Ｘ線ベースでカテーテル先端位置決定を行うためのシステムおよび方法
【課題】本発明の課題は、カテーテルの３Ｄ位置を検出する方法を改善することである。
【解決手段】画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、これらのピクセルのうちでカテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかのカテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出するステップとを有する方法。
【解決手段】画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、これらのピクセルのうちでカテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかのカテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出するステップとを有する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００６年４月２７日に提出されたBalda, et al.による米国仮出願第６０／７９５６５８号の『X-Ray Based Catheter Tip Localization』の優先権を請求するものである。該文献の内容は、参照によって本願の開示内容に含まれるものとする。
【０００２】
本願の開示内容は、カテーテル先端を２つの透視画像から３次元で検出および位置決定するためのアルゴリズムに関する。
【背景技術】
【０００３】
カテーテル位置決定は、心臓関連のアプリケーションにおいてポピュラーな技術となっている。伝統的には、カテーテルの操作は第一に、プロシージャ中に取得された２次元のＸ線画像である透視画像に基づいている。蛍光透視法は、蛍光透視装置を使用することによって患者の内部構造のリアルタイム画像を得るために医師が通常使用する撮像技術である。典型的な蛍光透視装置にはＸ線源とモニタとが含まれており、これらの間に患者が配置され、このような典型的な蛍光透視装置はＸ線画像インテンシファイアおよびＣＣＤビデオカメラに結合されている。透視画像は、コンピュータ断層撮影画像（ＣＴ）や磁気共鳴（ＭＲ）画像ほど多くの解剖学的情報を提供せず、奥行情報も提供しない。１つの透視画像を見ただけでは、カテーテル先端の正確な３Ｄ位置を知ることはできない。したがって、透視画像を使用して操作するためには、解剖学の知識と透視画像の解釈の経験が必要である。
【０００４】
カテーテル位置決定技術によって、蛍光透視装置に結合されたコンピュータ支援式の操作システムは、３Ｄ空間において先端がどこにあるかを知ることができる。３Ｄのカテーテル先端位置の情報は、幾つかのアプリケーションで有用である。たとえば、３Ｄ ＤｙｎａＣＴ装置から取得されたデータによってカテーテル先端位置を直接可視化することができる。この３Ｄ ＤｙｎａＣＴ装置は、血管造影コンピュータ断層撮影を行って血管造影撮像中にＣＴ状の画像を供給することができる。各画像ボリュームがレジストレーションされる場合には、先端をＣＴデータまたはＭＲデータのボリュームレンダリングとともに表示することもできる。ＣＴ心臓データまたはＭＲ心臓データをセグメンテーションすると、個々の心室で先端を見ることができる。心臓内部において仮想的な遠近カメラからのフライスルー観察を可視化する内視鏡観察、またはクリッピングビューを使用することができる。
【０００５】
電気生理学的にマッピングをする目的で３Ｄカテーテル座標を使用し、個々の心室ごとの幾何学的マップを生成することができる。このような目的には、心室壁上の３Ｄ位置サンプルを得る目的も含むことができる。この位置は、シェルを構築することによって心室壁を近似するのに使用することができる。このようにして医師は、シェルが構築された後に自身がどこにいるかを大まかに把握する。その他に、心室壁上の１つの場所において電圧およびレイテンシーを測定し、医師が切除を適用するための最短区間を見つけることができるようにする目的がある。付加的に３Ｄカテーテル座標によって、３Ｄボリューム内で遠隔コントロールシステムを使用して自動操作を行うことができる。遠隔コントロールシステムは、所望の目的位置に移動するのに適切な力を加えるため、３Ｄ位置のフィードバックを得る必要がある。
【０００６】
カテーテルを位置決定する既存の技術は磁場または電場をベースとしており、特別かつ高価なカテーテルを必要とする。正規のカテーテルのみを使用する２つのＸ線画像により、カテーテル位置を決定することができる。図１に、透視画像において先端を透過する射線の交点から３Ｄ先端位置をどのように計算するかが図解されている。２つのＸ線源１１，１２がＸ線１３，１４を放出し、先端１６を有するカテーテル１５を含むボリューム領域１０を透過させる。これらのＸ線源によって形成された画像は、図に示されているようにモニタ１７，１８に表示され、ここでは検出器を配置することがある。これらのモニタは、各Ｘ線源によって観察されるのと同様のカテーテルの２Ｄ投影像を表示する。このようにして、透視画像での先端検出が、３Ｄカテーテル位置決定システムの実現を補助する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、カテーテルの３Ｄ位置を検出する方法を改善することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題は、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
これらのピクセルのうちでカテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかのカテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射し、該２つの射線のうち他方は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有する方法によって解決される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本願で記載された本発明の実施例は一般的に、３Ｄ空間においてバイプレーンＸ線画像を使用してカテーテル先端を位置決定するための方法およびシステムを含む。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムは、透視画像対においてカテーテル先端を迅速に検出して３Ｄ空間における先端位置を再構築するために、クラシファイアカスケードを基礎としている。最初に、単純なクラシファイアを適用して、多くの背景ピクセルを迅速に消去する。前記の単純なクラシファイアが適正な候補を選択できなかった場合には、次に複雑なクラシファイアを少数のピクセルに適用する。ここでは、２つのテンプレートマッチングステップがある。第１のテンプレートマッチングステップは、少数の最良候補ピクセルを選択するために固定的な２Ｄテンプレートを使用する。第２のテンプレートマッチングステップは、画像面への３Ｄテンプレートの投影像である動的な２Ｄテンプレートを使用する。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムは、画像ノイズに対してロバストである。前処理ステップによって画像ノイズを抑圧し、一時的なフィルタリングによって、動く構造体を強調する。このような３Ｄテンプレートマッチングステップは、検出外れを消去するためにエピ極制約を使用する。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムでは、カテーテル先端の異なる勾配を処理することができる。２つの画像面におけるカテーテル先端の外観は、３Ｄ空間内のカテーテル先端の方向に依存する。３Ｄテンプレートマッチングステップでは、Ｃアームの幾何学的な設定にしたがって２つの画像面に対してカスタマイズされたテンプレートを使用する。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムは、画像内に別のカテーテルが存在していても、一義的にカテーテル先端を検出することができる。２Ｄテンプレートおよび３Ｄテンプレートは双方とも、カテーテル仕様を使用して構築される。カテーテル輪郭は前処理ステップで検出され、カテーテル先端は輪郭ピクセルから見つける。この検出プロセスは、アルゴリズムが輪郭内部のピクセルを棄却して輪郭ピクセルのみに焦点を当てると、より効率的になる。カテーテル位置決定は、カテーテル先端を術前の画像と融合してカテーテルの案内に使用する場合の介入的な撮像において適用される。
【００１０】
本発明の１つの側面では、カテーテル先端を３次元空間で位置決定する次のような方法を提供する。すなわち、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
これらのピクセルのうちでカテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかのカテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射し、該２つの射線のうち他方は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有する方法を提供する。
【００１１】
本発明の別の側面によれば、本方法は画像のサイズを標準化し、画像系列の対の各画像において画像背景を均質にする。
【００１２】
本発明の別の側面では、前記背景の均質化において、平均的なイメージを前記画像系列のうち１つの画像系列の第１のブラー付き画像として初期化し、該平均的なイメージを、該画像系列に含まれるすべての画像にわたって、Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）・Ｉｎにしたがって更新し、Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）から強調イメージＥｎを計算する。ここでは、Ｉｎはｎ番目の画像であり、Ｍｎはｎ番目の平均的イメージであり、αは重みづけ係数である。
【００１３】
本発明の別の側面では、前記背景の均質化においてバンドパスフィルタをイメージに適用する。
【００１４】
本発明の別の側面では、本方法では各カテーテル輪郭に沿った垂線方向を推定する。
【００１５】
本発明の別の側面では、各カテーテル輪郭を２Ｄカテーテルテンプレートにマッチングする際には、該カテーテル輪郭周辺のイメージの領域を２値化し、該２Ｄカテーテルテンプレートを、カテーテル輪郭に沿った推定垂線方向にしたがって方向決定し、２Ｄテンプレート内の各ピクセルと２値化されたイメージ領域内でオーバーラップするピクセルとが同じである場合にはスコアを増加し、これら２つのピクセルが異なる場合にはスコアを減少することにより、これら２つのピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを選択する。
【００１６】
本発明の別の側面では、２Ｄテンプレートを推定垂線方向に近い方向で適用する。
【００１７】
本発明の別の側面では、候補カテーテル先端ピクセルを３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングする際に、該３Ｄカテーテルテンプレートの複数の事前計算された２Ｄ投影像を、該画像のうち１つの画像に含まれる該候補ピクセルと、他方の画像に含まれ該候補ピクセルに関連するピクセルとに適用し、２Ｄ投影像に含まれる各ピクセルと候補先端領域に含まれるオーバーラップするピクセルとが同じである場合にはスコアを増加し、これら２つのピクセルが異なる場合にはスコアを減少して、これら２つのピクセル間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルをカテーテル先端として選択する。
【００１８】
本発明の別の側面では、他方の画像における候補ピクセルのエピ極線周辺の領域を探索することにより、候補ピクセルに関連する他方の画像に含まれるピクセルを見つける。
【００１９】
本発明の別の側面では、３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像を事前計算するために、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｙからｙまでの第１の角度によって１８０°回転し、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｚから開始する第２の角度によって３６０°回転し、該２Ｄ投影像をルックアップテーブルに記憶する。
【００２０】
本発明の別の側面では、１つの画像における候補ピクセルに関して、最良の相互相関スコアを有する２Ｄ投影像の第１の角度および第２の角度を検出し、該１つの画像の座標系を他方の画像の座標系に変換して、該他方の画像に関して２Ｄ投影像の相応の第１の角度および第２の角度を検出する。
【００２１】
本発明の別の側面では、検出された前記カテーテル先端を、ボリューム再構成または多断面再構成でレンダリングされた画像に融合する。
【００２２】
本発明の別の側面では、２つの射線が交差していない場合、相互に最接近する場所におけるこれら２つの射線間の中間点を３Ｄ先端位置として選択する。
【００２３】
