特表 2024-529589 三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-08-08

(54)【発明の名称】三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20240801BHJP

   A61B 34/20 20160101ALI20240801BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 612

A61B34/20

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023532652

(86)(22)【出願日】2023-02-28

(85)【翻訳文提出日】2023-05-25

(86)【国際出願番号】 CN2023078617

(87)【国際公開番号】W WO2024016670

(87)【国際公開日】2024-01-25

(31)【優先権主張番号】202210854447.X

(32)【優先日】2022-07-20

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】523196747

【氏名又は名称】ジァンスー ティングサン テクノロジー カンパニー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＪＩＡＮＧＳＵ ＴＩＮＧＳＮ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＣＯ．，ＬＴＤ

【住所又は居所原語表記】２１ｔｈ Ｆｌｏｏｒ， Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｂ， １ｓｔ Ｐａｒｔ ｏｆ Ｚｈｏｎｇｄａｎ Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｐａｒｋ， Ｎｏ．３－１ Ｘｉｎｊｉｎｈｕ Ｒｏａｄ， Ｊｉａｎｇｂｅｉ Ｎｅｗ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｎａｎｊｉｎｇ， Ｊｉａｎｇｓｕ， ２１００００， Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】110001841

【氏名又は名称】弁理士法人ＡＴＥＮ

(72)【発明者】

【氏名】ペイ ルイフォン

(72)【発明者】

【氏名】チン ウェイジエ

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA06

5L096AA09

5L096BA06

5L096DA01

5L096FA69

5L096HA05

(57)【要約】

本発明は、完全に超音波測位に基づく三次元カテーテルを認識、追跡する方法である三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法を提供し、まず超音波図を通じてカテーテルを迅速にモデル化させ、そしてヒューマンコンピューターインタラクション画面が表示された後、カテーテルの大体の範囲を枠選択し、精緻な追跡を行い、具体的な利点は以下の通りである：純正超音波に基づいてモデル化とカテーテルの測位を行う。モデル化速度が速く、精度が高い。より精緻な測位カテーテルを枠選択することによって、他の要因干渉による測位不正確を減らす。ヒューマンコンピューターインタラクションの方式でカテーテルの測位を行い、随時介入して正確性と信頼性を確保することができる。電磁測位などのカテーテル測位方法に比べて、このカテーテル測位アルゴリズムは全過程の時間を短縮させることができ、そしてより明確で、よりリアルタイムな目標環境内のカテーテル画像を提供することができ、カテーテルの引き込みの目標環境及び固定基準点に対して高すぎる要求がなくなるとともに、単純に超音波モデル化に依存するよりも正確である。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

目標環境内部をモデル化するステップＳ０１と、ユーザー操作画面において、ヒューマンコンピューターインタラクションがカテーテルに対する測位をオンにし、この時、カテーテルを超音波プローブ走査可能範囲に入れるステップＳ０２と、追跡を開始してカテーテルをプローブ走査可能範囲に入れた後、ユーザーは表示画面にてヒューマンコンピューターインタラクション操作を行い、カテーテルの所在エリアを枠選択するとともに、枠選択された内容に色を付与して区別し、ユーザーがカテーテルの位置が正確であるか否かを判断し、枠選択が正しくない場合、カテーテルの位置を正しく認識するまで再び枠選択するステップＳ０３と、カテーテルの位置を正しく認識すると、カテーテル測位の範囲を取得し、カテーテルを認識して追跡するステップＳ０４と、目標カテーテルの点群を認識、取得し、得られた点群を入力として、粒子フィルタトラッカーの追跡方法により二次元Ｂモード画像から生成されたシーン点群を取得するステップＳ０５と、カテーテル追跡方法が新しいカテーテルモデル化情報を伝送し、ユーザーインタフェースにて再リフレッシュ表示し、カテーテルを標準色に正確に着色し、枠選択された色もそれに応じて標準カテーテル色及び背景色に変わるステップＳ０６と、を含む三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法。

