留意すべきである。本発明の特定の実施形態によれば、送信機アセンブリ５０は視野３６内にある。いくつかの特定の実施形態では、放射線エミッタ３０は患者１２の下方に、対応する放射線検出器３２は患者の上方に位置付けられる。
【００２９】
位置センサ５２は、送信機アセンブリ５０によって発生する磁界内におけるセンサ５２の相対位置に応じて、出力を生成するように構成される。センサ５２は、デバイス１６に対して既知の位置関係にあり、医療デバイス１６に取り付けられてもよい。図１Ａでは、位置センサ５２および医療デバイス１６は心臓１４内に配設されて示されている。位置センサ５２は、デバイス１６の遠位端もしくは近位端、またはその間の任意の地点に取り付けられてもよい。医療デバイス１６が、解剖学的関心領域へと、そこを通してガイドされるにしたがって、ナビゲーション・システム２０は、発生した磁界内における位置センサ５２の位置を、またしたがって医療デバイス１６の位置を決定する。
【００３０】
ＥＣＵ５４は、送信機アセンブリ５０による磁界の発生を制御し、センサ５２から受信した情報を処理するために提供される。ＥＣＵ５４は、プログラム可能なマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラを備えてもよく、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を備えてもよい。ＥＣＵ５４は、中央処理装置（ＣＰＵ）と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースとを含んでもよい。ＥＣＵ５４は、Ｉ／Ｏインターフェースを介して、センサ５２によって生成される信号を含む複数の入力信号を受信し、送信機５０を制御するために使用されるものを含む複数の出力信号を生成してもよい。図示される実施形態では、ＥＣＵ５４は別個の構成要素として示されているが、ＥＣＵ５４およびＥＣＵ２６は単一のユニットに統合されてもよいことが理解されるべきである。
【００３１】
オブジェクト２４は、画像診断システム１８によって取得される画像をナビゲーション・システム２０の座標系２２で位置合わせできるようにするために提供される。各オブジェクト２４は、例えば、１つまたは複数の基準マーカーを含んでもよい。オブジェクト２４は、画像診断システム１８の視野３６内で位置付けられる。オブジェクト２４はまた、座標系２２内の既知の位置に位置決めされるか、または座標系２２内の位置を提供することができるセンサに接続される。図示される実施形態では、例えば、オブジェクト２４は、送信機５０など、視野３６内にあるナビゲーション・システム２０の構成要素上に配置される。あるいは、オブジェクト２４は、ナビゲーション・システム２０の構成要素、例えば送信機５０から固定の距離であって、かつ依然として視野３６内に配置されてもよい。オブジェクト２４はまた、視野３６内に配設されたカテーテルの遠位端部分に、または視野３６内にある患者の身体部分に固着されてもよい。あるいは、オブジェクト２４は、ナビゲーション・システム２０内に位置決め可能である、センサ５２に類似したセンサ（図示なし）を含んでもよい。オブジェクト２４は、時間が経過しても座標系２２内の同じ既知の位置に留まってもよく、または座標系２２内の異なる既知の位置の間で移動してもよい（例えば、後の位置が座標系２２内の先の既知の位置に対して既知の関係を有する場合）。複数の基準マーカーを含むオブジェクト２４の場合、マーカーは、所定のパターンで配置されるか、またはマーカーが互いに対して既知の関係を有する形で配置されてもよい。マーカーはまた、異なる程度の放射線不透過性を有してもよい。
【００３２】
本開示の態様は、医師の必要に応じて、処置の開始時に、様々な段階で、またはほぼ連続的に、画像診断システム１８の画像をナビゲーション・システム２０の座標系２２において位置合わせすることを対象とする。
【００３３】
図１Ｂを参照すると、本開示の別の実施形態では、位置合わせシステムは、視野３６内に配設された位置（基準マーカー２５が第１の状態にあり、画像診断システム１８が取得する画像において目に見えるようにする）と、視野３６の外に配設された別の位置（基準マーカー２５が第２の状態にあり、画像診断システム１８が取得する画像において目に見えないようにする）との間で、基準マーカー２５を移動させる手段５６を含む。移動手段５６は、ＥＣＵ２６の制御下で動作する線形移動、回転移動、または他の移動（例えば、線形アクチュエータもしくはモータ駆動式テーブル）によって、位置の間で基準マーカー２５を移動させる、任意の従来の機械的装置を備えてもよい。様々な実施形態では、基準マーカー２５は１つまたは複数のオブジェクト２４を含んでもよい。かかる実施形態では、オブジェクト２４は、ＯＭＲＰを介して互いに空間的に結合されてもよく、それにより、オブジェクト２４の互いに対する独立した移動が制限される。
【００３４】
本発明のさらに別の実施形態では、オブジェクト２４は、比較的低強度および／または比較的段階的に変動する強度で構成されるので、オブジェクト２４は、画像診断システム１８によって生成される画像では人間の目に実質的に見えないが、本明細書で後述するように、ＥＣＵ２６による画像処理によって検出可能である。オブジェクト２４は、例えば、比較的薄くてもよく、または放射線不透過性であるがその程度が低くてもよい。一実施形態では、オブジェクト２４は、アルミニウム箔またはアルミニウムシートから作られる。しかしながら、オブジェクト２４は、様々な金属、合金、または少なくとも最小限の放射線不透過性を有する他の材料から作られてもよいことが理解されるべきである。別の実施形態では、オブジェクト２４の放射線不透過性は、人間の目が比較的小さい変化を検出しづらいという事実を利用して、オブジェクト２４上の１つの地点からオブジェクト２４上の別の地点へと移動すると、徐々に増加または減少する（例えば、放射線不透過性は、オブジェクト２４の中央付近ではより高く、オブジェクト２４の中心から離れて移動すると徐々に減少する）。オブジェクト２４は様々なサイズおよび形状のいずれかを有してもよい。
【００３５】
ＥＣＵ２６は、画像診断システム１８によって生成される画像を処理し、画像内のオブジェクト２４の見た目に基づいて、座標系２２において画像を位置合わせするために提供される。ＥＣＵ２６はまた、医療デバイス１６、画像診断システム１８、ナビゲーション・システム２０、および／またはディスプレイ５８の動作を制御してもよい。ＥＣＵ２６は、プログラム可能なマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラを備えてもよく、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を備えてもよい。ＥＣＵ２６は、中央処理装置（ＣＰＵ）と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースとを含んでもよく、それを通してＥＣＵ２６は、医療デバイス１６、画像診断システム１８、およびナビゲーション・システム２０によって生成される信号を含む、複数の入力信号を受信してもよい。さらに、ＥＣＵ２６は、医療デバイス１６、画像診断システム１８、ナビゲーション・システム２０、およびディスプレイ５８を制御するために使用されるものを含む、複数の出力信号を生成してもよい。ＥＣＵ２６はまた、ＥＣＧモニタなどの臓器モニタ（図示なし）からの入力信号を受信し、モニタリングされた臓器のタイミング信号に基づいて、画像診断システム１８からの画像を分類または分離してもよい。例えば、ＥＣＵ２６は、例えば、開示全体を本明細書に完全に開示されているものとして参照により本明細書に組み込む、米国特許第７，６９７，９７３号にさらに十分に記載されているように、各画像が収集された患者の心周期の位相に基づいて画像を分類してもよい。
【００３６】
本開示の一実施形態によれば、ＥＣＵ２６は、適切なプログラミング命令またはコード（即ち、ソフトウェア）を用いて、患者の心臓１４または患者１２の別の解剖学的領域の画像群を、ナビゲーション・システム２０の座標系２２において位置合わせする方法のいくつかのステップを実施するように構成される。
【００３７】
次に図１Ｃを参照すると、本開示の態様は、医療デバイスの画像を医用画像上に重畳する方法を対象とする。かかる実施形態では、第１のステップ８８は、画像診断システム１８によって生成された画像群から複数の画像を収集することを含む。収集された画像群は、座標系の既知の位置にある１つまたは複数のオブジェクト２４を含む領域を含む。オブジェクトの強度およびＥＣＵの処理能力に応じて、ＥＣＵによって収集された複数の画像は、画像群全体または画像群のサブセットを含んでもよい。実際の画像位置が決定される前に、誤った位置決定をもたらすことがある偽基準を特定し除去する、基準検出および背景フィルタ処理８９が実施されてもよい。基準検出および背景フィルタ処理８９は両方とも、偽基準を除外するとともに、画像群内の真の基準を強調する。真の基準が特定されると、方法は続けて、各画像における基準（オブジェクト、および基準マーカーとも呼ばれる）に関する実際の画像位置９０を決定してもよい。ＥＣＵは、各画像からの画像データの合計に応答して、各画像の基準に関する潜在的な画像位置を特定してもよい。ＥＣＵは、画像内のノイズを排除し、複数の画像それぞれにおける基準の実際の画像位置を決定するために、データの合算および／または平均化を含む画像データの合計に、従来のアルゴリズムを使用してもよい。
【００３８】
方法は続けて、複数の画像におけるオブジェクトの実際の画像位置、および座標系におけるオブジェクトの既知の位置に応答して、変換モデルを作成してもよい（ステップ９４）。ステップ９６は、変換モデルを使用して、画像群を座標系２２において位置合わせする。最後に、ステップ９８は、座標系内の医療デバイスの位置に応答して、医療デバイスの画像を画像群の各画像上に重畳する。
【００３９】