本発明の別の側面では、カテーテル先端を３次元空間で位置決定する次のような方法を提案する。すなわち、異なる観察角度から取得されたカテーテルの処理される２次元のＸ線透視画像の対を供給し、該画像はこの時点で、該カテーテルをセグメンテーションするために既に処理されており、該カテーテル周辺のイメージの領域を２値化し、２Ｄカテーテルテンプレートを該カテーテルの推定垂線方向にしたがって方向決定し、２Ｄテンプレートに含まれる各ピクセルと２値化された該イメージに含まれるオーバーラップするピクセルとが同じである場合にはスコアを増加し、これら２つのピクセルが異なる場合にはスコアを減少することにより、これら２つのピクセルの相互相関を計算し、最高の相互相関スコアを有するピクセルを候補カテーテル先端ピクセルとして選択し、３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、該画像のうち一方の画像における候補ピクセルと他方の画像に含まれ該候補ピクセルに関連するピクセルとに適用し、２Ｄ投影像に含まれる各ピクセルと候補先端領域に含まれるオーバーラップするピクセルとの間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルをカテーテル先端ピクセルとして選択し、該カテーテル先端の３Ｄ位置を、該２つの画像それぞれにおける該カテーテルの２Ｄ位置から検出する方法を提案する。
【００２４】
本発明の別の側面では各画像を画像系列から取得し、各画像は、ピクセルの２Ｄグリッド上で定義された複数の強度を有する。
【００２５】
本発明の別の側面では、各画像を前処理して該画像のサイズを標準化し、系列対の各画像における画像背景を均質化する。
【００２６】
本発明の別の側面では、カテーテルのセグメンテーション時に画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較する。
【００２７】
本発明の別の側面では、カテーテル領域内部のピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成する。
【００２８】
本発明の別の側面では、カテーテル先端の３Ｄ位置を検出する際に、前記画像対のうち一方の画像において選択されたピクセルから投射された射線と、該画像対のうち他方における関連のピクセルから投射された射線との交点を見つける。
【００２９】
本発明の別の側面では、コンピュータによって読み出し可能なプログラム記憶装置を提供する。このプログラム記憶装置は、カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法を実施するようにコンピュータによって実行可能な命令のプログラムを実装する。
【実施例】
【００３０】
本願で記載された本発明の実施例は一般的に、２次元透視画像から３次元でカテーテル先端を検出および位置決定するための方法およびシステムを含む。このことにしたがって、本発明は種々に変更および修正することができるが、ここでは、本発明の特定の実施形態を例として図面に示し、以下で詳細に説明する。しかしながら、本発明は開示された特定の形態に限定されるものではなく、逆に、本発明の思想および範囲の中に入るすべての変更形態、等価形態、および択一的形態を包摂するものであることを理解すべきである。
【００３１】
ここで使用されているような「画像」ないし「イメージ」という用語は、離散的な画像要素（たとえば２Ｄ画像におけるピクセル、３Ｄ画像におけるボクセル）から成る多次元データを指す。画像は、例えば、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴撮像法、超音波、または、当業者に知られている他の任意の医用画像システムにより収集された被験者の医用画像であってよい。画像はまた、例えば、リモートセンシングシステム、電子顕微鏡などのような非医療関連のものから提供されるものであってもよい。画像はＲ３からＲまでの関数と見なすこともできるが、本発明の方法はこのような画像に限定されるものではなく、２Ｄピクチャまたは３Ｄボリュームなどの任意の次元の画像に適用することができる。２次元画像または３次元画像では、画像の領域は典型的には、２次元または３次元の方形アレイであり、各ピクセルまたはボクセルは２つまたは３つの相互に直交する軸を基準として指定することができる。本願で使用される「デジタル」および「デジタル化される」という用語は適切には、デジタル取得システムを介して取得されたデジタル形式またはデジタル化された形式、またはアナログ画像からの変換によって取得されたデジタル形式またはデジタル化された形式の画像またはボリュームを指す。
【００３２】
図２は、本発明の１つの実施形態によるカテーテル位置決定のためのシステムの一例のブロック図である。この図を参照すると、オンライン蛍光透視装置２１から取得された透視画像系列の対２２が入力される。透視画像系列のデータは、ＤＩＣＯＭフォーマットとすることもできる。追跡アルゴリズム２３が、２Ｄ透視画像系列においてカテーテル先端を検出し、ビルトインされた２Ｄテンプレートおよび３Ｄテンプレートのライブラリ２４を使用してカテーテル先端の３Ｄ位置および３Ｄ方向を求める。追跡ソフトウェアは複数の透視画像対をバッチ処理し、各対の検出結果はファイルで記憶することができる。別個のイメージ融合コンポーネント２５を使用して、この検出結果を可視化することができる。この融合コンポーネントはプラグインとして具現化することができ、透視画像系列対と相応の結果ファイルをロードし、このカテーテル先端を、たとえばＤＹＮＡ ＣＴデータ、ＣＴデータまたはＭＲデータ等であるボリュームデータ２６の３Ｄボリュームレンダリング表示およびＭＰＲ表示とともに表示することができる。
【００３３】
本発明の１つの実施形態によるカテーテル検出アルゴリズムは、縮退された決定ツリーの構造に類似するカスケーディング構造を有する。カテーテル先端は透視画像のうちわずかな部分でしかないので、適切なアルゴリズムによって背景ピクセルを迅速に棄却しなければならない。このことを実現するためには、可能性のある先端候補に対してはＴ（真）を返すかまたは非カテーテルピクセルに対してＦ（偽）を返すクラシファイアの系列を使用する。簡単なクラシファイアを使用してピクセルの大部分を棄却した後により複雑なクラシファイアを呼び出すことにより、誤った肯定率を低くする。
【００３４】
本発明の１つの実施形態による検出カスケードの一例の構造が、図３に示されている。初期のクラシファイア３１が、非常に小さい処理によって多数の否定的ピクセルを消去する。次のレイヤ３２，３３，３４がさらに否定的ピクセルを消去するが、ここではさらなる計算が必要とされる。このカスケード構造は、いずれの各々の画像内でも、否定的なピクセルが圧倒的に大部分であるという事実を反映している。このカスケードは、ごく早期の段階で可能な限り多くの否定的ピクセルを棄却することを目的とする。
【００３５】
図４は、本発明の１つの実施形態によるカテーテル追跡のための検出カスケードの一例のフローチャートである。この図に示されているように、この実施形態による方法は５段階に分けることができる。この図を参照すると、第１段階４１は前処理段階である。この段階では、所与の透視画像対の場合、各透視画像のサイズを標準化して背景を均質にする。次の段階４２はカテーテル領域選択である。対応する画像の１つの対では、カテーテル本体のピクセルを単純な閾値比較によってセグメンテーションする。このことにより、平均的には、画像に含まれるピクセルのうち９６％以上が除去される。カテーテル輪郭は画像系列対の各画像においてセグメンテーションされ、カテーテル本体の外側境界が抽出され、次の処理までに残るピクセルは約２％だけである。候補を選択するために、段階４３で２次元テンプレートマッチングが行われる。各２Ｄ画像からの候補のリストから、カテーテル先端に一致する２Ｄテンプレートを適用することにより、画像系列対の各画像においてそれぞれ４つのトップ候補ピクセルを選択する。段階４４で、３Ｄテンプレートマッチングを実施する。画像対のうち１つの画像のトップの４候補を、３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像の系列と比較し、最も一致する２Ｄ投影像において、他方の画像に含まれる対応するピクセルを、エピ極線に沿って探索する。最も一致するものが、カテーテル先端であると見なされる。この一致によって、各２Ｄ画像面においてそれぞれ１つのピクセルのみが得られる。２Ｄ画像対において検出されたピクセルから、画像対におけるカテーテル先端の３Ｄ位置および３Ｄ方向を段階４５で、バイプレーンＣアームジオメトリから計算することができる。画像系列における相応の画像対それぞれに関して３Ｄ先端を位置決定することにより、カテーテル先端が動いた場合に該カテーテル先端を３Ｄ追跡することができる。上記の各段階の詳細を、以下で説明する。
【００３６】
図１５に、ステップ４４で言及したエピ極線が示されている。エピ極線は、第１の画像に含まれるピクセル１５３と２つの画像の光学的中心１５１，１５２とによって定義された面の交線によって形成された第２の画像における線１５８である。光学的中心１５１を有する第１の画像のピクセルｐ１１５３の場合、該光学的中心１５１が観察する３Ｄ点１５７は、遠端へ無限に延在する線１５５上にあり、第２の画像では相応の点１５４から延在する線１５６上にも存在する。このエピ極線の意味は、画像２で観察した場合、ｐ１で観察された３Ｄ点が該エピ極線上にあるはずであるということである。このことはエピ極定数として知られている。したがって、ｐ１に相応する第２の画像上の点から探索する場合には、画像全体を探索する代わりにエピ極線のみを探索すればよい。
【００３７】
前処理：第１の段階４１で、２つの透視画像系列がＤＩＣＯＭファイルから読み出されるか、またはオンライン装置から読み出される。本発明の１つの実施形態では、画像は８ビットグレースケールフォーマットに変換され、ＤＩＣＯＭ画像は、ＤＩＣＯＭヘッダから得られたコリメータ設定にしたがってトリミングされる。８ビットフォーマットは一例であり、他のサイズのビットフォーマットも本発明の実施形態の範囲内である。トリミングされた画像は、以下のファクタによってスケーリングされる。
【００３８】
ｓｃａｌｅ＝ＳＩＤｒｅｆ／ＳＩＤ×ｐ／ｐｒｅｆ×０．５
ここでは、ＳＩＤはＸ線源から画像面までの距離であり、ｐは画像面上のピクセル間隔であり、ＳＩＤｒｅｆおよびｐｒｅｆは基準パラメータである。ＳＩＤ値およびｐ値が異なると、カテーテル先端のサイズは、異なる透視画像上では異なって見える。後続のテンプレートマッチングを簡略化して、必要とされる標準的なテンプレートを１つだけにするために、画像サイズをＳＩＤおよびｐにしたがって標準化する。本発明の１つの実施形態による標準的なテンプレートは、ステップ４４において、基準パラメータＳＩＤｒｅｆ＝１０５０ｍｍおよびｐｒｅｆ＝０．１８４ｍｍを使用して生成される。ここでは本来の画像サイズは１０２４×１０２４ピクセルであるが、本発明の別の実施形態では、異なる画像サイズをサポートすることができる。処理時間を短縮すると同時に、検出率に及ぼされる影響を低減するためには、画像を０．５倍にサイズ変更する。
【００３９】
本発明の１つの実施形態では、前処理において一時的な強調を行う。この一時的な強調は、画像対の系列において動く暗い構造体を強調すると同時に、他の構造体を未変更に維持する。このことは、図５（ａ）〜（ｂ）に示されている。左側の図５（ａ）は本来のイメージであり、右側の図５（ｂ）は一時的に強調されたイメージである。重みづけされた平均的イメージＭｎが、１つの系列に含まれるすべてのフレームにおいて更新される。初めは、この平均的なイメージＭ１は単に、系列Ｉ１に含まれる第１のフレームのブラー付きのイメージである。強調されたイメージは、本来のイメージより高輝度というわけではない。ピクセルが平均的イメージより暗い場合、本来のイメージからこの強度差が減算される。強調の一例は、次のように実施される：
Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）×Ｉｎ
Ｍ１＝ｂｌｕｒ（Ｉ１）
Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）
ここではα＝０．８であり、Ｅｎは強調されたイメージである。ファントム系列を使用した実験、すなわち、非人間のファントムオブジェクトの透視画像系列を使用した実験から、一時的な強調によって検出率はわずかに改善される。というのも、動くカテーテル先端が強調されるからである。
【００４０】
別の前処理技術に、バンドパスフィルタリングがある。ハイパス特性が強いバンドパスフィルタを適用することにより、背景と強調されたエッジとの間の差を除去してカテーテルの検出を容易にすることができる。２つのローパスフィルタの差から構築されたバンドパスフィルタが、実験的に良好なパフォーマンスを有することが実証されている。図６（ａ）〜（ｂ）において、左側の図６（ａ）では本来の透視画像が示されており、右側の図６（ｂ）ではバンドパスフィルタリングされた結果が示されている。この結果は、より均質な背景を有する。この画像フィルタは、良好なパフォーマンスを実現するために周波数領域で具現化することができる。
【００４１】