【請求項2】

ステップＳ０１において、具体的な方法は、二次元Ｂモード画像を空間連続回転により周期的に走査し、３Ｄモデル化手段を用いて目標環境内部をモデル化することである、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

ステップＳ０３において、枠選択は、カテーテルを枠選択したことを確保したうえで、カテーテル以外の不純物の枠選択を減らす、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項4】

ステップＳ０４において、カテーテルに対する測位範囲を得る具体的な方法は、枠選択内容を立体枠内に配置し、前記立体枠の大きさが枠選択内容のみをちょうど囲んで、立体枠内の該当する座標範囲、即ちカテーテルに対する測位範囲を得ることである、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項5】

ステップＳ０５において、上述した、目標カテーテルの点群を認識、取得する具体的な方法であって、ステップＳ５１：初期化ステップでは、枠選択で得られた点群をダウンサンプリングしてデータ量を減らす；ステップＳ５２：点群のＳＩＦＴポイントを抽出する；ステップＳ５３：上記ＳＩＦＴポイントに対してＳＨＯＴ特徴を算出し、特徴点にローカル座標系を構築し、近傍点の空間位置情報と幾何特徴統計情報とを組み合わせて特徴点を記述する；ステップＳ５４：特徴を抽出し、特徴ベクトルを生成し、これをＳＶＭ認識器に入力し、目標カテーテルの点群を得る、ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。

【請求項6】

ステップＳ０５において、認識モジュールで得られた点群を前処理する必要がある方法であって、その具体的な方法は、ステップＳ６１：スルーフィルタを用いて、有効領域内の点群を保留し、それぞれｘ、ｙ、ｚ緯度で範囲を指定し、範囲外の点群をフィルタリングする；ステップＳ６２：フィルタリングされた点群をダウンサンプリングし、データ量を減らす、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記サンプリング方法は、幾何学的サンプリングである、ことを特徴とする請求項６に記載の方法。

【請求項8】

ステップＳ０３において、枠内で選択された内容付与色は、赤色であり、ステップＳ０６において、前記標準色は、青色である、ことを特徴とする請求項１～４、６、７のいずれか１項に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、超音波カテーテル認識測位に関し、特に三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法に関する。

【背景技術】

【0002】

現在、三次元マッピングとカテーテルナビゲーション技術は二次元Ｂモード画像情報に加えて、三次元モデルを構築することができ、そしてモデルの内部構造を直感的に観測することができる。カテーテルは副画像とアブレーションに用いられる器材であり、映像機器を利用してカテーテルを目標環境に導入し、超音波画像に基づいてカテーテルの輝点位置を得ることができるが、複雑な環境で動作する時、この過程は使用者の精確な操作が必要であり、使用者の経験と能力に依存する。そのため、カテーテル位置情報の精度は極めて重要であり、この２０年、３０年来、いくつかのカテーテル測位ナビゲーション技術は著しい進歩を遂げたが、これらの測位ナビゲーション技術と関連システムでは、依然として多くの不足が存在している。例えば、三次元磁場に基づく測位技術はカテーテルの引き込みの目標環境及び固定基準点の相対移動が発生し、測位の精確性に影響する可能性があるなどの欠陥が存在し、カテーテルの認識と追跡において更に向上と発展が必要であり、より高効率、正確な追跡測位方式を研究することはカテーテル三次元測位ナビゲーション技術の必然的な傾向である。

【0003】

従来の三次元電気生理マッピングシステムが採用する測位ナビゲーション技術には３種類の測位技術が採用されており、それぞれ、磁場測位、電気インピーダンス測位及び磁気電気結合の方法であり、磁場測位はカテーテル内磁極とカテーテル導入環境表面に貼り付けられた基準電極位置に基づいて測位システムを形成し、電気インピーダンスは環境表面に数が多い電極装置を１つ包む必要があり、そして各電極の単極誘導心電図を順に記録し、すべての電極の単極誘導心電図を記録し、電極装置を被覆した環境に対してＣＴ走査を行い、さらに電気信号三次元モデルを統合、構築する。