図１Ｄは、本開示の様々な実施形態による、図１Ｃに関するステップ８９に代わってもよい、基準検出および背景フィルタ処理のフロー図１００である。さらに詳細に後述するアルゴリズム（および図２〜図７に提示されるその結果）について、ボール形の基準を参照して考察する。しかしながら、基準検出および背景フィルタ処理プロセス全体、ならびにそれゆえの特定のアルゴリズムは、他の様々な形状および基準の構成に合わせて容易に修正可能であることが理解されるべきである。例えば、他の基準の配置は、ラインおよびロッドなどの細長い基準を含んでもよい。カテーテルおよび他の医療器具は、医用画像上でロッド状の形状を呈することがあるので、本開示の態様はまた、かかるカテーテルおよび医療器具に関連する偽基準を除外することを対象とする（例えば、図６Ａ〜図６Ｂおよびその考察を参照）。
【００４０】
本明細書に開示する様々な基準検出および背景フィルタ処理アルゴリズムは、入力Ｘ線画像（蛍光画像もしくは医用画像とも呼ばれる）、Ｘ線画像群、および／または一連のＸ線画像から得られる平均化したＸ線画像に適用されてもよい。基準検出および背景フィルタ処理アルゴリズムはまた、中でも特に、超音波検査法、磁気共鳴画像法、内視鏡検査法、エラストグラフィ、触覚イメージング、サーモグラフィ、陽電子射出断層撮影法および単一光子射出コンピュータ断層撮影を含む核医学的機能イメージング技術に適用されてもよい。
【００４１】
入力画像１０１が、ＥＣＵ（図２Ａを参照）とも呼ばれるプロセッサ回路によって受信されると、基準強調１０２が行われてもよい。基準強調１０２は、強調フィルタ、または他の類似のフィルタ処理技術／アルゴリズムを利用して、Ｘ線画像における基準要素の見た目を改善してもよい（図２Ｂを参照）。様々な実施形態では、磁気局在化システムは、Ｘ線画像で暗い点に見える小さい金属のボールである基準を利用してもよい。１つの基準の実現は、既知の基準パターンを有するＯＭＲＰを利用する。いくつかの実施形態では、基準のパターンは均一または不均一なパターンであってもよい。基準が不均一なパターンである場合、（本明細書に開示するような）基準の誤り率特定が少ないのが有益なことがある。基準強調１０２は、画像の他の様々な特徴よりも基準要素の見た目を強調する、１つまたは複数のアルゴリズム／フィルタを利用してもよい。基準強調１０２を容易にするために使用されてもよいアルゴリズムのいくつかの例としては、ラプラシアン・オブ・ガウシアン（「ＬｏＧ」）、ガウス差分（「ＤｏＧ」）、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタ（例えば、ベルトラミ系フィルタ）が挙げられる。
【００４２】
ＯＭＲＰはまた、放射線不透過性のラインおよび／または小さいロッドを含む基準を利用してもよい。ボール形の基準と同様に、ロッド形の基準の検出は、従来技術では、例えばカテーテルとの形状の類似により、偽基準検出をもたらすことがある。これらのロッド形の偽基準はまた、図１Ｄの基準検出および背景フィルタ処理方法を利用して、かかる偽基準を除去してもよい。
【００４３】
医用画像における基準強調１０２のいくつかの具体的な実施形態について以下に開示する。
【００４４】
１つの特定の実施形態では、ＬｏＧアルゴリズムが使用される。ＬｏＧは、演算子ベースのアルゴリズムであり、演算子は二次導関数ΔＩ＝Ｉｘｘ＋Ｉｙｙに基づく。ＬｏＧアルゴリズムは「ブロブ」検出に使用されても良いが、ＬｏＧアルゴリズムはノイズに敏感である場合が多い。ＬｏＧは、異なる規模でＤｏＧによって近似されてもよく、この演算子のより効率的な実現につながる。
【００４５】
医用画像内における基準強調１０２の別の特定の実施形態では、ブロブ様構造の自動検出にヘシアン・フィルタが使用されてもよい。ヘッセ行列の固有値のマルチスケール分析に基づいて、局所パターンが特定され、プレート様、ライン様、またはブロブ様の構造に属するように類別されてもよい。画像内の各ピクセルに関する画像のヘシアンは次式のとおりである。
【数１】
2020509826.tif 000003
式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、画像の平滑化された二次導関数である。画像は、ガウシアン・シグマ・パラメータ
【数２】
2020509826.tif 000004
によって平滑化される。固有値λ１σおよびλ２σは、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートされる。局所構造（オブジェクトスケールによる）、および形状分別（ヘッセ行列の固有値の分析による）は、次に統合されて、共通応答測度とされてもよい。強調ブロブマルチスケール応答は、次式のとおりである。
【数３】
2020509826.tif 000005
強調ライン構造応答は、次式のとおりである。
【数４】
2020509826.tif 000006
【００４６】
医用画像の基準強調１０２に関するいくつかの実施形態では、ベルトラミ・フィルタが使用されてもよい。１つの特定の実施形態では、ベルトラミ・フィルタは、画像のエッジを保存しながら画像ノイズをフィルタ処理するように設計された、非線形拡散・反応フィルタである。反応項が拡散項に追加された場合、画像内の基準ボールのコントラスト強調が達成されてもよい。基準強調１０２による処理済み画像出力は、進化モデルに基づいた偏微分方程式の漸近状態として見ることができる。一例の進化モデルは次式のとおりである。
【数５】
2020509826.tif 000007
式中、Δｇはラプラス・ベルトラミ演算子（例えば、平坦空間から多様体へのラプラス演算子の延長）であり、関数ｆは反応項である。反応項の機能選択は、例えば、画像処理アプリケーション、および処理後要件など、様々な要因に基づいて変動してもよい。
【００４７】
再び図１Ｄを参照すると、背景除去１０３が画像に適用されて、医用画像内の患者の心臓および他の背景のシャドーイングの影響を低減してもよい。医用画像は、多くの場合、暗い領域（即ち、陰影）を含む大きい画像面積を含んでもよい。かかるより暗い領域を引き起こす特徴の一般の例が、骨（例えば、患者の胸部の医用画像では、肋骨および脊椎は暗い階調として見える場合が多い）、および患者の心筋を含む。これらの暗い領域によって、画像における基準のコントラストが低減される。したがって、既存のシステムは、真の基準間のコントラストのばらつきが最小限であること、暗い領域が患者の物理的特徴と関連付けられること、および医用画像内の医療デバイスにより、偽基準を特定する可能性が高い。背景除去１０３によって、基準マーカーと非基準特徴との間の画像内のコントラストが増加する。背景除去１０３は、例えば、モルフォロジー・フィルタおよび／またはメジアンフィルタを含む、様々なアルゴリズムを利用してもよい。メジアンおよびモルフォロジー・フィルタは、基準マーカーを含むより小さいオブジェクトを保存しながら、画像上の大きいオブジェクト（陰影など）を保存することができる。
【００４８】
背景除去１０３の完了後、３つの並列のフィルタ処理経路が実行される。第１のフィルタ処理経路１２０は、医用画像内の基準それぞれ（重心、オブジェクト、および基準マーカーとも呼ばれる）の特定専用である。第２のフィルタ処理経路１３０は、画像内にカテーテルがあればそれを特定し、強調し、フィルタ処理する。第３のフィルタ処理経路１４０は、電極（例えば、電気生理学マッピングおよび／またはアブレーション、磁気局在化などのカテーテル電極−多くの場合、カテーテル軸の遠位端に配置される）を特定し、強調し、除外する。
【００４９】
３つの並列のフィルタ処理経路１２０、１３０、および１４０はそれぞれ、それらそれぞれのサイズ／形状に基づいて、基準候補の成分をフィルタ処理してもよい。例えば、第１のフィルタ経路１２０は、一般的な基準よりも大きいまたは小さいサイズの成分を排除する。第１のフィルタ経路１２０は、サイズ／形状に基づいて真の基準を選択するが、画像ノイズによって生成されるなどの、より小さい成分は、第１のフィルタ処理経路１２０によって無視される。
【００５０】
第１のフィルタ処理経路１２０は、背景除去１０３後の適応的閾値処理１０４（バイナリマップ計算とも呼ばれる）を含んでもよい。バイナリマップは、背景除去１０３からの出力画像を閾値処理して、バイナリの接続された成分画像を生成することによって、計算されてもよい。成分は、画像において取得された暗い領域の位置およびサイズに対応する（例えば、図７Ａの７０２１−２および７２５１−Ｎを参照）。いくつかの暗い領域がＯＭＲＰ基準から生成され、他のものは偽基準から生じる。偽基準のいくつかの例としては、カテーテル、カテーテル電極、磁気局在化システムの患者基準センサ（「ＰＲＳ」）、医師の器具、ガイドワイヤ、画像上に出力されることがある他の医療デバイス、画像ノイズ、他の画像処理アーチファクト、および（例えば、画像の特定の位置にコントラストが蓄積する結果として）偽基準の出現に結び付くことがある造影剤を挙げることができる。
【００５１】
第１のフィルタ処理経路１２０は成分フィルタ１０５をさらに含む。成分フィルタ１０５は、一般的な基準サイズよりも大きいまたは小さいサイズの成分を排除する。いくつかのシナリオでは、画像ノイズは小さい成分を生成する場合がある。しかしながら、かかる画像ノイズで生成された成分は、一般的な基準成分よりも小さく、したがってフィルタ処理される。成分フィルタ１０５はさらに、一般的な基準成分から大幅に逸脱する形状を有する成分を排除する。例えば、ＯＭＲＰがボール形状の基準で構成される場合、細長い成分が成分フィルタ１０５によって破棄されるであろう。
【００５２】
全ての偽基準が成分フィルタ１０５によってフィルタ処理されると、残りの各基準は、本明細書では重心抽出１０６と呼ばれる、各基準の正確な座標を特性付ける重心（例えば、質量の中心）と関連付けられる。重心は、成分の平均として、または成分の重みつき平均（即ち、質量の中心）として抽出される。重心はまた、画像ノイズを克服する何らかの平滑化を適用する前、または後に、成分の最も暗いピクセルを位置決めすることによって抽出されてもよい。