カテーテル領域選択：ステップ４２において、候補カテーテル領域を閾値比較によってセグメンテーションする。その際には、カテーテルがバンドパスフィルタ済みのイメージより暗く見えることを前提とする。図７（ａ）〜（ｅ）は、本発明の１つの実施形態による候補ピクセルの選択段階を示す。バンドパスフィルタリングされたイメージの一例が図７（ａ）に示されており、該イメージの強度ヒストグラムが図７（ｂ）に示されている。図７（ｂ）に示されたフィルタリング済みのイメージのヒストグラムでは、カテーテルと背景との明確な分離は確認できず、単純な通常の分布が確認できる。したがって、前景を背景から分離する標準的な分離法は成功しないようである。選択されるピクセルの数に基づいて閾値を見つけることは、カテーテルがイメージを占有するパーセンテージに影響されやすい。本発明の１つの実施形態では、ヒストグラムの勾配を分析することによって閾値を選択することができる。図７（ｃ）は、図７（ｂ）のヒストグラムの勾配のグラフである。５〜３０ピクセル／強度の範囲が、閾値を選択するのに適していることが判明している。図７（ｃ）の勾配では、約１５の勾配値に相応して、約１００の閾値が選択される。図７（ｄ）は、白色の領域が３つのカテーテルと何らかの背景ノイズを含む閾値イメージを示している。１５ピクセルより小さいサイズの領域は除去される。
【００４２】
閾値比較を適用した後、候補カテーテル領域のサイズをさらに縮小するために、内部のピクセルを除去して境界輪郭を生成することができる。というのもカテーテル先端は、選択された領域の境界線に近接しているはずであるからだ。図７（ｅ）は、図７（ｄ）から生成された輪郭を示しており、これらの輪郭は次に、２Ｄテンプレートマッチングによって分析される。
【００４３】
次のステップで実施される２Ｄテンプレートマッチングを高速化するために、輪郭の垂線方向もこのステップで推定する。図８（ａ）〜（ｃ）は、本発明の１つの実施形態による、２次元テンプレートマッチングに使用される垂線方向を示したものである。図８（ａ）に示されているように、２Ｄイメージ上のカテーテル先端方向が未知である場合、２Ｄテンプレート８１を０°〜３６０°回転して、可能性のあるすべての方向を各輪郭ピクセルごとに検査しなければならない。図８（ａ）には、８つの異なる方向が示されている。各輪郭ピクセルで垂線方向が推定される。このことは、図８（ｂ）において矢印によって示されている。この方向探索は、垂線方向近傍の範囲内に制限することができる。テンプレートマッチングは、推定された垂線方向の近傍に適用するだけでよい。図８（ｃ）は、候補カテーテル先端の垂線に関して３方向でテストされるテンプレート８２を示している。
【００４４】
２Ｄテンプレートマッチング：２Ｄテンプレートは、カテーテルが画像面に対して平行である場合に構築される。最良の一致を見つけるためには、ステップ４３で２Ｄテンプレートマッチングを各輪郭ピクセルにおいて実施する。こうするためには、推定された輪郭垂線方向の近傍において数個の方向を検査する。透視画像の線量と撮像される解剖学的構造とに依存して、２Ｄイメージにおけるカテーテル先端とその周辺の背景は、異なる強度値を有することが多い。このことによって、２Ｄテンプレートマッチングが、異なる透視画像系列にわたって比較可能なマッチングスコアを生成するのが困難になる。本発明の１つの実施形態では、イメージの１つのピクセルに関するイメージパッチを２値化することによってマッチングを簡略化する。この２値化は、バンドパスフィルタリングされたイメージに適用される。
【００４５】
イメージパッチを２値化するための最適な局所的閾値を見つけるための手法例に、大津法（Otsu's method）がある。大津法は、クラス間分散
を最大化することによって、２つのガウシアンを分離する最適な閾値ｔ＊を選択する。
【数１】
ここでは、Ｌはイメージグレーレベルの個数であり、
は以下のように定義される。
【００４６】
【数２】
【００４７】
ここでは、μＴは画像全体の平均強度であり、μ１は１つの区画の平均強度であり、μ２は別の区画の平均強度であり、ω１は第１の区画の相対的な重みであり、ω２は第２の区画の相対的な重みである。図９は、大津法によって２値化された結果に最も近いカテーテル先端近傍のイメージパッチの例を示す。
【００４８】
図１０に示された形状１００である２Ｄテンプレートが、その先端を中心として回転される。このことは図中で矢印１１０によって示されている。特定の事前決定された方向で、たとえば１５°の回転角度ごとに、２Ｄテンプレートと、２値化されたイメージパッチにおいて該２Ｄテンプレートに重なるピクセルとの間で相互相関が計算される。詳細には、２Ｄテンプレートに含まれるピクセルと、２値化されたイメージパッチに含まれる該２Ｄテンプレートに重なるピクセルとにおいて、２つのピクセルが同じ（黒色または白色）である場合に１を増分し、２つのピクセルが異なる場合には１を減分することにより、テンプレートマッチングスコアを計算する。
【００４９】
各画像面において、最高の相互相関を有する候補ピクセルが４つずつ選択される。カテーテルが３Ｄで傾斜している場合、その先端は２Ｄテンプレートと非常に異なって見える場合がある。この場合、相互相関スコアは低くなるため、先端は前記４つの候補ピクセルのいずれにも存在しない可能性がある。しかし大抵は、先端は少なくとも１つの画像面では垂直に見え、両平面に所属する８つの候補ピクセルに存在する。傾斜したカテーテルの検出は、次のステップで説明する３Ｄテンプレートマッチングによって処理することができる。動きまたは画像ノイズに起因してカテーテルがブラーを有する場合、正確なカテーテル先端は前記候補ピクセルには存在しない可能性がある。図１１（ａ）〜（ｂ）は４つの先端候補の選択を示す。図１１（ａ）は複数の候補ピクセルを示しており、これらは、輪郭から外側を指す矢印によって示されている。図１１（ｂ）は、最高の相互相関スコアを有するピクセルに相応する４つの矢印のみを示している。
【００５０】
３Ｄテンプレートマッチング：多くの場合、カテーテル先端の２Ｄ投影像はしばしば、２Ｄテンプレートと異なって見える。しかし、投影ジオメトリにしたがえば、１つの画像面におけるカテーテル先端の形状は、別の画像面における形状に関連づけられる。２Ｄテンプレートマッチングは、このような関係を考慮しない。ステップ４４の３Ｄテンプレートマッチングステップでは、３Ｄテンプレートを空間的に回転して２つの画像面に投影することにより、２つの２Ｄテンプレートを生成する。これら２つのカスタマイズされた２Ｄテンプレートは、２Ｄテンプレートマッチングステップで選択されたトップ候補のうちで最良の一致を見つけるのに使用される。
【００５１】
３Ｄテンプレートは、透視画像がロードまたは処理される前に事前計算することができる。３Ｄテンプレートはまず、たとえば切除先端の直径、長さ等であるカテーテル仕様に基づいて構築されるか、または、前処理ステップに関して説明したような画像基準パラメータに基づいて構築されるか、または電極間の距離に基づいて構築される。またこのテンプレート構築では、透視画像上の２Ｄ投影像に、仕様に無い特徴が現れる可能性があることも考慮しなければならない。図１２（ａ）〜（ｃ）に、本発明の実施形態による３Ｄのテンプレートの構築イメージが示されている。図１２（ａ）は透視画像におけるカテーテルの２Ｄ投影像を示しており、図１２（ｂ）は、仕様にある通りのカテーテルを示している。図１２（ａ）に示された、切除先端と第２の電極との間の細い部分の長さおよび直径は仕様にない場合がある。図１２（ｃ）は、この情報を含む３Ｄカテーテルテンプレートを示す。
【００５２】
この３Ｄテンプレートから、２Ｄテンプレートの系列が生成される。透視画像系列が予め取得される場合、この透視画像系列がロードされた後に前記テンプレートは生成される。というのも、３Ｄテンプレートマッチングを行うために２つの画像を関連づけるのに使用される取得角度は、ＤＩＣＯＭヘッダ情報から得られるからである。画像がオンラインによってリアルタイムで取得される場合、取得角度は、画像が取得される前に既知になる。これらの２Ｄテンプレートは事前計算され、生成アルゴリズムは各時点で投影像を計算する代わりに、特定の３Ｄ方向に対応する２Ｄテンプレートを要求する。２Ｄテンプレートを事前計算するためには、３Ｄテンプレートを回転して球面座標でサンプリングする。
【００５３】
図１３（ａ）〜（ｂ）に、３Ｄテンプレートの投影ジオメトリが示されている。図１３（ａ）は、テーブル上のファントム患者１３１に対して、１つの画像面に関して設けられたＣアームシステムを示している。１次角度αおよび２次角度γが０である場合、Ｘ線源管１３０はテーブルの下方にあり、Ｘ線を上方向に放射する。方向矢印１３２によって示された世界座標系における所与の３Ｄ位置はアイソセンタと称され、画像面上の該３Ｄ位置の投影像は以下のように表される：
【数３】
【００５４】
行列
は、変換の系列の組み合わせである。
【００５５】
【数４】
【００５６】
ここではＴｄは、局所的な座標系をアイソセンタからＸ線源まで移動する並進行列であり、ｙ軸上のＳＯＤの距離は以下の通りである：
【数５】
【００５７】
Ｒｘは、前記局所的な座標系をｘ軸を中心として９０°回転する行列である。
【数６】
【００５８】
Ｒｚは、前記局所的な座標系をｚ軸を中心として１８０°回転する行列である。
【数７】
【００５９】
Ｐは投影行列である。
【数８】
【００６０】
ＳＩＤはｘ線源から画像面までの距離であり、ｐはピクセル間隔であり、ｏｘおよびｏｙは、アイソセンタを透過するＸ線を表すピクセル位置である。
【００６１】
画像面Ａは、任意の角度であるαおよびγによる回転Ｒ（α，γ）によって得られる。ここではＲ（α，γ）は以下の通りである：
【数９】
【００６２】
全体の変換は、以下のように記述することができる：
平面Ａでは、
【数１０】
平面Ｂでは、
【数１１】
【００６３】
ここではＴＡ→Ｂは、平面Ａの３Ｄ座標系から平面Ｂへの４×４変換であり、これによってアイソセンタシフトが補償される。
【００６４】
ＡおよびＢの座標系間の関係は未知であるため、最小２乗法を使用してこの関係を計算することができる。平面Ａに所属する２つの画像におけるランドマークの投影行列およびピクセル位置では、平面Ａの座標系における該ランドマークの３Ｄ位置は、｛ｐｉ｝、 ｉ＝１，２，．．．，Ｎによって構築および表現される。ここでは、Ｎはランドマークの数である。平面Ｂでも同様に、平面Ｂの座標系における前記ランドマークの３Ｄ位置は｛ｐ′ｉ｝によって表される。平面ＡおよびＢの座標系の剛体変換によって、｛ｐｉ｝を｛ｐ′ｉ｝に射影する。
【００６５】
ｐ’ｉ＝Ｒｐｉ＋Ｔ＋ｎｉ，
Ｒは３×３の回転行列であり、Ｔは３×１の並進ベクトルであり、ｎｉは３×１のノイズベクトルである。最小２乗の問題によって、ＲおよびＴを求めることができる。最小化すべき関数例に、以下のものがある：
【数１２】
【００６６】
係数ｗｉは、それぞれの対応に対する重みである。これがＲおよびＴに対して求められた後、行列ＴＡ→Ｂを構築することができる。
【００６７】
最小２乗は、以下のようにして求められる。まず、｛ｐｉ｝および｛ｐ′ｉ｝の重心として
を定義する。これらは、以下の数式によって計算される：
【数１３】
および
【数１４】
であると仮定して、３×３行列Ｈを計算する。
【００６８】
【数１５】
【００６９】
上付文字ｔは行列転位を表す。次に、Ｈ、Ｈ＝ＵＤＶｔの特異値分解を見つける。ここでは、ＵおよびＶは３×３の直交行列であり、Ｄは対角行列である。その後、Ｒ＝ＶＵｔとしてＲを計算し、行列式｜Ｒ｜を計算する。｜Ｒ｜＝１である場合、回転行列は正しく計算されることになる。｜Ｒ｜＝−１である場合、Ｒは鏡面変換（mirrored transformation）である。特異値のうち１つ、たとえばλ３が０である場合、回転行列に対する正しい解はＲ＝Ｖ′Ｕｔとなるべきである。ここではＶ′は、Ｖの第３列の符号を変えることによって得られる。Ｈの特異値のうちどれも０でない場合、適切な解を得ることはできず、より良好な解を見つけるためにさらに別のデータが必要である。解が存在すると仮定すると、Ｔは
【数１６】
として計算することができる。
【００７０】
スクリーンに示される画像は、ｕ軸の方向に鏡面変換されることに留意されたい。鏡面変換されたスクリーンの座標は、以下の通りである。
【数１７】
【００７１】
図１３（ｂ）に、サンプリングプロセスのジオメトリが示されている。このサンプリングプロセス中に、ｘｙ平面において−ｙから開始して角度ｒｏｌｌをサンプリングし、ｙで終了し、角度ｐｉｔｃｈを−ｚから３６０°回転する。本発明の限定的でない１つの実施形態では、ｒｏｌｌに関して０°〜１８０°において３６個のサンプルが存在する。本発明の限定的でない別の実施形態では赤道上で、ピッチが約１５°ごとにサンプリングされ、ｙ軸および−ｙ軸上で２つの極に近づくほどサンプリングレートが低減される。特定の方向で各サンプルごとに、角度ｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈを、３Ｄ方向と３Ｄテンプレートの投影像とともに記憶する。
【００７２】
実際のテンプレートマッチングプロセス時には、画像面Ａのサンプルの所与のｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈに対して、画像面Ｂの相応のｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈを求めることができる。画像面Ａのサンプルは、双方向ルックアップテーブルを使用して、画像面Ｂのサンプルに関連づけされる。画像面Ａの方向（ｄｘ，ｄｙ，ｄｚ）に対しては、以下の数式を使用して画像面Ｂにおけるｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈを計算することができる。
【００７３】
まず（ｄｘ，ｄｙ，ｄｚ）を世界座標系に変換する。
【００７４】
ｄｘｗ＝ｄｘ
ｄｙｗ＝−ｄｚ
ｄｚｗ＝−ｄｙ
その後、（ｄｘｗ，ｄｙｗ，ｄｚｗ）を画像面Ｂの座標系１３３に変換する。
【００７５】
（ｄ′ｘｗ，ｄ′ｙｗ，ｄ′ｚｗ）＝ＲＡ→Ｂ×（ｄｘｗ，ｄｙｗ，ｄｚｗ），
ＲＡ→Ｂは、上記から画像面Ａを画像面Ｂに変換する３×３の回転行列である。
【００７６】