【0004】

磁気電気点を利用することは様々な欠点があり、画像形成の正確性に一定の影響を与え、具体的な欠点は以下の通りである：使用者の経験と能力に対して一定の依存性がある；カテーテルの引き込みの目標環境及び固定基準点の相対移動が発生すれば、測位の正確性に影響する；製造費が高く、コストが高すぎる。測位密度が低く、それに応じて正確性も低下する。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

従来の三次元電気生理マッピングシステムが採用する測位ナビゲーション技術は様々な欠点があり、使用者の経験に依存し、測位が精確ではなく、測位密度が低く、そのうえ製造費が高く、コストが高い。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記問題を解決するために、本発明は、三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法を提供する。該方法は、目標環境内部をモデル化するステップＳ０１と、ユーザー操作画面において、ヒューマンコンピューターインタラクションがカテーテルに対する測位をオンにし、この時、カテーテルを超音波プローブ走査可能範囲に入れるステップＳ０２と、追跡を開始してカテーテルをプローブ走査可能範囲に入れた後、ユーザーは表示画面にてヒューマンコンピューターインタラクション操作を行い、カテーテルの所在エリアを枠選択するとともに、枠選択された内容に色を付与して区別し、ユーザーがカテーテルの位置が正確であるか否かを判断し、枠選択が正しくない場合、カテーテルの位置を正しく認識するまで再び枠選択するステップＳ０３と、カテーテルの位置を正しく認識すると、カテーテル測位の範囲を取得し、カテーテルを認識して追跡するステップＳ０４と、目標カテーテルの点群を認識、取得し、得られた点群を入力として、粒子フィルタトラッカーの追跡方法により二次元Ｂモード画像から生成されたシーン点群を取得するステップＳ０５と、カテーテル追跡方法が新しいカテーテルモデル化情報を伝送し、ユーザーインタフェースにて再リフレッシュ表示し、カテーテルを標準色に正確に着色し、枠選択された色もそれに応じて標準カテーテル色及び背景色に変わるステップＳ０６と、を含む。

【0007】

更に、ステップＳ０１において、具体的な方法は、二次元Ｂモード画像を空間連続回転により周期的に走査し、３Ｄモデル化手段を用いて目標環境内部をモデル化することである。

【0008】

更に、ステップＳ０３において、前記枠選択は、カテーテルを枠選択したことを確保したうえで、カテーテル以外の不純物の枠選択を減らす。

【0009】

更に、ステップＳ０４において、カテーテルに対する測位範囲を得る具体的な方法は、枠選択内容を立体枠内に配置し、前記立体枠の大きさが枠選択内容のみをちょうど囲んで、立体枠内の該当する座標範囲、即ちカテーテルに対する測位範囲を得ることである。

【0010】

更に、上述した、目標カテーテルの点群を認識、取得する具体的な方法であって、ステップＳ５１：初期化ステップでは、枠選択得られた点群をダウンサンプリングしてデータ量を減らす；ステップＳ５２：点群のＳＩＦＴポイントを抽出する；ステップＳ５３：上記ポイントに対してＳＨＯＴ特徴を算出し、特徴点にローカル座標系を構築し、近傍点の空間位置情報と幾何特徴統計情報とを組み合わせて特徴点を記述する；ステップＳ５４：特徴を抽出し、特徴ベクトルを生成し、これをＳＶＭ認識器に入力し、目標カテーテルの点群を得る。

【0011】

更に、ステップＳ０５において、認識モジュールで得られた点群を最適化処理する必要があり、具体的な方法であって、ステップＳ６１：スルーフィルタを用いて、有効領域内の点群を保留し、それぞれｘ、ｙ、ｚ緯度で範囲を指定し、範囲外の点群をフィルタリングする；ステップＳ６２：フィルタリングされた点群をダウンサンプリングし、データ量を減らす。