【００５３】
第２のフィルタ処理経路１３０は、カテーテル候補１０７の強調を含む。具体的には、カテーテル強調１０７は、１つまたは複数のアルゴリズムを利用して、画像内の他の様々な細かい特徴よりもカテーテル候補の見た目を強調する。カテーテル候補を強調することによって、カテーテル候補、画像背景、および他の細かい特徴の間のコントラストのばらつきが大幅に増加される。カテーテル強調１０７は、強調フィルタ、または他の類似のフィルタ処理技術／アルゴリズムを含む様々なアルゴリズムを使用して、Ｘ線画像におけるカテーテル要素の見た目を改善してもよい。カテーテル強調１０７を容易にするために使用されてもよいアルゴリズムのいくつかの例としては、ラプラシアン・オブ・ガウシアン（「ＬｏＧ」）、ガウス差分（「ＤｏＧ」）、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタが挙げられる。より具体的な実施形態では、カテーテル強調１０７は、拡散・反応フィルタを使用して遂行されてもよい。カテーテル、画像背景、および他の細かい特徴の間のコントラストを増加させることによって、カテーテル候補１０８を画像からフィルタ処理することが容易になり、これらのカテーテル候補を画像から排除することによって、偽基準が、カテーテルおよびセンサなどの医療デバイス上に、またはそれに近接して存在する可能性が排除される。
【００５４】
例えば、図２Ａから分かるように、カテーテル２２０Ａ〜Ｂ（即ち、周囲の背景とは異なるコントラストの二重エッジオブジェクト）は、画像２００のリッジに見える。カテーテル強調１０７は、カテーテル２２０Ａ〜Ｂなどの細長い構造、ならびにガイドワイヤおよびリード線などの他の細長い構造に強く応答する、ヘシアン・フィルタを使用して適用されてもよい。カテーテル強調１０７に関して有用であることが見出され、またヘシアン・フィルタと実質的に均等な結果をもたらした他のリッジ強調フィルタとしては、フランジフィルタ、方向フィルタ、および他の任意のリッジ強調フィルタが挙げられる。
【００５５】
いくつかの具体的な実施形態では、カテーテル候補１０８のフィルタ処理は、前のステップ１０７からの画像を閾値処理して、細長い構造が大きい成分として存在するバイナリマップを作成することを含む。これらの大きい成分は、画像内の、カテーテルおよび他の医療デバイスなどの細長い器具に対応する。本実施形態は適応的閾値を実現するが、他の実施形態は、カテーテル候補をフィルタ処理する一定した閾値を実現してもよい。
【００５６】
第２のフィルタ処理経路１３０では、画像内のカテーテルに近接して検出された重心は、成分の平均として、または成分の重みつき平均（即ち、質量の中心）として抽出されてもよい。重心はまた、画像ノイズを克服する何らかの平滑化を適用する前、または後に、成分の最も暗いピクセルを位置決めすることによって抽出されてもよい。検出されたカテーテルの近傍で、またはその上で検出された重心は、次に基準候補として除外されてもよい。
【００５７】
第３のフィルタ処理経路１４０は、電極候補１０９の強調を含む。具体的には、電極強調１０９は、１つまたは複数のアルゴリズムを利用して、画像内の他の様々な細かい特徴よりも電極候補の見た目を強調する。偽基準候補は、カテーテル（例えば、診断用および治療用カテーテル）ならびにセンサ（例えば、患者基準センサ）上に見出されるカテーテル電極から生じることがある。電極候補を強調することによって、電極候補、画像背景、および他の細かい特徴の間のコントラストが大幅に増加される。電極強調１０９は、強調フィルタ、または他の類似のフィルタ処理技術／アルゴリズムを含む様々なアルゴリズムを使用して、Ｘ線画像における電極要素のコントラストを改善してもよい。電極強調１０９を容易にするために使用されてもよいアルゴリズムのいくつかの例としては、ラプラシアン・オブ・ガウシアン（「ＬｏＧ」）、ガウス差分（「ＤｏＧ」）、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタが挙げられる。より具体的な実施形態では、電極強調１０９は、拡散・反応フィルタを使用して遂行されてもよい。電極、画像背景、および他の細かい特徴の間のコントラストを増加させることによって、電極候補１１０を画像からフィルタ処理することが容易になり、これらの電極候補を画像から排除することによって、偽基準が、カテーテルおよびセンサ上で見出される電極などの医療デバイス上に、またはそれに近接して存在する可能性が排除される。
【００５８】
いくつかの具体的な実施形態では、フィルタ処理電極候補１１０は、前のステップ１０９からの画像を閾値処理して、細長い構造が大きい成分として存在するバイナリマップを作成することを含む。これらの大きい成分は、画像内の、カテーテルおよび他の医療デバイスなどの細長い器具に対応する。本実施形態は適応的閾値を実現するが、他の実施形態は、電極候補をフィルタ処理する一定した閾値を実現してもよい。
【００５９】
様々な実施形態では、本開示によれば、電極強調１０９は、様々なサイズのボール形の基準を強調するための１つまたは複数のスケールを利用してもよい。一例として、ヘシアン・フィルタを様々なスケールとともに使用して、かかる電極強調が実現されてもよい。ヘシアン・フィルタの２つの異なる変形例が、ボール形電極の外縁を強調するために使用されてもよい。
【００６０】
フィルタ処理電極候補のステップ１１０の間、背景除去１０３および電極強調１０９によって生じる成分を含むバイナリマップが作成されてもよい。バイナリマップは、「ＡＮＤ」演算子によって、または融合方法によって適用されてもよい。フィルタ処理電極候補ステップ１１０は、残りの接続された成分が基準成分を規定する出力画像を作成する。
【００６１】
フィルタ処理電極候補のステップ１１０は、サイズ閾値に基づいて、小さい成分および大きい成分を除外してもよい。電極強調ステップ１０９からの残りの成分は、次に、閾値距離に基づいてクラスタ化されてもよい。大きいクラスタは主にカテーテル電極を含み、基準（疎である）は隔離されたままである。最後に、前のステップで形成された、大きいクラスタから閾値距離未満に位置する基準候補が除外される。
【００６２】
画像に対してこれらの並列フィルタ処理経路１２０、１３０、および１４０それぞれによって実施される、並列画像処理を含む画像処理が完了すると、最後の基準選択１１１が完了してもよい。３つの並列フィルタ処理経路１２０、１３０、および１４０が、カテーテルおよび電極と関連付けられた偽基準を除去しているので、残っている基準のみが、第１のフィルタ経路１２０によって強調された真の基準となる。したがって、残りの基準が選択され、システムは、残りの基準を利用して、医用画像の第１のデカルト座標系をナビゲーション・システムの第２のデカルト座標系と関連付ける、変換モデルを決定する。
【００６３】
図２Ａは、本開示の様々な実施形態による、３つの低侵襲性の診断用／治療用カテーテルが入れられた患者の胸部の医用画像２００である。図２Ａに示されるように、診査カテーテル２１０Ａ−Ｂは、患者の脈管系を通って心筋に向かって延在し、電気生理学ループカテーテル２０５は、患者の脈管系を通って心筋内まで延在している。医用画像の背景は、肋骨、脊椎、および心筋自体を含む、患者の身体の部分を示す様々な陰影要素を含む。肋骨、脊椎、および心臓の陰影は、背景画像と様々なカテーテル２０５および２１０Ａ−Ｂおよびカテーテル軸２２０Ａ−Ｂとの間のコントラストを制限する。
【００６４】
このようにコントラストがないことは、医用画像内の基準２０２１−２を特定するために画像処理が利用される場合に問題である。手術室内で静的に位置付けられる（多くの場合、患者の下、例えば手術用台の内部／下方）、基準を含むＯＭＲＰを使用することで、医用画像の第１のデカルト座標系をナビゲーション・システムの第２のデカルト座標系と関連付けることが容易になる。多くの医用画像診断システムは、患者の様々な画像を容易にする、多軸回転が可能なＣアームを含む。（手術用台の並進／回転、軸線を中心にした検出器の回転、およびＳＩＤなど、他の要因の中でも特に）画像に対するＣアームの向きおよび並進に応じて変化する、医用画像の第１のデカルト座標系を、ナビゲーション・システムの第２のデカルト座標系と照合するため、出力の間、ＯＭＲＰは医用画像内に配置されてもよい。ＯＭＲＰ上の基準によって、（医用画像上に見える）ＯＭＲＰの位置としての一意の座標系の照合を容易にし、ナビゲーション・システムに対して知られている。変換モデルおよびナビゲーション・システムからの追跡データに基づいて、追跡されたオブジェクト（例えば、カテーテル）の画像が医用画像上に重ねられてもよい。
【００６５】
一意の座標系（例えば、医用画像診断システムの第１のデカルト座標系、およびナビゲーション・システムの第２のデカルト座標系）の自律照合を容易にするため、画像処理システムは、偽基準を検出することなく、医用画像内の基準要素を正確に特定することが可能であってもよい。基準要素が検出されると、変換モデルは、ナビゲーション・システムによって追跡されたオブジェクトの決定された位置を医用画像上に正確に重畳するように決定されてもよい。偽基準が画像処理システムによって検出され、変換モデルの決定に依存している場合、座標系の照合は不正確になり、それによって、医用画像上のナビゲーション・システム情報の重ね合わせに誤りが起こる。
【００６６】
図２Ａに示されるように、医用画像２００の背景と様々なオブジェクト（例えば、様々なカテーテル２０５および２１０Ａ−Ｂ、ならびにカテーテル軸２２０Ａ−Ｂ）との間にコントラストがないことによって、画像処理システムが、様々なオブジェクトおよび基準２０２１−２を背景から区別することが困難になり、医用画像２００内の基準情報の自動化における誤り率の増加に結び付く。
【００６７】