最後に（ｄ′ｘｗ，ｄ′ｙｗ，ｄ′ｚｗ）を、３Ｄテンプレート投影ジオメトリによって定義された座標系に変換する。
【００７７】
ｄ′ｘ＝ｄ′ｘｗ
ｄ′ｙ＝−ｄ′ｚｗ
ｄ′ｚ＝−ｄ′ｙｗ
画像面Ｂにおける角度は、以下の数式によって得られる。
【００７８】
ｒｏｌｌ′＝ｃｏｓ−１（−ｄ′ｙ）
ｐｉｔｃｈ′＝ｔａｎ−１（−ｄ′ｘ／ｄ′ｚ）
【００７９】
本発明の１つの実施形態では、先行の２Ｄテンプレートマッチングから得られた８つの候補のうち４つのトップ候補に対して、３Ｄテンプレートマッチングを施す。この候補数は一例であって本発明を限定するものではなく、本発明の別の実施形態では異なる数の候補に対してテンプレートマッチングを施すことができる。各候補ピクセルは、他方の画像において対応するピクセルを有する。このピクセルは、候補ピクセルのエピ極線周辺の領域を走査することによって見つけることができる。１つの画像面からの候補を４つずつとすることもできる。図１４（ａ）〜（ｂ）に、エピ極線に沿って、陰影の帯状部分によって限定された輪郭ピクセルにおいて、対応するピクセルをどのように探索するかが示されている。図１４（ａ）は２つの候補ピクセルを示しており、図１４（ｂ）は、エピ極線に集中しており各候補ピクセルに対応する相応の陰影の帯状部分を示している。本発明の１つの実施形態では、帯状部分の幅は本来の分解能では３０ピクセルであり、これは、トリミングおよびサイズ変更された画像における約１５ピクセルに相応する。
【００８０】
各候補ピクセルと、他方の画像面において対応するピクセルとに対し、異なる方向から投影されたテンプレートを使用してテンプレートマッチングを行う。事前計算されたルックアップテーブルに含まれるすべてのテンプレート対を使用する。候補ピクセルが最高のテンプレートマッチングスコアを有する場合、この候補ピクセルをカテーテル先端であると見なす。最高スコアに達したテンプレートから、カテーテル先端の３Ｄ方向が求められる。
【００８１】
３Ｄ再構築：ステップ４５において先端の３Ｄ位置を求める。図１６に、カテーテル先端の３Ｄ位置の計算が示されている。ここで図１６を参照すると、カテーテル先端を両画像１６１，１６２において検出した後、各平面内のピクセルから無限に延在する２つの射線１６３，１６４の交点１６５から、該カテーテル先端の３Ｄ位置を求めることができる。較正エラーおよび検出エラーに起因して、これらの射線は画像１６６に示されているように、３Ｄ空間において正確に交差しない。本発明の１つの実施形態では、カテーテル位置を、２つの射線が最接近する場所の該２つの射線間の中間点１６７として定義する。
【００８２】
画像融合：検出されたカテーテル先端を、３ＤボリュームおよびＭＰＲレンダリングと融合することができる。図１７に、ＤｙｎａＣＴデータとの画像統合例が示されている。上方の２つの観察面は、バイプレーン透視画像を示している。矢印１７１，１７２はカテーテル先端の２Ｄ方向を示しており、矢印の基点はカテーテル先端にある。下方の左側の表示面は、カテーテル先端とＭＲＰ画像とを重ね合わせたものである。下方の右側の表示面は、カテーテル先端の３ＤモデルをＤｙｎａＣＴデータのボリュームレンダリングと一緒に表示している。ここでは、対象物はＤｙｎａＣＴ再構築と透視画像取得との間に動かないので、画像レジストレーションは必要ないことを前提とする。対象物が動くのは、３Ｄボリュームが術前のＣＴデータまたはＭＲデータから取得される場合に起こるが、対象物が動いた場合には画像レジストレーションを実施して、画像融合を行えるようにしなければならない。
【００８３】
本発明の別の実施形態によるアルゴリズムを、モノプレーンシステムに適用することができる。単一平面を１つの角度で１回位置決定することにより、上記の方法を使用してカテーテルを３Ｄで検出することができる。この場合、モノプレーン装置が２つの異なる角度から画像を取得する間、カテーテルを定常位置に維持しなければならない。
【００８４】
本願の開示内容で記載されたパラメータは、特定のテスト用の画像で有用であることに留意すべきである。これらのパラメータは一例であって本発明を限定するものではなく、本発明の別の実施形態では、異なる画像サイズおよびコントラストを有する異なる画像に対してパラメータ値を調整することができる。
【００８５】
システム構成：本発明の実施形態は、種々の形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊用途の処理で実現でき、またこれらの組み合わせで実現できることを理解すべきである。１つの実施形態では、本発明をコンピュータ可読プログラム記憶装置上に実装されたアプリケーションプログラムとしてソフトウェアで具現化することもできる。このアプリケーションプログラムは任意の適切なアーキテクチャを持つマシンにアップロードし、該マシンによって実行することができる。
【００８６】
図１８は、本発明の１つの実施形態による、カテーテル先端位置決定方法を実施するためのコンピュータシステム例のブロック図である。ここで図１８を参照すると、本発明を実施するためのコンピュータシステム１８１は、とりわけ中央処理ユニット（ＣＰＵ）１８２と、メモリ１８３と、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１８４とを有する。コンピュータシステム１８１は全般的に、Ｉ／Ｏインタフェース１８４を介してディスプレイ１８５および種々の入力装置１８６、例えばマウスやキーボードと接続されている。補助回路としては、キャッシュ、電源、クロック回路、及び通信バスのような回路を含んでいてよい。メモリ１８３はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ディスク駆動装置、テープ駆動装置等またはそれらの組み合わせを含みうる。本発明をメモリ１８３に記憶されているルーチン１８７として実現し、信号ソース１８８からの信号を処理するＣＰＵ１８２によって実行することができる。また、計算装置１８１は汎用コンピュータシステムであるが、本発明のルーチン１８７を実行する場合には特定用途向けコンピュータシステムにもなる。
【００８７】
コンピュータシステム１８１はオペレーティングシステムおよびマイクロ命令コードも有する。本明細書に記載された様々なプロセスや機能はマイクロ命令コードの一部であってもよいし、オペレーティングシステムを介して実行されるアプリケーションプログラム（またはこれらの組合せ）の一部であってもよい。加えて、他の様々な周辺機器を、付加的なデータ記憶装置や印刷装置のようなコンピュータプラットフォームに接続してもよい。
【００８８】
さらに、構成要素であるシステムコンポーネントと添付図面に描かれた方法ステップのうちのいくつかはソフトウェアとして実施することができるので、システムコンポーネント（又はプロセスステップ）間の実際の接続は本発明のプログラムの仕方に応じて異なりうる。本明細書において開示されている本発明の思想が提供されれば、当業者であれば本発明の実施形態またはコンフィギュレーションと類似するものを推考できる。
【００８９】
有利な実施形態を参照して本発明を詳細に説明してきたが、当業者には、添付された請求項において示されている本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、本発明に対して様々な変更及び置き換えを為しうることが理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の１つの実施形態によるＸ線ベースのカテーテル位置決定を行うための装置の概略図である。
【図２】本発明の１つの実施形態によるカテーテル位置決定を行うためのシステム例のブロック図である。
【図３】本発明の１つの実施形態による検出カスケードの一例の構造を示す。
【図４】本発明の１つの実施形態によるＸ線ベースのカテーテル追跡を行うための検出カスケードの一例のフローチャートである。
【図５】本発明の１つの実施形態による、強調されて前処理された一時的な画像の効果を示す。
【図６】本発明の１つの実施形態によるバンドパスフィルタ前処理の効果を示す。
【図７】本発明の１つの実施形態による候補ピクセル選択画像を示す。
【図８】本発明の１つの実施形態による２次元テンプレートマッチングにおける垂線方向を示す。
【図９】本発明の１つの実施形態によるカテーテル先端近傍のイメージパッチの例と、これらのイメージパッチの２値化されて得られたイメージの例とを示す。
【図１０】本発明の１つの実施形態によるカテーテル先端を中心とする２Ｄテンプレートの回転のイメージを示す。
【図１１】本発明の１つの実施形態による、輪郭ピクセルからのトップ候補の選択のイメージを示す。
【図１２】本発明の１つの実施形態による３Ｄテンプレートの構築イメージを示す。
【図１３】本発明の１つの実施形態による３Ｄテンプレート投影ジオメトリの一例を示す。
【図１４】本発明の１つの実施形態によるエピ極線近傍の関連のピクセルの探索を示す。
【図１５】本発明の１つの実施形態によるエピ極線の定義を示す。
【図１６】本発明の１つの実施形態による、３Ｄでのカテーテル先端の位置決定を示す。
【図１７】本発明の１つの実施形態による、ＤｙｎａＣＴデータへのカテーテル先端のイメージ融合を示す。
【図１８】本発明の１つの実施形態による、カテーテル先端位置決定方法を実施するためのコンピュータシステム例のブロック図である。
【符号の説明】
【００９１】
１０ ボリューム領域
１１，１２ Ｘ線源
１３，１４ Ｘ線
１５ カテーテル
１６ カテーテル先端
１７，１８ モニタ
１３０ Ｘ線源管
１３１ ファントム患者
１３２ アイソセンタ
１５１，１５２ 光学的中心
１６１，１６２ 画像
１６７ ２つの射線間の中間点
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００６年４月２７日に提出されたBalda, et al.による米国仮出願第６０／７９５６５８号の『X-Ray Based Catheter Tip Localization』の優先権を請求するものである。該文献の内容は、参照によって本願の開示内容に含まれるものとする。
【０００２】
本願の開示内容は、カテーテル先端を２つの透視画像から３次元で検出および位置決定するためのアルゴリズムに関する。
【背景技術】
【０００３】
カテーテル位置決定は、心臓関連のアプリケーションにおいてポピュラーな技術となっている。伝統的には、カテーテルの操作は第一に、プロシージャ中に取得された２次元のＸ線画像である透視画像に基づいている。蛍光透視法は、蛍光透視装置を使用することによって患者の内部構造のリアルタイム画像を得るために医師が通常使用する撮像技術である。典型的な蛍光透視装置にはＸ線源とモニタとが含まれており、これらの間に患者が配置され、このような典型的な蛍光透視装置はＸ線画像インテンシファイアおよびＣＣＤビデオカメラに結合されている。透視画像は、コンピュータ断層撮影画像（ＣＴ）や磁気共鳴（ＭＲ）画像ほど多くの解剖学的情報を提供せず、奥行情報も提供しない。１つの透視画像を見ただけでは、カテーテル先端の正確な３Ｄ位置を知ることはできない。したがって、透視画像を使用して操作するためには、解剖学の知識と透視画像の解釈の経験が必要である。
【０００４】
カテーテル位置決定技術によって、蛍光透視装置に結合されたコンピュータ支援式の操作システムは、３Ｄ空間において先端がどこにあるかを知ることができる。３Ｄのカテーテル先端位置の情報は、幾つかのアプリケーションで有用である。たとえば、３Ｄ ＤｙｎａＣＴ装置から取得されたデータによってカテーテル先端位置を直接可視化することができる。この３Ｄ ＤｙｎａＣＴ装置は、血管造影コンピュータ断層撮影を行って血管造影撮像中にＣＴ状の画像を供給することができる。各画像ボリュームがレジストレーションされる場合には、先端をＣＴデータまたはＭＲデータのボリュームレンダリングとともに表示することもできる。ＣＴ心臓データまたはＭＲ心臓データをセグメンテーションすると、個々の心室で先端を見ることができる。心臓内部において仮想的な遠近カメラからのフライスルー観察を可視化する内視鏡観察、またはクリッピングビューを使用することができる。
【０００５】
電気生理学的にマッピングをする目的で３Ｄカテーテル座標を使用し、個々の心室ごとの幾何学的マップを生成することができる。このような目的には、心室壁上の３Ｄ位置サンプルを得る目的も含むことができる。この位置は、シェルを構築することによって心室壁を近似するのに使用することができる。このようにして医師は、シェルが構築された後に自身がどこにいるかを大まかに把握する。その他に、心室壁上の１つの場所において電圧およびレイテンシーを測定し、医師が切除を適用するための最短区間を見つけることができるようにする目的がある。付加的に３Ｄカテーテル座標によって、３Ｄボリューム内で遠隔コントロールシステムを使用して自動操作を行うことができる。遠隔コントロールシステムは、所望の目的位置に移動するのに適切な力を加えるため、３Ｄ位置のフィードバックを得る必要がある。
【０００６】
カテーテルを位置決定する既存の技術は磁場または電場をベースとしており、特別かつ高価なカテーテルを必要とする。正規のカテーテルのみを使用する２つのＸ線画像により、カテーテル位置を決定することができる。図１に、透視画像において先端を透過する射線の交点から３Ｄ先端位置をどのように計算するかが図解されている。２つのＸ線源１１，１２がＸ線１３，１４を放出し、先端１６を有するカテーテル１５を含むボリューム領域１０を透過させる。これらのＸ線源によって形成された画像は、図に示されているようにモニタ１７，１８に表示され、ここでは検出器を配置することがある。これらのモニタは、各Ｘ線源によって観察されるのと同様のカテーテルの２Ｄ投影像を表示する。このようにして、透視画像での先端検出が、３Ｄカテーテル位置決定システムの実現を補助する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、カテーテルの３Ｄ位置を検出する方法を改善することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題は、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
これらのピクセルのうちでカテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかのカテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射し、該２つの射線のうち他方は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有する方法によって解決される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本願で記載された本発明の実施例は一般的に、３Ｄ空間においてバイプレーンＸ線画像を使用してカテーテル先端を位置決定するための方法およびシステムを含む。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムは、透視画像対においてカテーテル先端を迅速に検出して３Ｄ空間における先端位置を再構築するために、クラシファイアカスケードを基礎としている。最初に、単純なクラシファイアを適用して、多くの背景ピクセルを迅速に消去する。前記の単純なクラシファイアが適正な候補を選択できなかった場合には、次に複雑なクラシファイアを少数のピクセルに適用する。ここでは、２つのテンプレートマッチングステップがある。第１のテンプレートマッチングステップは、少数の最良候補ピクセルを選択するために固定的な２Ｄテンプレートを使用する。第２のテンプレートマッチングステップは、画像面への３Ｄテンプレートの投影像である動的な２Ｄテンプレートを使用する。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムは、画像ノイズに対してロバストである。前処理ステップによって画像ノイズを抑圧し、一時的なフィルタリングによって、動く構造体を強調する。このような３Ｄテンプレートマッチングステップは、検出外れを消去するためにエピ極制約を使用する。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムでは、カテーテル先端の異なる勾配を処理することができる。２つの画像面におけるカテーテル先端の外観は、３Ｄ空間内のカテーテル先端の方向に依存する。３Ｄテンプレートマッチングステップでは、Ｃアームの幾何学的な設定にしたがって２つの画像面に対してカスタマイズされたテンプレートを使用する。本発明の１つの実施形態によるアルゴリズムは、画像内に別のカテーテルが存在していても、一義的にカテーテル先端を検出することができる。２Ｄテンプレートおよび３Ｄテンプレートは双方とも、カテーテル仕様を使用して構築される。カテーテル輪郭は前処理ステップで検出され、カテーテル先端は輪郭ピクセルから見つける。この検出プロセスは、アルゴリズムが輪郭内部のピクセルを棄却して輪郭ピクセルのみに焦点を当てると、より効率的になる。カテーテル位置決定は、カテーテル先端を術前の画像と融合してカテーテルの案内に使用する場合の介入的な撮像において適用される。
【００１０】
本発明の１つの側面では、カテーテル先端を３次元空間で位置決定する次のような方法を提供する。すなわち、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
これらのピクセルのうちでカテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかのカテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射し、該２つの射線のうち他方は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有する方法を提供する。
【００１１】
本発明の別の側面によれば、本方法は画像のサイズを標準化し、画像系列の対の各画像において画像背景を均質にする。
【００１２】
本発明の別の側面では、前記背景の均質化において、平均的なイメージを前記画像系列のうち１つの画像系列の第１のブラー付き画像として初期化し、該平均的なイメージを、該画像系列に含まれるすべての画像にわたって、Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）・Ｉｎにしたがって更新し、Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）から強調イメージＥｎを計算する。ここでは、Ｉｎはｎ番目の画像であり、Ｍｎはｎ番目の平均的イメージであり、αは重みづけ係数である。
【００１３】
本発明の別の側面では、前記背景の均質化においてバンドパスフィルタをイメージに適用する。
【００１４】
本発明の別の側面では、本方法では各カテーテル輪郭に沿った垂線方向を推定する。
【００１５】
本発明の別の側面では、各カテーテル輪郭を２Ｄカテーテルテンプレートにマッチングする際には、該カテーテル輪郭周辺のイメージの領域を２値化し、該２Ｄカテーテルテンプレートを、カテーテル輪郭に沿った推定垂線方向にしたがって方向決定し、２Ｄテンプレート内の各ピクセルと２値化されたイメージ領域内でオーバーラップするピクセルとが同じである場合にはスコアを増加し、これら２つのピクセルが異なる場合にはスコアを減少することにより、これら２つのピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを選択する。
【００１６】
本発明の別の側面では、２Ｄテンプレートを推定垂線方向に近い方向で適用する。
【００１７】
本発明の別の側面では、候補カテーテル先端ピクセルを３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングする際に、該３Ｄカテーテルテンプレートの複数の事前計算された２Ｄ投影像を、該画像のうち１つの画像に含まれる該候補ピクセルと、他方の画像に含まれ該候補ピクセルに関連するピクセルとに適用し、２Ｄ投影像に含まれる各ピクセルと候補先端領域に含まれるオーバーラップするピクセルとが同じである場合にはスコアを増加し、これら２つのピクセルが異なる場合にはスコアを減少して、これら２つのピクセル間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルをカテーテル先端として選択する。
【００１８】
本発明の別の側面では、他方の画像における候補ピクセルのエピ極線周辺の領域を探索することにより、候補ピクセルに関連する他方の画像に含まれるピクセルを見つける。
【００１９】
本発明の別の側面では、３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像を事前計算するために、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｙからｙまでの第１の角度によって１８０°回転し、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｚから開始する第２の角度によって３６０°回転し、該２Ｄ投影像をルックアップテーブルに記憶する。
【００２０】
本発明の別の側面では、１つの画像における候補ピクセルに関して、最良の相互相関スコアを有する２Ｄ投影像の第１の角度および第２の角度を検出し、該１つの画像の座標系を他方の画像の座標系に変換して、該他方の画像に関して２Ｄ投影像の相応の第１の角度および第２の角度を検出する。
【００２１】
本発明の別の側面では、検出された前記カテーテル先端を、ボリューム再構成または多断面再構成でレンダリングされた画像に融合する。
【００２２】
本発明の別の側面では、２つの射線が交差していない場合、相互に最接近する場所におけるこれら２つの射線間の中間点を３Ｄ先端位置として選択する。
【００２３】
本発明の別の側面では、カテーテル先端を３次元空間で位置決定する次のような方法を提案する。すなわち、異なる観察角度から取得されたカテーテルの処理される２次元のＸ線透視画像の対を供給し、該画像はこの時点で、該カテーテルをセグメンテーションするために既に処理されており、該カテーテル周辺のイメージの領域を２値化し、２Ｄカテーテルテンプレートを該カテーテルの推定垂線方向にしたがって方向決定し、２Ｄテンプレートに含まれる各ピクセルと２値化された該イメージに含まれるオーバーラップするピクセルとが同じである場合にはスコアを増加し、これら２つのピクセルが異なる場合にはスコアを減少することにより、これら２つのピクセルの相互相関を計算し、最高の相互相関スコアを有するピクセルを候補カテーテル先端ピクセルとして選択し、３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、該画像のうち一方の画像における候補ピクセルと他方の画像に含まれ該候補ピクセルに関連するピクセルとに適用し、２Ｄ投影像に含まれる各ピクセルと候補先端領域に含まれるオーバーラップするピクセルとの間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルをカテーテル先端ピクセルとして選択し、該カテーテル先端の３Ｄ位置を、該２つの画像それぞれにおける該カテーテルの２Ｄ位置から検出する方法を提案する。
【００２４】
本発明の別の側面では各画像を画像系列から取得し、各画像は、ピクセルの２Ｄグリッド上で定義された複数の強度を有する。
【００２５】
本発明の別の側面では、各画像を前処理して該画像のサイズを標準化し、系列対の各画像における画像背景を均質化する。
【００２６】
本発明の別の側面では、カテーテルのセグメンテーション時に画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較する。
【００２７】
本発明の別の側面では、カテーテル領域内部のピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成する。
【００２８】
本発明の別の側面では、カテーテル先端の３Ｄ位置を検出する際に、前記画像対のうち一方の画像において選択されたピクセルから投射された射線と、該画像対のうち他方における関連のピクセルから投射された射線との交点を見つける。
【００２９】
本発明の別の側面では、コンピュータによって読み出し可能なプログラム記憶装置を提供する。このプログラム記憶装置は、カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法を実施するようにコンピュータによって実行可能な命令のプログラムを実装する。
【実施例】
【００３０】
本願で記載された本発明の実施例は一般的に、２次元透視画像から３次元でカテーテル先端を検出および位置決定するための方法およびシステムを含む。このことにしたがって、本発明は種々に変更および修正することができるが、ここでは、本発明の特定の実施形態を例として図面に示し、以下で詳細に説明する。しかしながら、本発明は開示された特定の形態に限定されるものではなく、逆に、本発明の思想および範囲の中に入るすべての変更形態、等価形態、および択一的形態を包摂するものであることを理解すべきである。
【００３１】
ここで使用されているような「画像」ないし「イメージ」という用語は、離散的な画像要素（たとえば２Ｄ画像におけるピクセル、３Ｄ画像におけるボクセル）から成る多次元データを指す。画像は、例えば、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴撮像法、超音波、または、当業者に知られている他の任意の医用画像システムにより収集された被験者の医用画像であってよい。画像はまた、例えば、リモートセンシングシステム、電子顕微鏡などのような非医療関連のものから提供されるものであってもよい。画像はＲ３からＲまでの関数と見なすこともできるが、本発明の方法はこのような画像に限定されるものではなく、２Ｄピクチャまたは３Ｄボリュームなどの任意の次元の画像に適用することができる。２次元画像または３次元画像では、画像の領域は典型的には、２次元または３次元の方形アレイであり、各ピクセルまたはボクセルは２つまたは３つの相互に直交する軸を基準として指定することができる。本願で使用される「デジタル」および「デジタル化される」という用語は適切には、デジタル取得システムを介して取得されたデジタル形式またはデジタル化された形式、またはアナログ画像からの変換によって取得されたデジタル形式またはデジタル化された形式の画像またはボリュームを指す。
【００３２】
図２は、本発明の１つの実施形態によるカテーテル位置決定のためのシステムの一例のブロック図である。この図を参照すると、オンライン蛍光透視装置２１から取得された透視画像系列の対２２が入力される。透視画像系列のデータは、ＤＩＣＯＭフォーマットとすることもできる。追跡アルゴリズム２３が、２Ｄ透視画像系列においてカテーテル先端を検出し、ビルトインされた２Ｄテンプレートおよび３Ｄテンプレートのライブラリ２４を使用してカテーテル先端の３Ｄ位置および３Ｄ方向を求める。追跡ソフトウェアは複数の透視画像対をバッチ処理し、各対の検出結果はファイルで記憶することができる。別個のイメージ融合コンポーネント２５を使用して、この検出結果を可視化することができる。この融合コンポーネントはプラグインとして具現化することができ、透視画像系列対と相応の結果ファイルをロードし、このカテーテル先端を、たとえばＤＹＮＡ ＣＴデータ、ＣＴデータまたはＭＲデータ等であるボリュームデータ２６の３Ｄボリュームレンダリング表示およびＭＰＲ表示とともに表示することができる。