【0012】

好ましくは、前記サンプリング方法は、幾何学的サンプリングである。

【0013】

好ましくは、ステップＳ０３において、枠内で選択された内容付与色は、赤色であり、ステップＳ０６において、前記標準色は、青色である。

【発明の効果】

【0014】

本発明は、他の三次元カテーテルナビゲーション技術に依存する三次元磁場測位技術と異なり、完全に超音波測位に基づく三次元カテーテルを認識、追跡する方法であり、まず超音波図を通じてカテーテルを迅速にモデル化させ、そしてヒューマンコンピューターインタラクション画面が表示された後、カテーテルの大体の範囲を枠選択し、精緻な追跡を行い、具体的な利点は以下の通りである：１．純正超音波に基づいてモデル化とカテーテルの測位を行う。２．モデル化速度が速く、精度が高い。３．より精緻な測位カテーテルを枠選択することによって、他の要因干渉による測位不正確を減らす。４．ヒューマンコンピューターインタラクションの方式でカテーテルの測位を行い、随時介入して正確性と信頼性を確保することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の全体のフローチャートである。

【図2】ヒューマンコンピューターインタラクションが認識測位カテーテルを案内するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0016】

三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法の具体的なステップであって、ステップＳ０１：二次元Ｂモード画像を空間連続回転により周期的に走査し、３Ｄモデル化手段を用いて目標環境内部をモデル化する。
ステップＳ０２：ユーザー操作画面において、ヒューマンコンピューターインタラクションがカテーテルに対する測位及び追跡をオンにし、この時、カテーテルを超音波プローブ走査可能範囲に入れる。
ステップＳ０３：ヒューマンコンピューターインタラクションはカテーテルを枠選択し、追跡を開始してカテーテルをプローブ走査可能範囲に入れた後、表示画面に相応な変化が生じ、ユーザーは表示画面にてヒューマンコンピューターインタラクション操作を行い、カテーテルの所在エリアに対して、できるだけであるが、需要を満たす小範囲の枠選択を行う、即ちカテーテルを枠選択したことを確保したうえで、カテーテル以外の不純物をできるだけ減らす枠選択を行うとともに、枠内で選択された内容に特殊な色を付与して区別し、ユーザーは正確であるか否かを判断し、枠選択が正しくない場合、ユーザーの要求を達し、カテーテルの位置を正しく認識するまで再び枠選択することができる。

【0017】

以下、図面と実施例を参照して、本発明を詳細に説明する。

【0018】

一般的なカテーテル認識及び測位追跡は一定の信頼性が不足し、実験を行う時、カテーテルの引き込みの目標環境及び固定基準点は相対変位が発生してはならず、そうでなければ正確度に影響し、超音波によるカテーテルの測位及び認識はこの問題を好ましく解決したが、超音波画像中にいくつかの不純物干渉が存在し、更に正確にカテーテルに対して測位追跡を行うために、三次元超音波点群内部標準測定カテーテルに向けた認識測位追跡方法を提案し、まず超音波画像を取得し、それから超音波画像を最適化処理し、それから三次元点群を生成し、それから点群を最適化処理し、それから点群を三次元モデルに再構築し、インタフェース表示を添加し、それからカテーテル測位追跡後の新しいカテーテルモデル化情報を三次元モデルに追加する。

【0019】

図１に示すように、具体的なステップであって、ステップＳ０１：二次元Ｂモード画像を空間連続回転により周期的に走査し、３Ｄモデル化手段を用いて目標環境内部をモデル化する。

【0020】

ステップＳ０２：ユーザー操作画面において、ヒューマンコンピューターインタラクションがカテーテルに対する測位及び追跡をオンにし、この時、カテーテルを超音波プローブ走査可能範囲に入れる。

【0021】

ステップＳ０３：ヒューマンコンピューターインタラクションはカテーテルを枠選択し、追跡を開始してカテーテルをプローブ走査可能範囲に入れた後、表示画面に相応な変化が生じ、ユーザーは表示画面にてヒューマンコンピューターインタラクション操作を行い、カテーテルの所在エリアに対して、できるだけであるが、需要を満たす小範囲の枠選択を行う、即ちカテーテルを枠選択したことを確保したうえで、カテーテル以外の不純物をできるだけ減らす枠選択を行うとともに、枠内で選択された内容に特殊な色を付与して区別し、ユーザーは正確であるか否かを判断し、枠選択が正しくない場合、ユーザーの要求を達し、カテーテルの位置を正しく認識するまで再び枠選択することができる。