図２Ｂは、本開示の様々な実施形態による、画像２０１中の基準２０２１−２が強調されている、図２Ａの医用画像をフィルタ処理したものである。カテーテル軸２２０Ａ−Ｂと偽基準（例えば、様々なカテーテル２０５および２１０Ａ−Ｂ上の、電極２１５１−Ｎ）との間のコントラスト比は一定のままであるが、基準２０２１−２と医用画像２０１の背景オブジェクトとの間のコントラスト比は改善される。基準強調を容易にするために使用されてもよいアルゴリズムのいくつかの例としては、ラプラシアン・オブ・ガウシアン（「ＬｏＧ」）、ガウス差分（「ＤｏＧ」）、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタ（例えば、ベルトラミ系フィルタ）が挙げられる。
【００６８】
図３は、低侵襲性の診断用／治療用カテーテルが入れられた患者の胸部の医用画像３００であり、医用画像３００は２つのフィルタでフィルタ処理されている。第１のフィルタは、様々なカテーテル３０５および３１０Ａ−Ｂ上の、ボール形の基準、ならびに電極３１５１−Ｎなどの偽基準を強調する、非線形フィルタ（ベルトラミ）である。第２のフィルタは、本開示の様々な実施形態にしたがって、背景画像（例えば、肋骨、陰影、骨、心筋などの大型の要素を含んでもよいが、基準、カテーテル、および電極などの小型の要素は除外する、画像の部分）を除去するために適用される。画像から背景の詳細を除去することによって、画像処理システムは、基準３０２１−２および電極３１５１−Ｎと背景画像（ほとんどは除去されている）との間のコントラスト比をさらに増加させる。背景除去ステップは、主に、肋骨、陰影、骨、心筋などの大型の詳細を画像３００から除去する。
【００６９】
図４は、低侵襲性の診断用／治療用カテーテルが入れられた患者の胸部の医用画像４００である。図３の画像３００の入力によって、画像処理システムは、ヘシアン・フィルタを用いて画像をさらにフィルタ処理して、画像４００中の基準４０２１−２を強調する。ヘシアン・フィルタは、残りのアーチファクトを画像３００中のカテーテル軸３２０Ａ−Ｂから除去する。ヘシアン・フィルタを画像３００に適用した後、画像４００内の残りのオブジェクトは、基準マーカー４０２１−２および偽基準（例えば、様々なカテーテル４０５および４１０Ａ−Ｂ上の電極４１５１−Ｎ）である。
【００７０】
図５では、図４の医用画像４００は、画像５００内のクラスタ化された偽基準要素を強調し、さらに背景を抑制するように、測地的距離を使用してさらに処理される。測地的距離は、カテーテル上に見出される偽基準の密接な関係を利用する。具体的には、画像５００内の様々なカテーテル５０５および５１０Ａ−Ｂ上の電極５１５１−Ｎは、多くの場合、カテーテルの遠位先端付近でクラスタ化されて、例えば、カテーテルの遠位先端における治療および／または局在化が容易になる。画像４００中の真の基準は、はるかに広い間隔、次いで偽基準を有するので、基準マーカー４０２１−２は、処理済み画像５００では見えない。したがって、画像処理システムは、画像４００と画像５００との比較から、真の基準マーカー４０２１−２の位置を推論してもよい。さらに詳細に上述したように、真の基準の位置に基づいて、ナビゲーション・システムおよび医用画像５００の座標系は、変換モデルを使用して照合されてもよい。
【００７１】
図６Ａは、低侵襲性の診断用／治療用カテーテル６１０Ａ−Ｂおよびカテーテル軸６２０Ａ−Ｂが入れられた患者の胸部の医用画像６００である。画像６００は、ワイヤ束６２２と、患者の胸部に位置する患者基準センサ６２１（「ＰＲＳ」）とをさらに含む。図２Ａの画像２００のように、画像６００の背景は、肋骨、脊椎、および心筋自体を含む、患者の身体の部分を示す様々な陰影要素を含む。肋骨、脊椎、および心臓の陰影は、画像背景と、画像６００の他の特徴の中でも特に、基準マーカー６０２１−２およびカテーテル電極６１５１−Ｎとの間のコントラストを制限する。画像処理システムはまた、ＰＲＳ６２１、および／またはワイヤ束６２２内のワイヤの交点を、基準マーカーとして誤って特定する傾向にあることがある。したがって、画像処理システムは、画像６００に対するフィルタ処理を、かかる偽基準を誘発するオブジェクトを除去するように実現してもよい。
【００７２】
図６Ｂは、適応的閾値処理およびヘシアン・フィルタが、図６Ａに示されるような元の医用画像６００に適用された後の医用画像６０１を示している。適応的閾値処理とヘシアン・フィルタの組み合わせによって、元の画像６００内のカテーテル６１０Ａ−Ｂおよびワイヤ束６２２と関連付けられた暗いセグメントが、接続された成分として見えるようになる。ＰＲＳ６２１の小さいアーチファクトのみが残っている。画像処理システムは、次に、画像６００と画像６０１との比較から、真の基準マーカー６０２１−２の位置を推論してもよい。
【００７３】
図７Ａは、低侵襲性の診断用／治療用カテーテル７０５および７１０Ａ−Ｂが患者の心臓血管系を通って延在している、患者の胸部の医用画像７００である。図７Ａの画像７００では、真の基準７０２１−２および偽基準７２５１−Ｎは、画像処理システムによって特定されているが、画像７００は本開示にしたがってフィルタ処理されていない。したがって、表示画像７００は、カテーテル７０５の電極と関連付けられた真の基準７０２１−２および偽基準７２５１−Ｎ全ての上に、ハイライトを重ねるように増補されている。かかる結果は、ナビゲーション・システムおよび医用画像診断システムの座標系を照合するために使用される、変換モデルの精度を大幅に損なうであろう。
【００７４】
図７Ｂは、本開示の様々な態様による、フィルタ処理後の図７Ａの医用画像７００を示している。画像処理システムによって実施されるフィルタ処理である、重心抽出は、カテーテル７０５と関連付けられた偽基準７２５１−Ｎを特定し、ハイライトを真の基準７０２１−２のみの上に重ねるように表示を増補する。
【００７５】
図７Ａ〜図７Ｂに示される表示は、画像処理システムによる基準マーカーの自動化された特定を視覚的に示すためのものであるが、かかる増補された表示は、いくつかの実施形態では、画像処理システムによる基準の選択の精度をさらに検証するために利用されてもよい。ナビゲーション・システムおよび医用画像診断システムの座標系を照合するには、新しい変換モデルを要するが、画像処理システムは、本明細書に開示される様々なフィルタ処理スキームを実現し、図７Ａ〜図７Ｂに類似した増補画像を医師に対して表示して、自動化プロセスに人間が介在するのを容易にしてもよい。かかる実施形態では、ユーザは、基準の画像処理システムの精度を検証するか、または選択を補正して誤りを訂正する。
【００７６】
いくつかの特定の実施形態では、画像処理システムは、精度の改善を容易にするため、医用画像それぞれを１つまたは複数のサブフレームに分けてもよい。かかる実施形態では、医用画像は、画像内における潜在的な基準マーカーの位置付けに基づいて、１つまたは複数のサブフレームに分割されてもよい。特定の実施形態では、各サブフレームは、１つの潜在的な基準マーカーのみ、または潜在的な基準マーカーの一部分を有するようになる。各サブフレームは、次に、本明細書に開示する様々な画像処理、フィルタ処理、および強調技術を使用して個別に処理されて、真の基準マーカーが特定され、サブフレーム内に偽基準マーカーがあればそれらが除去される。画像の全てのサブフレームが処理されると、画像は、例えば、医師に対して表示するために再コンパイルされてもよい。
【００７７】
本開示のいくつかの特定のフィルタ処理方法は、オーバーレイを医用画像から除去することを含む。オーバーレイは、本来の医用画像にはないが医用画像診断システムによって追加される、追加のシンボルである。例えば、オーバーレイは、固定のシンボルおよび／または変化するシンボルを含んでもよい。本明細書に開示するフィルタ処理方法は、基準マーカーを特定する前に、かかるオーバーレイを画像から除去してもよく、それによって偽基準が特定される傾向がさらに低減される。
【００７８】
いくつかの実施形態について、ある程度の特殊性をもって上記に記載してきたが、当業者であれば、本開示の趣旨から逸脱することなく、開示の実施形態に対して多数の変更を行うことが可能である。上述の説明に含まれる、または添付の図面に示される全ての事項は、限定ではなく単なる例示として解釈されるべきものとする。詳細または構造の変更が、本教示から逸脱することなく行われてもよい。上述の説明および以下の特許請求の範囲は、かかる全ての修正および変形を包含しようとするものである。
【００７９】
上述の考察および例示に基づいて、当業者であれば、本明細書に例示され記載される例示の実施形態および応用例に厳密にしたがうことなく、様々な修正および変更が様々な実施形態に対して行われてもよいことを、容易に認識するであろう。例えば、上記に開示した画像処理フィルタの１つまたは複数は、追加の基準マーカーの結果を別のフィルタおよび／またはフィルタの組み合わせを利用した別の結果とクロスチェックするために、直列および／または並列で使用されてもよい。かかる修正は、特許請求の範囲に記載される態様を含む、本発明の様々な態様の真の趣旨および範囲から逸脱しない。
【００８０】
様々なモジュールおよび他の回路は、本明細書に記載および／または図面に図示される動作および活動のうちの１つまたは複数を実施するように実現されてもよい。これらの文脈では、「モジュール」は、これらのまたは関連する動作／活動のうち１つもしくは複数を実施する回路である（例えば、画像処理システム）。例えば、上述のうち特定の実施形態では、１つまたは複数のモジュールは、これらの動作／活動を実現するように構成され配置される、離散的な論理回路またはプログラム可能な論理回路であってもよい。特定の実施形態では、かかるプログラム可能な回路は、一組（もしくは複数組）の命令（および／またはコンフィギュレーション・データ）を実行するようにプログラミングされた、１つまたは複数のコンピュータ回路である。命令（および／またはコンフィギュレーション・データ）は、メモリ（回路）に格納され、そこからアクセス可能な、ファームウェアまたはソフトウェアの形態であることができる。一例として、第１および第２のモジュールは、ＣＰＵハードウェアベースの回路と、ファームウェアの形態の一組の命令との組み合わせを含み、第１のモジュールは、第１のＣＰＵハードウェア回路と一組の命令とを含み、第２のモジュールは、第２のＣＰＵハードウェア回路と別の一組の命令とを含む。