【００３３】
本発明の１つの実施形態によるカテーテル検出アルゴリズムは、縮退された決定ツリーの構造に類似するカスケーディング構造を有する。カテーテル先端は透視画像のうちわずかな部分でしかないので、適切なアルゴリズムによって背景ピクセルを迅速に棄却しなければならない。このことを実現するためには、可能性のある先端候補に対してはＴ（真）を返すかまたは非カテーテルピクセルに対してＦ（偽）を返すクラシファイアの系列を使用する。簡単なクラシファイアを使用してピクセルの大部分を棄却した後により複雑なクラシファイアを呼び出すことにより、誤った肯定率を低くする。
【００３４】
本発明の１つの実施形態による検出カスケードの一例の構造が、図３に示されている。初期のクラシファイア３１が、非常に小さい処理によって多数の否定的ピクセルを消去する。次のレイヤ３２，３３，３４がさらに否定的ピクセルを消去するが、ここではさらなる計算が必要とされる。このカスケード構造は、いずれの各々の画像内でも、否定的なピクセルが圧倒的に大部分であるという事実を反映している。このカスケードは、ごく早期の段階で可能な限り多くの否定的ピクセルを棄却することを目的とする。
【００３５】
図４は、本発明の１つの実施形態によるカテーテル追跡のための検出カスケードの一例のフローチャートである。この図に示されているように、この実施形態による方法は５段階に分けることができる。この図を参照すると、第１段階４１は前処理段階である。この段階では、所与の透視画像対の場合、各透視画像のサイズを標準化して背景を均質にする。次の段階４２はカテーテル領域選択である。対応する画像の１つの対では、カテーテル本体のピクセルを単純な閾値比較によってセグメンテーションする。このことにより、平均的には、画像に含まれるピクセルのうち９６％以上が除去される。カテーテル輪郭は画像系列対の各画像においてセグメンテーションされ、カテーテル本体の外側境界が抽出され、次の処理までに残るピクセルは約２％だけである。候補を選択するために、段階４３で２次元テンプレートマッチングが行われる。各２Ｄ画像からの候補のリストから、カテーテル先端に一致する２Ｄテンプレートを適用することにより、画像系列対の各画像においてそれぞれ４つのトップ候補ピクセルを選択する。段階４４で、３Ｄテンプレートマッチングを実施する。画像対のうち１つの画像のトップの４候補を、３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像の系列と比較し、最も一致する２Ｄ投影像において、他方の画像に含まれる対応するピクセルを、エピ極線に沿って探索する。最も一致するものが、カテーテル先端であると見なされる。この一致によって、各２Ｄ画像面においてそれぞれ１つのピクセルのみが得られる。２Ｄ画像対において検出されたピクセルから、画像対におけるカテーテル先端の３Ｄ位置および３Ｄ方向を段階４５で、バイプレーンＣアームジオメトリから計算することができる。画像系列における相応の画像対それぞれに関して３Ｄ先端を位置決定することにより、カテーテル先端が動いた場合に該カテーテル先端を３Ｄ追跡することができる。上記の各段階の詳細を、以下で説明する。
【００３６】
図１５に、ステップ４４で言及したエピ極線が示されている。エピ極線は、第１の画像に含まれるピクセル１５３と２つの画像の光学的中心１５１，１５２とによって定義された面の交線によって形成された第２の画像における線１５８である。光学的中心１５１を有する第１の画像のピクセルｐ１１５３の場合、該光学的中心１５１が観察する３Ｄ点１５７は、遠端へ無限に延在する線１５５上にあり、第２の画像では相応の点１５４から延在する線１５６上にも存在する。このエピ極線の意味は、画像２で観察した場合、ｐ１で観察された３Ｄ点が該エピ極線上にあるはずであるということである。このことはエピ極定数として知られている。したがって、ｐ１に相応する第２の画像上の点から探索する場合には、画像全体を探索する代わりにエピ極線のみを探索すればよい。
【００３７】
前処理：第１の段階４１で、２つの透視画像系列がＤＩＣＯＭファイルから読み出されるか、またはオンライン装置から読み出される。本発明の１つの実施形態では、画像は８ビットグレースケールフォーマットに変換され、ＤＩＣＯＭ画像は、ＤＩＣＯＭヘッダから得られたコリメータ設定にしたがってトリミングされる。８ビットフォーマットは一例であり、他のサイズのビットフォーマットも本発明の実施形態の範囲内である。トリミングされた画像は、以下のファクタによってスケーリングされる。
【００３８】
ｓｃａｌｅ＝ＳＩＤｒｅｆ／ＳＩＤ×ｐ／ｐｒｅｆ×０．５
ここでは、ＳＩＤはＸ線源から画像面までの距離であり、ｐは画像面上のピクセル間隔であり、ＳＩＤｒｅｆおよびｐｒｅｆは基準パラメータである。ＳＩＤ値およびｐ値が異なると、カテーテル先端のサイズは、異なる透視画像上では異なって見える。後続のテンプレートマッチングを簡略化して、必要とされる標準的なテンプレートを１つだけにするために、画像サイズをＳＩＤおよびｐにしたがって標準化する。本発明の１つの実施形態による標準的なテンプレートは、ステップ４４において、基準パラメータＳＩＤｒｅｆ＝１０５０ｍｍおよびｐｒｅｆ＝０．１８４ｍｍを使用して生成される。ここでは本来の画像サイズは１０２４×１０２４ピクセルであるが、本発明の別の実施形態では、異なる画像サイズをサポートすることができる。処理時間を短縮すると同時に、検出率に及ぼされる影響を低減するためには、画像を０．５倍にサイズ変更する。
【００３９】
本発明の１つの実施形態では、前処理において一時的な強調を行う。この一時的な強調は、画像対の系列において動く暗い構造体を強調すると同時に、他の構造体を未変更に維持する。このことは、図５（ａ）〜（ｂ）に示されている。左側の図５（ａ）は本来のイメージであり、右側の図５（ｂ）は一時的に強調されたイメージである。重みづけされた平均的イメージＭｎが、１つの系列に含まれるすべてのフレームにおいて更新される。初めは、この平均的なイメージＭ１は単に、系列Ｉ１に含まれる第１のフレームのブラー付きのイメージである。強調されたイメージは、本来のイメージより高輝度というわけではない。ピクセルが平均的イメージより暗い場合、本来のイメージからこの強度差が減算される。強調の一例は、次のように実施される：
Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）×Ｉｎ
Ｍ１＝ｂｌｕｒ（Ｉ１）
Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）
ここではα＝０．８であり、Ｅｎは強調されたイメージである。ファントム系列を使用した実験、すなわち、非人間のファントムオブジェクトの透視画像系列を使用した実験から、一時的な強調によって検出率はわずかに改善される。というのも、動くカテーテル先端が強調されるからである。
【００４０】
別の前処理技術に、バンドパスフィルタリングがある。ハイパス特性が強いバンドパスフィルタを適用することにより、背景と強調されたエッジとの間の差を除去してカテーテルの検出を容易にすることができる。２つのローパスフィルタの差から構築されたバンドパスフィルタが、実験的に良好なパフォーマンスを有することが実証されている。図６（ａ）〜（ｂ）において、左側の図６（ａ）では本来の透視画像が示されており、右側の図６（ｂ）ではバンドパスフィルタリングされた結果が示されている。この結果は、より均質な背景を有する。この画像フィルタは、良好なパフォーマンスを実現するために周波数領域で具現化することができる。
【００４１】
カテーテル領域選択：ステップ４２において、候補カテーテル領域を閾値比較によってセグメンテーションする。その際には、カテーテルがバンドパスフィルタ済みのイメージより暗く見えることを前提とする。図７（ａ）〜（ｅ）は、本発明の１つの実施形態による候補ピクセルの選択段階を示す。バンドパスフィルタリングされたイメージの一例が図７（ａ）に示されており、該イメージの強度ヒストグラムが図７（ｂ）に示されている。図７（ｂ）に示されたフィルタリング済みのイメージのヒストグラムでは、カテーテルと背景との明確な分離は確認できず、単純な通常の分布が確認できる。したがって、前景を背景から分離する標準的な分離法は成功しないようである。選択されるピクセルの数に基づいて閾値を見つけることは、カテーテルがイメージを占有するパーセンテージに影響されやすい。本発明の１つの実施形態では、ヒストグラムの勾配を分析することによって閾値を選択することができる。図７（ｃ）は、図７（ｂ）のヒストグラムの勾配のグラフである。５〜３０ピクセル／強度の範囲が、閾値を選択するのに適していることが判明している。図７（ｃ）の勾配では、約１５の勾配値に相応して、約１００の閾値が選択される。図７（ｄ）は、白色の領域が３つのカテーテルと何らかの背景ノイズを含む閾値イメージを示している。１５ピクセルより小さいサイズの領域は除去される。
【００４２】
閾値比較を適用した後、候補カテーテル領域のサイズをさらに縮小するために、内部のピクセルを除去して境界輪郭を生成することができる。というのもカテーテル先端は、選択された領域の境界線に近接しているはずであるからだ。図７（ｅ）は、図７（ｄ）から生成された輪郭を示しており、これらの輪郭は次に、２Ｄテンプレートマッチングによって分析される。
【００４３】
次のステップで実施される２Ｄテンプレートマッチングを高速化するために、輪郭の垂線方向もこのステップで推定する。図８（ａ）〜（ｃ）は、本発明の１つの実施形態による、２次元テンプレートマッチングに使用される垂線方向を示したものである。図８（ａ）に示されているように、２Ｄイメージ上のカテーテル先端方向が未知である場合、２Ｄテンプレート８１を０°〜３６０°回転して、可能性のあるすべての方向を各輪郭ピクセルごとに検査しなければならない。図８（ａ）には、８つの異なる方向が示されている。各輪郭ピクセルで垂線方向が推定される。このことは、図８（ｂ）において矢印によって示されている。この方向探索は、垂線方向近傍の範囲内に制限することができる。テンプレートマッチングは、推定された垂線方向の近傍に適用するだけでよい。図８（ｃ）は、候補カテーテル先端の垂線に関して３方向でテストされるテンプレート８２を示している。
【００４４】
２Ｄテンプレートマッチング：２Ｄテンプレートは、カテーテルが画像面に対して平行である場合に構築される。最良の一致を見つけるためには、ステップ４３で２Ｄテンプレートマッチングを各輪郭ピクセルにおいて実施する。こうするためには、推定された輪郭垂線方向の近傍において数個の方向を検査する。透視画像の線量と撮像される解剖学的構造とに依存して、２Ｄイメージにおけるカテーテル先端とその周辺の背景は、異なる強度値を有することが多い。このことによって、２Ｄテンプレートマッチングが、異なる透視画像系列にわたって比較可能なマッチングスコアを生成するのが困難になる。本発明の１つの実施形態では、イメージの１つのピクセルに関するイメージパッチを２値化することによってマッチングを簡略化する。この２値化は、バンドパスフィルタリングされたイメージに適用される。
【００４５】
イメージパッチを２値化するための最適な局所的閾値を見つけるための手法例に、大津法（Otsu's method）がある。大津法は、クラス間分散
を最大化することによって、２つのガウシアンを分離する最適な閾値ｔ＊を選択する。
【数１】
ここでは、Ｌはイメージグレーレベルの個数であり、
は以下のように定義される。
【００４６】
【数２】
【００４７】
ここでは、μＴは画像全体の平均強度であり、μ１は１つの区画の平均強度であり、μ２は別の区画の平均強度であり、ω１は第１の区画の相対的な重みであり、ω２は第２の区画の相対的な重みである。図９は、大津法によって２値化された結果に最も近いカテーテル先端近傍のイメージパッチの例を示す。
【００４８】
図１０に示された形状１００である２Ｄテンプレートが、その先端を中心として回転される。このことは図中で矢印１１０によって示されている。特定の事前決定された方向で、たとえば１５°の回転角度ごとに、２Ｄテンプレートと、２値化されたイメージパッチにおいて該２Ｄテンプレートに重なるピクセルとの間で相互相関が計算される。詳細には、２Ｄテンプレートに含まれるピクセルと、２値化されたイメージパッチに含まれる該２Ｄテンプレートに重なるピクセルとにおいて、２つのピクセルが同じ（黒色または白色）である場合に１を増分し、２つのピクセルが異なる場合には１を減分することにより、テンプレートマッチングスコアを計算する。
【００４９】
各画像面において、最高の相互相関を有する候補ピクセルが４つずつ選択される。カテーテルが３Ｄで傾斜している場合、その先端は２Ｄテンプレートと非常に異なって見える場合がある。この場合、相互相関スコアは低くなるため、先端は前記４つの候補ピクセルのいずれにも存在しない可能性がある。しかし大抵は、先端は少なくとも１つの画像面では垂直に見え、両平面に所属する８つの候補ピクセルに存在する。傾斜したカテーテルの検出は、次のステップで説明する３Ｄテンプレートマッチングによって処理することができる。動きまたは画像ノイズに起因してカテーテルがブラーを有する場合、正確なカテーテル先端は前記候補ピクセルには存在しない可能性がある。図１１（ａ）〜（ｂ）は４つの先端候補の選択を示す。図１１（ａ）は複数の候補ピクセルを示しており、これらは、輪郭から外側を指す矢印によって示されている。図１１（ｂ）は、最高の相互相関スコアを有するピクセルに相応する４つの矢印のみを示している。