【0022】

一実施例では、特殊な色は赤色である。

【0023】

ステップＳ０４がユーザー要求に達し、カテーテルの位置を正しく認識すると、枠内で選択された目標に対して最小バウンディングボックスアルゴリズム（ＯＢＢ）を行う。枠選択内容を立体枠内に配置し、この立体枠の大きさが枠選択内容のみをちょうど囲む。同時に、立体枠内の該当する座標範囲、即ちカテーテルに対する測位範囲を得て、そしてカテーテル認識アルゴリズムと追跡アルゴリズムに伝送し、それによってノイズ干渉が存在する可能性があるため、超音波アーチファクトなどがモデル化精度に影響することを大きく減少させ、カテーテル認識の正確度を高める。

【0024】

ステップＳ０５：目標カテーテルの点群を認識、取得し、得られた点群を入力として、粒子フィルタトラッカーの追跡方法により二次元Ｂモード画像から生成されたシーン点群を取得する；上述した、目標カテーテルの点群を認識、取得する具体的な方法であって、ステップＳ５１：初期化ステップでは、枠選択で得られた点群をダウンサンプリングしてデータ量を減らす；ステップＳ５２：点群のＳＩＦＴポイントを抽出する；ステップＳ５３：上記ポイントに対してＳＨＯＴ特徴を算出し、特徴点にローカル座標系を構築し、近傍点の空間位置情報と幾何特徴統計情報とを組み合わせて特徴点を記述する；ステップＳ５４：特徴を抽出し、特徴ベクトルを生成し、これをＳＶＭ認識器に入力し、目標カテーテルの点群を得る。

【0025】

認識モジュールで得られた点群を入力として、粒子フィルタトラッカーを初期化する。二次元Ｂモード画像から生成されたシーン点群を取得し、通常、入力されるシーン点群のデータ量が多く、多くの無効な情報が存在するため、認識モジュールで得られた点群を最適化処理する必要がある。

【0026】

まずスルーフィルタを用いて、有効領域内の点群を保留し、それぞれｘ、ｙ、ｚ緯度で範囲を指定し、範囲外の点群をフィルタリングする；次に、フィルタリングされた点群をダウンサンプリングし、データ量を減らす。

【0027】

一実施例では、前記サンプリング方法は、幾何学的サンプリングである。幾何学的サンプリングの特徴は、点群曲率が大きい箇所ほどサンプリングの点数が多いことである。幾何学的サンプリングの計算効率が高く、局所点群のサンプリングが均一であるとともに、安定性が強く、サンプリング結果の耐ノイズ性がより強くなる。

【0028】

一実施例では、本明細書の粒子フィルタトラッカーは、粒子フィルタアルゴリズムに基づいて実装される。位置推定における粒子フィルタアルゴリズムの利点は、システムに対する線形化の要求がないことである。

【0029】

図２に示すように、上記の操作を実行した後、カテーテル追跡アルゴリズムは、新しいカテーテルモデル化情報を伝送し、モデル表示及びユーザー使用表示ウィンドウのインタフェースにて再リフレッシュ表示し、カテーテルが標準色に正確に着色され、枠選択された特殊な色もそれに応じて標準カテーテル色及び背景色に変わり、後続するカテーテル測位に他の要求があれば、上記のステップを再実行してもよい。

【0030】

一実施例では、標準色は青色である。

【産業上の利用可能性】

【0031】

電磁測位などのカテーテル測位方法に比べて、このカテーテル測位アルゴリズムは全過程の時間を短縮させることができ、そしてより明確で、よりリアルタイムな目標環境内のカテーテル画像を提供することができ、カテーテルの引き込みの目標環境及び固定基準点に対して高すぎる要求がなくなるとともに、単純に超音波モデル化に依存するよりも正確である。

【図1】

【図2】

【国際調査報告】