【００８１】
特定の実施形態は、これらの動作／活動を実施するためにコンピュータ（もしくは他の電子デバイス）によって実行されてもよい、命令が格納された機械またはコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品（例えば、不揮発性メモリデバイス）を対象とする。
【００８２】
様々な装置、システム、および方法の様々な実施形態が本明細書に記載されている。多数の特定の詳細は、本明細書に記載され添付の図面に例示されるような、実施形態の全体の構造、機能、製造、および使用を徹底的に理解するために記載される。しかしながら、当業者であれば、実施形態はかかる具体的な詳細なしで実施されてもよいことを理解するであろう。他の場合においては、良く知られている動作、構成要素、および要素は、本明細書に記載される実施形態の妨げとならないよう、詳細には記載していない。当業者であれば、本明細書に記載し例示する実施形態は非限定例ではないことを理解し、したがって、本明細書に開示される具体的な構造上および機能上の詳細は代表例であって、添付の特許請求の範囲のみによって範囲が定義される、実施形態の範囲を必ずしも限定しないことを認識できる。
【００８３】
明細書全体を通して、「様々な実施形態」、「いくつかの実施形態」、「一実施形態」、「ある実施形態」などという言及は、実施形態と関連して記載される特定の特徴、構造、または特性が、少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、明細書全体を通した適所における、「様々な実施形態では」、「いくつかの実施形態では」、「一実施形態では」、「ある実施形態では」などの語句の出現は、必ずしも全て同じ実施形態を指すものではない。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、１つまたは複数の実施形態では、任意の適切な形で組み合わされてもよい。したがって、一実施形態と関連して例示もしくは記載される特定の特徴、構造、または特性は、非限定的に、１つもしくは複数の他の実施形態の特徴、構造、または特性と、全体的もしくは部分的に組み合わされてもよい。
【００８４】
「近位」および「遠位」という用語は、明細書全体を通して、患者を治療するために使用される機器の一端を操作する医師を参照して使用されてもよいことが認識されるであろう。「近位」という用語は、機器の医師に最も近い部分を指し、「遠位」という用語は、医師から最も遠くに位置する部分を指す。さらに、簡潔さおよび明確さのため、「垂直」、「水平」、「上」、および「下」などの空間的用語は、本明細書では、例示される実施形態に関して使用されてもよいことが認識されるであろう。しかしながら、外科用機器は多くの向きおよび位置で使用されてもよく、これらの用語は、限定的かつ絶対的であることを意図しない。
【００８５】
参照により本明細書に組み込まれるものと述べられる、あらゆる特許、刊行物、または他の開示資料は、全体か一部かを問わず、その組み込まれる資料が、本開示に記述される既存の定義、主張、または他の開示資料と矛盾しない範囲でのみ、本明細書に組み込まれるものとする。そのため、必要な範囲で、本明細書に明示的に記述される開示は、参照により本明細書に組み込まれるあらゆる矛盾する資料に取って代わる。参照により本明細書に組み込まれるものと述べられるが、本明細書に記述される既存の定義、主張、または他の開示資料と矛盾する、あらゆる材料またはその一部は、その組み込まれる材料と既存の開示資料との間に矛盾が生じない範囲でのみ組み込まれる。
【図１Ａ】
2020509826.tif 000026
【図１Ｂ】
2020509826.tif 000027
【図１Ｃ】
2020509826.tif 000028
【図１Ｄ】
2020509826.tif 000029
【図２Ａ】
2020509826.tif 000030
【図２Ｂ】
2020509826.tif 000031
【図３】
2020509826.tif 000032
【図４】
2020509826.tif 000033
【図５】
2020509826.tif 000034
【図６Ａ】
2020509826.tif 000035
【図６Ｂ】
2020509826.tif 000036
【図７Ａ】
2020509826.tif 000037
【図７Ｂ】
2020509826.tif 000038
【手続補正書】
【提出日】令和1年10月29日(2019.10.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像上の基準マーカーを特定し位置決めするための方法であって、
前記医用画像を画像診断システムから受信することと、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数とすることができる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記強調フィルタはベルトラミ系フィルタである、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記強調フィルタは、前記画像の二次導関数ΔＩ＝Ｉｘｘ＋Ｉｙｙに基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタである、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記強調フィルタは、前記ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記強調フィルタはヘシアン・フィルタであり、
前記ヘシアン・フィルタは、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数１】
2020509826.tif 000039
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するために、ガウシアン・シグマ・パラメータ
【数２】
2020509826.tif 000040
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数３】
2020509826.tif 000041
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数４】
2020509826.tif 000042
によって強調することと、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記強調フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理するように構成された、非線形拡散・反応フィルタを含むベルトラミ系フィルタである、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記非線形拡散・反応フィルタは、拡散項と、前記画像内の前記基準マーカーのコントラスト強調を容易にする反応項と、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記強調フィルタの後の前記医用画像は、進化モデルに基づいた偏微分方程式の漸近状態として解釈される、請求項２〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記進化モデルは、
【数５】
2020509826.tif 000043
であり、式中、Δｇはラプラス・ベルトラミ演算子であり、関数ｆは反応項である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
医用画像内の医療デバイス電極を検出するための方法であって、
前記医用画像を画像診断システムから受信することと、
前記電極の見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することと、
前記医用画像の背景を除去することと、
前記医用画像内の電極を特定することと、
を含む、方法。
【請求項１３】
前記医用画像内の電極を特定することは、適応的閾値処理、サイズおよび形状に基づいた成分フィルタ処理、ならびに前記電極の抽出を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記医用画像内の電極を特定することは、適応的閾値処理を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することをさらに含む、請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することは、ベルトラミ系強調フィルタ、前記画像の二次導関数に基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン強調フィルタ、ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタのうちの１つまたは複数を使用することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することは、ヘシアン・フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含み、
前記ヘシアン・フィルタを用いたフィルタ処理は、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数６】
2020509826.tif 000044
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数７】
2020509826.tif 000045