【００５０】
３Ｄテンプレートマッチング：多くの場合、カテーテル先端の２Ｄ投影像はしばしば、２Ｄテンプレートと異なって見える。しかし、投影ジオメトリにしたがえば、１つの画像面におけるカテーテル先端の形状は、別の画像面における形状に関連づけられる。２Ｄテンプレートマッチングは、このような関係を考慮しない。ステップ４４の３Ｄテンプレートマッチングステップでは、３Ｄテンプレートを空間的に回転して２つの画像面に投影することにより、２つの２Ｄテンプレートを生成する。これら２つのカスタマイズされた２Ｄテンプレートは、２Ｄテンプレートマッチングステップで選択されたトップ候補のうちで最良の一致を見つけるのに使用される。
【００５１】
３Ｄテンプレートは、透視画像がロードまたは処理される前に事前計算することができる。３Ｄテンプレートはまず、たとえば切除先端の直径、長さ等であるカテーテル仕様に基づいて構築されるか、または、前処理ステップに関して説明したような画像基準パラメータに基づいて構築されるか、または電極間の距離に基づいて構築される。またこのテンプレート構築では、透視画像上の２Ｄ投影像に、仕様に無い特徴が現れる可能性があることも考慮しなければならない。図１２（ａ）〜（ｃ）に、本発明の実施形態による３Ｄのテンプレートの構築イメージが示されている。図１２（ａ）は透視画像におけるカテーテルの２Ｄ投影像を示しており、図１２（ｂ）は、仕様にある通りのカテーテルを示している。図１２（ａ）に示された、切除先端と第２の電極との間の細い部分の長さおよび直径は仕様にない場合がある。図１２（ｃ）は、この情報を含む３Ｄカテーテルテンプレートを示す。
【００５２】
この３Ｄテンプレートから、２Ｄテンプレートの系列が生成される。透視画像系列が予め取得される場合、この透視画像系列がロードされた後に前記テンプレートは生成される。というのも、３Ｄテンプレートマッチングを行うために２つの画像を関連づけるのに使用される取得角度は、ＤＩＣＯＭヘッダ情報から得られるからである。画像がオンラインによってリアルタイムで取得される場合、取得角度は、画像が取得される前に既知になる。これらの２Ｄテンプレートは事前計算され、生成アルゴリズムは各時点で投影像を計算する代わりに、特定の３Ｄ方向に対応する２Ｄテンプレートを要求する。２Ｄテンプレートを事前計算するためには、３Ｄテンプレートを回転して球面座標でサンプリングする。
【００５３】
図１３（ａ）〜（ｂ）に、３Ｄテンプレートの投影ジオメトリが示されている。図１３（ａ）は、テーブル上のファントム患者１３１に対して、１つの画像面に関して設けられたＣアームシステムを示している。１次角度αおよび２次角度γが０である場合、Ｘ線源管１３０はテーブルの下方にあり、Ｘ線を上方向に放射する。方向矢印１３２によって示された世界座標系における所与の３Ｄ位置はアイソセンタと称され、画像面上の該３Ｄ位置の投影像は以下のように表される：
【数３】
【００５４】
行列
は、変換の系列の組み合わせである。
【００５５】
【数４】
【００５６】
ここではＴｄは、局所的な座標系をアイソセンタからＸ線源まで移動する並進行列であり、ｙ軸上のＳＯＤの距離は以下の通りである：
【数５】
【００５７】
Ｒｘは、前記局所的な座標系をｘ軸を中心として９０°回転する行列である。
【数６】
【００５８】
Ｒｚは、前記局所的な座標系をｚ軸を中心として１８０°回転する行列である。
【数７】
【００５９】
Ｐは投影行列である。
【数８】
【００６０】
ＳＩＤはｘ線源から画像面までの距離であり、ｐはピクセル間隔であり、ｏｘおよびｏｙは、アイソセンタを透過するＸ線を表すピクセル位置である。
【００６１】
画像面Ａは、任意の角度であるαおよびγによる回転Ｒ（α，γ）によって得られる。ここではＲ（α，γ）は以下の通りである：
【数９】
【００６２】
全体の変換は、以下のように記述することができる：
平面Ａでは、
【数１０】
平面Ｂでは、
【数１１】
【００６３】
ここではＴＡ→Ｂは、平面Ａの３Ｄ座標系から平面Ｂへの４×４変換であり、これによってアイソセンタシフトが補償される。
【００６４】
ＡおよびＢの座標系間の関係は未知であるため、最小２乗法を使用してこの関係を計算することができる。平面Ａに所属する２つの画像におけるランドマークの投影行列およびピクセル位置では、平面Ａの座標系における該ランドマークの３Ｄ位置は、｛ｐｉ｝、 ｉ＝１，２，．．．，Ｎによって構築および表現される。ここでは、Ｎはランドマークの数である。平面Ｂでも同様に、平面Ｂの座標系における前記ランドマークの３Ｄ位置は｛ｐ′ｉ｝によって表される。平面ＡおよびＢの座標系の剛体変換によって、｛ｐｉ｝を｛ｐ′ｉ｝に射影する。
【００６５】
ｐ’ｉ＝Ｒｐｉ＋Ｔ＋ｎｉ，
Ｒは３×３の回転行列であり、Ｔは３×１の並進ベクトルであり、ｎｉは３×１のノイズベクトルである。最小２乗の問題によって、ＲおよびＴを求めることができる。最小化すべき関数例に、以下のものがある：
【数１２】
【００６６】
係数ｗｉは、それぞれの対応に対する重みである。これがＲおよびＴに対して求められた後、行列ＴＡ→Ｂを構築することができる。
【００６７】
最小２乗は、以下のようにして求められる。まず、｛ｐｉ｝および｛ｐ′ｉ｝の重心として
を定義する。これらは、以下の数式によって計算される：
【数１３】
および
【数１４】
であると仮定して、３×３行列Ｈを計算する。
【００６８】
【数１５】
【００６９】
上付文字ｔは行列転位を表す。次に、Ｈ、Ｈ＝ＵＤＶｔの特異値分解を見つける。ここでは、ＵおよびＶは３×３の直交行列であり、Ｄは対角行列である。その後、Ｒ＝ＶＵｔとしてＲを計算し、行列式｜Ｒ｜を計算する。｜Ｒ｜＝１である場合、回転行列は正しく計算されることになる。｜Ｒ｜＝−１である場合、Ｒは鏡面変換（mirrored transformation）である。特異値のうち１つ、たとえばλ３が０である場合、回転行列に対する正しい解はＲ＝Ｖ′Ｕｔとなるべきである。ここではＶ′は、Ｖの第３列の符号を変えることによって得られる。Ｈの特異値のうちどれも０でない場合、適切な解を得ることはできず、より良好な解を見つけるためにさらに別のデータが必要である。解が存在すると仮定すると、Ｔは
【数１６】
として計算することができる。
【００７０】
スクリーンに示される画像は、ｕ軸の方向に鏡面変換されることに留意されたい。鏡面変換されたスクリーンの座標は、以下の通りである。
【数１７】
【００７１】
図１３（ｂ）に、サンプリングプロセスのジオメトリが示されている。このサンプリングプロセス中に、ｘｙ平面において−ｙから開始して角度ｒｏｌｌをサンプリングし、ｙで終了し、角度ｐｉｔｃｈを−ｚから３６０°回転する。本発明の限定的でない１つの実施形態では、ｒｏｌｌに関して０°〜１８０°において３６個のサンプルが存在する。本発明の限定的でない別の実施形態では赤道上で、ピッチが約１５°ごとにサンプリングされ、ｙ軸および−ｙ軸上で２つの極に近づくほどサンプリングレートが低減される。特定の方向で各サンプルごとに、角度ｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈを、３Ｄ方向と３Ｄテンプレートの投影像とともに記憶する。
【００７２】
実際のテンプレートマッチングプロセス時には、画像面Ａのサンプルの所与のｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈに対して、画像面Ｂの相応のｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈを求めることができる。画像面Ａのサンプルは、双方向ルックアップテーブルを使用して、画像面Ｂのサンプルに関連づけされる。画像面Ａの方向（ｄｘ，ｄｙ，ｄｚ）に対しては、以下の数式を使用して画像面Ｂにおけるｒｏｌｌおよびｐｉｔｃｈを計算することができる。
【００７３】
まず（ｄｘ，ｄｙ，ｄｚ）を世界座標系に変換する。
【００７４】
ｄｘｗ＝ｄｘ
ｄｙｗ＝−ｄｚ
ｄｚｗ＝−ｄｙ
その後、（ｄｘｗ，ｄｙｗ，ｄｚｗ）を画像面Ｂの座標系１３３に変換する。
【００７５】
（ｄ′ｘｗ，ｄ′ｙｗ，ｄ′ｚｗ）＝ＲＡ→Ｂ×（ｄｘｗ，ｄｙｗ，ｄｚｗ），
ＲＡ→Ｂは、上記から画像面Ａを画像面Ｂに変換する３×３の回転行列である。
【００７６】
最後に（ｄ′ｘｗ，ｄ′ｙｗ，ｄ′ｚｗ）を、３Ｄテンプレート投影ジオメトリによって定義された座標系に変換する。
【００７７】
ｄ′ｘ＝ｄ′ｘｗ
ｄ′ｙ＝−ｄ′ｚｗ
ｄ′ｚ＝−ｄ′ｙｗ
画像面Ｂにおける角度は、以下の数式によって得られる。
【００７８】
ｒｏｌｌ′＝ｃｏｓ−１（−ｄ′ｙ）
ｐｉｔｃｈ′＝ｔａｎ−１（−ｄ′ｘ／ｄ′ｚ）
【００７９】
本発明の１つの実施形態では、先行の２Ｄテンプレートマッチングから得られた８つの候補のうち４つのトップ候補に対して、３Ｄテンプレートマッチングを施す。この候補数は一例であって本発明を限定するものではなく、本発明の別の実施形態では異なる数の候補に対してテンプレートマッチングを施すことができる。各候補ピクセルは、他方の画像において対応するピクセルを有する。このピクセルは、候補ピクセルのエピ極線周辺の領域を走査することによって見つけることができる。１つの画像面からの候補を４つずつとすることもできる。図１４（ａ）〜（ｂ）に、エピ極線に沿って、陰影の帯状部分によって限定された輪郭ピクセルにおいて、対応するピクセルをどのように探索するかが示されている。図１４（ａ）は２つの候補ピクセルを示しており、図１４（ｂ）は、エピ極線に集中しており各候補ピクセルに対応する相応の陰影の帯状部分を示している。本発明の１つの実施形態では、帯状部分の幅は本来の分解能では３０ピクセルであり、これは、トリミングおよびサイズ変更された画像における約１５ピクセルに相応する。
【００８０】
各候補ピクセルと、他方の画像面において対応するピクセルとに対し、異なる方向から投影されたテンプレートを使用してテンプレートマッチングを行う。事前計算されたルックアップテーブルに含まれるすべてのテンプレート対を使用する。候補ピクセルが最高のテンプレートマッチングスコアを有する場合、この候補ピクセルをカテーテル先端であると見なす。最高スコアに達したテンプレートから、カテーテル先端の３Ｄ方向が求められる。
【００８１】
３Ｄ再構築：ステップ４５において先端の３Ｄ位置を求める。図１６に、カテーテル先端の３Ｄ位置の計算が示されている。ここで図１６を参照すると、カテーテル先端を両画像１６１，１６２において検出した後、各平面内のピクセルから無限に延在する２つの射線１６３，１６４の交点１６５から、該カテーテル先端の３Ｄ位置を求めることができる。較正エラーおよび検出エラーに起因して、これらの射線は画像１６６に示されているように、３Ｄ空間において正確に交差しない。本発明の１つの実施形態では、カテーテル位置を、２つの射線が最接近する場所の該２つの射線間の中間点１６７として定義する。
【００８２】
画像融合：検出されたカテーテル先端を、３ＤボリュームおよびＭＰＲレンダリングと融合することができる。図１７に、ＤｙｎａＣＴデータとの画像統合例が示されている。上方の２つの観察面は、バイプレーン透視画像を示している。矢印１７１，１７２はカテーテル先端の２Ｄ方向を示しており、矢印の基点はカテーテル先端にある。下方の左側の表示面は、カテーテル先端とＭＲＰ画像とを重ね合わせたものである。下方の右側の表示面は、カテーテル先端の３ＤモデルをＤｙｎａＣＴデータのボリュームレンダリングと一緒に表示している。ここでは、対象物はＤｙｎａＣＴ再構築と透視画像取得との間に動かないので、画像レジストレーションは必要ないことを前提とする。対象物が動くのは、３Ｄボリュームが術前のＣＴデータまたはＭＲデータから取得される場合に起こるが、対象物が動いた場合には画像レジストレーションを実施して、画像融合を行えるようにしなければならない。
【００８３】
本発明の別の実施形態によるアルゴリズムを、モノプレーンシステムに適用することができる。単一平面を１つの角度で１回位置決定することにより、上記の方法を使用してカテーテルを３Ｄで検出することができる。この場合、モノプレーン装置が２つの異なる角度から画像を取得する間、カテーテルを定常位置に維持しなければならない。
【００８４】
本願の開示内容で記載されたパラメータは、特定のテスト用の画像で有用であることに留意すべきである。これらのパラメータは一例であって本発明を限定するものではなく、本発明の別の実施形態では、異なる画像サイズおよびコントラストを有する異なる画像に対してパラメータ値を調整することができる。
【００８５】
システム構成：本発明の実施形態は、種々の形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊用途の処理で実現でき、またこれらの組み合わせで実現できることを理解すべきである。１つの実施形態では、本発明をコンピュータ可読プログラム記憶装置上に実装されたアプリケーションプログラムとしてソフトウェアで具現化することもできる。このアプリケーションプログラムは任意の適切なアーキテクチャを持つマシンにアップロードし、該マシンによって実行することができる。
【００８６】