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数８】
2020509826.tif 000046
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数９】
2020509826.tif 000047
によって強調することと、
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
カテーテルおよびカテーテル構成要素を検出し、基準マーカーから区別する方法であって、
医用画像を画像診断システムから受信することと、
前記カテーテルおよびカテーテル構成要素を前記医用画像から除去するように、前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
【請求項１９】
前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数であることができる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
ナビゲーション・システムからの医療デバイスの位置データを医用画像上に重畳するための方法であって、
前記医用画像を医用画像診断システムから受信することと、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
前記ナビゲーション・システムの第１の座標系と前記医用画像診断システムの第２の座標系とを照合する変換モデルを作成することと、
前記第１の座標系における前記医療デバイスの位置を決定することと、
前記第２の座標系における前記医療デバイスの位置を決定するため、前記変換モデルを前記第１の座標系における前記医療デバイスの位置に適用することと、
前記第２の座標系における前記医療デバイスの既知の位置に基づいて、前記医療デバイスの画像を前記医用画像上に重畳することと、
を含む、方法。
【請求項２２】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記強調フィルタを、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数とすることができる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記強調フィルタはベルトラミ系フィルタである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記強調フィルタは、前記画像の二次導関数ΔＩ＝Ｉｘｘ＋Ｉｙｙに基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
前記強調フィルタは、前記ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記強調フィルタはヘシアン・フィルタであり、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数１０】
2020509826.tif 000048
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、ことと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数１１】
2020509826.tif 000049
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数１２】
2020509826.tif 000050
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数１３】
2020509826.tif 000051
によって強調することと、
を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】
前記強調フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理するように構成された、非線形拡散・反応フィルタを含むベルトラミ系フィルタである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２９】
前記拡散・反応フィルタは、拡散項と、前記画像内の前記基準マーカーのコントラスト強調を容易にする反応項と、を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記強調フィルタの後の前記医用画像は、進化モデルに基づいた偏微分方程式の漸近状態として解釈される、請求項２２〜２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
前記進化モデルは、
【数１４】
2020509826.tif 000052
であり、式中、Δｇはラプラス・ベルトラミ演算子であり、関数ｆは反応項である、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
医用画像内の基準マーカーを特定するための方法であって、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
【請求項３３】
前記医用画像内の前記基準マーカーを強調することをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記医用画像内の背景を除去することをさらに含む、請求項３２又は３３に記載の方法。
【請求項３５】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記医用画像内の複数のカテーテルを強調しフィルタ処理することを含む、請求項３２〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記医用画像内の複数の電極を強調しフィルタ処理することを含む、請求項３２〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、適応的閾値処理、サイズおよび形状に基づいた成分フィルタ処理、ならびに前記基準マーカーの抽出を含む、請求項３２〜３６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３８】
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、適応的閾値処理を含む、請求項３２〜３６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ベルトラミ系強調フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、請求項３２〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記画像の二次導関数に基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン強調フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、請求項３２〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４１】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、請求項３２〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ヘシアン・フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含み、前記ヘシアン・フィルタを用いたフィルタ処理は、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列が、
【数１５】
2020509826.tif 000053
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数１６】
2020509826.tif 000054
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数１７】
2020509826.tif 000055
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数１８】
2020509826.tif 000056
によって強調することと、
を含む、請求項３２〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４３】
前記ベルトラミ系フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理する非線形拡散・反応フィルタを含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４４】
心臓血管カテーテルのナビゲーション・システムであって、
前記カテーテルの遠位先端付近に位置付けられた１つまたは複数の電極を含む心臓血管カテーテルであって、前記電極は、前記カテーテルの前記遠位先端の局在化を容易にするように構成および配置される、前記心臓血管カテーテルと、
複数の基準マーカーを含む光磁気位置合わせプレートと、
患者、前記基準マーカー、および前記心臓血管カテーテルを含む医用画像を、第１の座標系において出力するように構成および配置された医用画像診断システムと、
第２の座標系における前記１つまたは複数の電極の位置および向きを検出するように構成および配置されたカテーテル局在化システムと、
前記医用画像診断システムおよび前記カテーテル局在化システムに通信可能に結合されたコントローラ回路であって、
前記第２の座標系における前記基準マーカーの既知の位置、および前記医用画像内における前記基準マーカーの位置に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換モデルを決定し、
前記変換モデルに基づいて、前記第１の座標系内の前記電極の位置を決定する
ように構成および配置される、コントローラ回路と、
を備える、心臓血管カテーテルのナビゲーション・システム。
【請求項４５】
ディスプレイをさらに含み、
前記コントローラ回路は、前記ディスプレイに通信可能に結合され、前記第１の座標系における前記電極の前記決定された位置に基づいて、前記カテーテルの代表画像に重畳される前記医用画像を含む前記ディスプレイ用の信号を生成するようにさらに構成および配置される、請求項４４に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４６】
前記コントローラ回路は、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像をフィルタ処理し、
前記医用画像内の基準マーカーを特定するように、さらに構成および配置される、請求項４４又は４５に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４７】
前記コントローラ回路は、前記基準マーカーおよび前記偽基準マーカーの見た目を背景に対して強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用するようにさらに構成および配置される、請求項４６に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４８】
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数を含む、請求項４７に記載のナビゲーション・システム。
【請求項４９】
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、非一様なパターンの基準マーカーを特定することを含む、請求項１〜１１又は１８〜４３のいずれか一項に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８５】
参照により本明細書に組み込まれるものと述べられる、あらゆる特許、刊行物、または他の開示資料は、全体か一部かを問わず、その組み込まれる資料が、本開示に記述される既存の定義、主張、または他の開示資料と矛盾しない範囲でのみ、本明細書に組み込まれるものとする。そのため、必要な範囲で、本明細書に明示的に記述される開示は、参照により本明細書に組み込まれるあらゆる矛盾する資料に取って代わる。参照により本明細書に組み込まれるものと述べられるが、本明細書に記述される既存の定義、主張、または他の開示資料と矛盾する、あらゆる材料またはその一部は、その組み込まれる材料と既存の開示資料との間に矛盾が生じない範囲でのみ組み込まれる。
以下の項目は、国際出願時の特許請求の範囲に記載の要素である。
（項目１）
医用画像上の基準マーカーを特定し位置決めするための方法であって、
前記医用画像を画像診断システムから受信することと、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
（項目２）
前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数とすることができる、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記強調フィルタはベルトラミ系フィルタである、項目２に記載の方法。
（項目５）
前記強調フィルタは、前記画像の二次導関数ΔＩ＝Ｉｘｘ＋Ｉｙｙに基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタである、項目２に記載の方法。
（項目６）
前記強調フィルタは、前記ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを含む、項目５に記載の方法。
（項目７）
前記強調フィルタはヘシアン・フィルタであり、
前記ヘシアン・フィルタは、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数１】
2020509826.tif 000057
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するために、ガウシアン・シグマ・パラメータ
【数２】
2020509826.tif 000058
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数３】
2020509826.tif 000059
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数４】
2020509826.tif 000060
によって強調することと、
を含む、項目２に記載の方法。
（項目８）
前記強調フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理するように構成された、非線形拡散・反応フィルタを含むベルトラミ系フィルタである、項目２に記載の方法。
（項目９）
前記非線形拡散・反応フィルタは、拡散項と、前記画像内の前記基準マーカーのコントラスト強調を容易にする反応項と、を含む、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記強調フィルタの後の前記医用画像は、進化モデルに基づいた偏微分方程式の漸近状態として解釈される、項目２に記載の方法。
（項目１１）
前記進化モデルは、
【数５】
2020509826.tif 000061
であり、式中、Δｇはラプラス・ベルトラミ演算子であり、関数ｆは反応項である、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
医用画像内の医療デバイス電極を検出するための方法であって、
前記医用画像を画像診断システムから受信することと、
前記電極の見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することと、
前記医用画像の背景を除去することと、
前記医用画像内の電極を特定することと、
を含む、方法。
（項目１３）
前記医用画像内の電極を特定することは、適応的閾値処理、サイズおよび形状に基づいた成分フィルタ処理、ならびに前記電極の抽出を含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記医用画像内の電極を特定することは、適応的閾値処理を含む、項目１２に記載の方法。
（項目１５）
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することをさらに含む、項目１２に記載の方法。
（項目１６）
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することは、ベルトラミ系強調フィルタ、前記画像の二次導関数に基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン強調フィルタ、ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタのうちの１つまたは複数を使用することを含む、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
偽基準を除去するように前記医用画像をフィルタ処理することは、ヘシアン・フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含み、
前記ヘシアン・フィルタを用いたフィルタ処理は、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数６】
2020509826.tif 000062
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数７】
2020509826.tif 000063
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数８】
2020509826.tif 000064
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数９】
2020509826.tif 000065
によって強調することと、
を含む、項目１５に記載の方法。
（項目１８）
カテーテルおよびカテーテル構成要素を検出し、基準マーカーから区別する方法であって、
医用画像を画像診断システムから受信することと、
前記カテーテルおよびカテーテル構成要素を前記医用画像から除去するように、前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
（項目１９）
前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することをさらに含む、項目１８に記載の方法。
（項目２０）
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数であることができる、項目１９に記載の方法。
（項目２１）
ナビゲーション・システムからの医療デバイスの位置データを医用画像上に重畳するための方法であって、
前記医用画像を医用画像診断システムから受信することと、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
前記ナビゲーション・システムの第１の座標系と前記医用画像診断システムの第２の座標系とを照合する変換モデルを作成することと、
前記第１の座標系における前記医療デバイスの位置を決定することと、
前記第２の座標系における前記医療デバイスの位置を決定するため、前記変換モデルを前記第１の座標系における前記医療デバイスの位置に適用することと、
前記第２の座標系における前記医療デバイスの既知の位置に基づいて、前記医療デバイスの画像を前記医用画像上に重畳することと、
を含む、方法。
（項目２２）
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記基準マーカーの見た目を強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用することを含む、項目２１に記載の方法。
（項目２３）
前記強調フィルタを、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数とすることができる、項目２２に記載の方法。
（項目２４）
前記強調フィルタはベルトラミ系フィルタである、項目２２に記載の方法。
（項目２５）
前記強調フィルタは、前記画像の二次導関数ΔＩ＝Ｉｘｘ＋Ｉｙｙに基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタである、項目２２に記載の方法。
（項目２６）
前記強調フィルタは、前記ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを含む、項目２５に記載の方法。
（項目２７）
前記強調フィルタはヘシアン・フィルタであり、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列は、
【数１０】
2020509826.tif 000066
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、ことと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数１１】
2020509826.tif 000067
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数１２】
2020509826.tif 000068
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数１３】
2020509826.tif 000069
によって強調することと、
を含む、項目２２に記載の方法。
（項目２８）
前記強調フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理するように構成された、非線形拡散・反応フィルタを含むベルトラミ系フィルタである、項目２２に記載の方法。
（項目２９）
前記拡散・反応フィルタは、拡散項と、前記画像内の前記基準マーカーのコントラスト強調を容易にする反応項と、を含む、項目２８に記載の方法。
（項目３０）
前記強調フィルタの後の前記医用画像は、進化モデルに基づいた偏微分方程式の漸近状態として解釈される、項目２２に記載の方法。
（項目３１）
前記進化モデルは、
【数１４】
2020509826.tif 000070
であり、式中、Δｇはラプラス・ベルトラミ演算子であり、関数ｆは反応項である、項目３０に記載の方法。
（項目３２）
医用画像内の基準マーカーを特定するための方法であって、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することと、
前記医用画像内の基準マーカーを特定することと、
を含む、方法。
（項目３３）
前記医用画像内の前記基準マーカーを強調することをさらに含む、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
前記医用画像内の背景を除去することをさらに含む、項目３２に記載の方法。
（項目３５）
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記医用画像内の複数のカテーテルを強調しフィルタ処理することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目３６）
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記医用画像内の複数の電極を強調しフィルタ処理することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目３７）
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、適応的閾値処理、サイズおよび形状に基づいた成分フィルタ処理、ならびに前記基準マーカーの抽出を含む、項目３２に記載の方法。
（項目３８）
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、適応的閾値処理を含む、項目３２に記載の方法。
（項目３９）
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ベルトラミ系強調フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目４０）
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、前記画像の二次導関数に基づいた演算子を有するラプラシアン・オブ・ガウシアン強調フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目４１）
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルタおよびガウス差分フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目４２）
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像を処理することは、ヘシアン・フィルタを用いて前記医用画像をフィルタ処理することを含み、前記ヘシアン・フィルタを用いたフィルタ処理は、
前記医用画像内の各ピクセルのヘシアンを得ることであって、各ピクセルのヘッセ行列が、
【数１５】
2020509826.tif 000071
であり、式中、Ｉｘｘσ，Ｉｘyσ，Ｉｙｙσは、前記画像の平滑化された二次導関数である、前記得ることと、
前記画像を平滑化するためにガウシアン・シグマ・パラメータ
【数１６】
2020509826.tif 000072
を適用することと、
前記ヘッセ行列の固有値マルチスケール分析を実行することと、
固有値λ１σおよびλ２σを、（｜λ１σ｜＜｜λ２σ｜）となるようにソートすることと、
局所構造をオブジェクトスケールによって分類し、前記ヘッセ行列の前記固有値の分析によって形状分別することと、
オブジェクトのマルチスケール応答を、
【数１７】
2020509826.tif 000073
によって強調することと、
ライン構造応答を、
【数１８】
2020509826.tif 000074
によって強調することと、
を含む、項目３２に記載の方法。
（項目４３）
前記ベルトラミ系フィルタは、境界線を保存しながら画像ノイズをフィルタ処理する非線形拡散・反応フィルタを含む、項目３９に記載の方法。
（項目４４）
心臓血管カテーテルのナビゲーション・システムであって、
前記カテーテルの遠位先端付近に位置付けられた１つまたは複数の電極を含む心臓血管カテーテルであって、前記電極は、前記カテーテルの前記遠位先端の局在化を容易にするように構成および配置される、前記心臓血管カテーテルと、
複数の基準マーカーを含む光磁気位置合わせプレートと、
患者、前記基準マーカー、および前記心臓血管カテーテルを含む医用画像を、第１の座標系において出力するように構成および配置された医用画像診断システムと、
第２の座標系における前記１つまたは複数の電極の位置および向きを検出するように構成および配置されたカテーテル局在化システムと、
前記医用画像診断システムおよび前記カテーテル局在化システムに通信可能に結合されたコントローラ回路であって、
前記第２の座標系における前記基準マーカーの既知の位置、および前記医用画像内における前記基準マーカーの位置に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換モデルを決定し、
前記変換モデルに基づいて、前記第１の座標系内の前記電極の位置を決定する
ように構成および配置される、コントローラ回路と、
を備える、心臓血管カテーテルのナビゲーション・システム。
（項目４５）
ディスプレイをさらに含み、
前記コントローラ回路は、前記ディスプレイに通信可能に結合され、前記第１の座標系における前記電極の前記決定された位置に基づいて、前記カテーテルの代表画像に重畳される前記医用画像を含む前記ディスプレイ用の信号を生成するようにさらに構成および配置される、項目４４に記載のナビゲーション・システム。
（項目４６）
前記コントローラ回路は、
偽基準マーカーを除去するように前記医用画像をフィルタ処理し、
前記医用画像内の基準マーカーを特定するように、さらに構成および配置される、項目４４に記載のナビゲーション・システム。
（項目４７）
前記コントローラ回路は、前記基準マーカーおよび前記偽基準マーカーの見た目を背景に対して強調するように、強調フィルタを前記医用画像に適用するようにさらに構成および配置される、項目４６に記載のナビゲーション・システム。
（項目４８）
前記強調フィルタは、ラプラシアン・オブ・ガウシアン、ガウス差分、ヘシアン・フィルタ、スティーラブル・フィルタ、および非線形拡散・反応フィルタのうちの１つまたは複数を含む、項目４７に記載のナビゲーション・システム。
（項目４９）
前記医用画像内の基準マーカーを特定することは、非一様なパターンの基準マーカーを特定することを含む、項目１に記載の方法。
【国際調査報告】
2020509826.tif 000075
2020509826.tif 000076
2020509826.tif 000077
2020509826.tif 000078
2020509826.tif 000079
2020509826.tif 000080