図１８は、本発明の１つの実施形態による、カテーテル先端位置決定方法を実施するためのコンピュータシステム例のブロック図である。ここで図１８を参照すると、本発明を実施するためのコンピュータシステム１８１は、とりわけ中央処理ユニット（ＣＰＵ）１８２と、メモリ１８３と、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１８４とを有する。コンピュータシステム１８１は全般的に、Ｉ／Ｏインタフェース１８４を介してディスプレイ１８５および種々の入力装置１８６、例えばマウスやキーボードと接続されている。補助回路としては、キャッシュ、電源、クロック回路、及び通信バスのような回路を含んでいてよい。メモリ１８３はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ディスク駆動装置、テープ駆動装置等またはそれらの組み合わせを含みうる。本発明をメモリ１８３に記憶されているルーチン１８７として実現し、信号ソース１８８からの信号を処理するＣＰＵ１８２によって実行することができる。また、計算装置１８１は汎用コンピュータシステムであるが、本発明のルーチン１８７を実行する場合には特定用途向けコンピュータシステムにもなる。
【００８７】
コンピュータシステム１８１はオペレーティングシステムおよびマイクロ命令コードも有する。本明細書に記載された様々なプロセスや機能はマイクロ命令コードの一部であってもよいし、オペレーティングシステムを介して実行されるアプリケーションプログラム（またはこれらの組合せ）の一部であってもよい。加えて、他の様々な周辺機器を、付加的なデータ記憶装置や印刷装置のようなコンピュータプラットフォームに接続してもよい。
【００８８】
さらに、構成要素であるシステムコンポーネントと添付図面に描かれた方法ステップのうちのいくつかはソフトウェアとして実施することができるので、システムコンポーネント（又はプロセスステップ）間の実際の接続は本発明のプログラムの仕方に応じて異なりうる。本明細書において開示されている本発明の思想が提供されれば、当業者であれば本発明の実施形態またはコンフィギュレーションと類似するものを推考できる。
【００８９】
有利な実施形態を参照して本発明を詳細に説明してきたが、当業者には、添付された請求項において示されている本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、本発明に対して様々な変更及び置き換えを為しうることが理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の１つの実施形態によるＸ線ベースのカテーテル位置決定を行うための装置の概略図である。
【図２】本発明の１つの実施形態によるカテーテル位置決定を行うためのシステム例のブロック図である。
【図３】本発明の１つの実施形態による検出カスケードの一例の構造を示す。
【図４】本発明の１つの実施形態によるＸ線ベースのカテーテル追跡を行うための検出カスケードの一例のフローチャートである。
【図５】本発明の１つの実施形態による、強調されて前処理された一時的な画像の効果を示す。
【図６】本発明の１つの実施形態によるバンドパスフィルタ前処理の効果を示す。
【図７】本発明の１つの実施形態による候補ピクセル選択画像を示す。
【図８】本発明の１つの実施形態による２次元テンプレートマッチングにおける垂線方向を示す。
【図９】本発明の１つの実施形態によるカテーテル先端近傍のイメージパッチの例と、これらのイメージパッチの２値化されて得られたイメージの例とを示す。
【図１０】本発明の１つの実施形態によるカテーテル先端を中心とする２Ｄテンプレートの回転のイメージを示す。
【図１１】本発明の１つの実施形態による、輪郭ピクセルからのトップ候補の選択のイメージを示す。
【図１２】本発明の１つの実施形態による３Ｄテンプレートの構築イメージを示す。
【図１３】本発明の１つの実施形態による３Ｄテンプレート投影ジオメトリの一例を示す。
【図１４】本発明の１つの実施形態によるエピ極線近傍の関連のピクセルの探索を示す。
【図１５】本発明の１つの実施形態によるエピ極線の定義を示す。
【図１６】本発明の１つの実施形態による、３Ｄでのカテーテル先端の位置決定を示す。
【図１７】本発明の１つの実施形態による、ＤｙｎａＣＴデータへのカテーテル先端のイメージ融合を示す。
【図１８】本発明の１つの実施形態による、カテーテル先端位置決定方法を実施するためのコンピュータシステム例のブロック図である。
【符号の説明】
【００９１】
１０ ボリューム領域
１１，１２ Ｘ線源
１３，１４ Ｘ線
１５ カテーテル
１６ カテーテル先端
１７，１８ モニタ
１３０ Ｘ線源管
１３１ ファントム患者
１３２ アイソセンタ
１５１，１５２ 光学的中心
１６１，１６２ 画像
１６７ ２つの射線間の中間点
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法において、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
これらのピクセルのうちでカテーテル領域の内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかの候補カテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補カテーテル先端ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射し、他方の射線は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像のサイズを標準化し、該画像系列の対の各画像において画像背景を均質化する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記画像背景を均質化する際に、
平均的イメージを、前記画像系列のうち１つの画像系列のブラー付きの第１の画像として初期化し、
該平均的イメージを、該画像系列におけるすべての画像にわたって、
Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）・Ｉｎ
にしたがって更新し、
ここではＩｎはｎ番目の画像であり、Ｍｎはｎ番目の平均的イメージであり、αは重みづけ係数であり、
強調されたイメージＥｎを、Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）から計算する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記画像背景を均質化する際に、バンドパスフィルタを画像に適用する、請求項２記載の方法。
【請求項５】
各カテーテル輪郭に沿った垂線方向を推定する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
各カテーテル輪郭を２Ｄカテーテルテンプレートにマッチングする際に、
該カテーテル輪郭周辺のイメージの領域を２値化し、
該２Ｄカテーテルテンプレートを、カテーテル輪郭に沿った推定垂線方向にしたがって方向決定し、
該２Ｄカテーテルテンプレート内の各ピクセルと２値化されたイメージ領域内でオーバーラップするピクセルとが同じである場合には相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを選択する、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記２Ｄテンプレートを、前記推定前記垂線方向に近い方向に適用する、請求項６記載の方法。
【請求項８】
候補カテーテル先端ピクセルを３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングする際に、
前記３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、前記画像のうち１つの画像における該候補カテーテル先端ピクセルと、他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルとに適用し、
該２Ｄ投影像における各ピクセルと候補カテーテル先端領域に存在しオーバーラップするピクセルとが同じである場合、相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセル間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを前記カテーテル先端として選択する、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記他方の画像において前記候補カテーテル先端ピクセルのエピ極線周辺の領域を探索することにより、該他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルを見つける、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像を事前計算するために、
該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｙからｙまでの第１の角度によって１８０°回転し、
該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｚから開始する第２の角度によって３６０°回転し、該２Ｄ投影像をルックアップテーブルに記憶する、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
１つの画像における候補ピクセルの最良の相互相関スコアによって、２Ｄ投影像の第１の角度および第２の角度を求め、
該１つの画像の座標系を前記他方の画像の座標系に変換することにより、該他方の画像に関する該２Ｄ投影像の対応する第１の角度および第２の角度を求める、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
検出された前記カテーテル先端を、ボリュームレンダリングまたは多断層再構成レンダリングされた画像に融合する、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記２つの射線が交差していない場合、該２つの射線が相互に最接近する場所における該２つの射線間の中間点を３Ｄ先端位置として選択する、請求項１記載の方法。
【請求項１４】
カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法において、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの処理された２次元のＸ線透視画像の対を供給し、該Ｘ線透視画像はそれぞれこの時点では、該カテーテルをセグメンテーションするために既に処理されているステップと、
該カテーテル周辺のイメージ領域を２値化し、２Ｄカテーテルテンプレートを該カテーテルの推定垂線方向にしたがって方向決定するステップと、
２Ｄテンプレートに含まれる各ピクセルと２値化された該イメージ領域に含まれるオーバーラップするピクセルとが同じである場合には相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを候補カテーテル先端ピクセルとして選択するステップと、
３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、該画像のうち一方の画像における候補ピクセルと他方の画像に含まれ該候補ピクセルに関連するピクセルとに適用するステップと、
２Ｄ投影像に含まれる各ピクセルと候補先端領域に含まれるオーバーラップするピクセルとの間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルをカテーテル先端ピクセルとして選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を、該２つの画像それぞれにおける該カテーテルの２Ｄ位置から検出するステップ
とを有することを特徴とする方法。
【請求項１５】
各画像を画像系列から取得し、
各画像には、ピクセルの２Ｄグリッド上で定義された複数の強度が含まれる、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
各画像を前処理して、該画像のサイズを標準化し、該画像系列の対の各画像において画像背景を均質化する、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記カテーテルをセグメンテーションするステップで、画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較する、請求項１４記載の方法。
【請求項１８】
カテーテル領域内部のピクセルを除去し、カテーテル輪郭を生成する、請求項１４記載の方法。
【請求項１９】
前記カテーテル先端の３Ｄ位置を検出するステップにおいて、
前記画像対の１つの画像における選択されたピクセルから投射された射線と、該画像対の他方の画像において対応するピクセルから投射された射線との交点を見つける、請求項１４記載の方法。
【請求項２０】
コンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置において、
カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法のステップを実施するための、コンピュータによって実行可能な命令のプログラムを実装し、
該方法は、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
カテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかの候補カテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射する、他方の射線は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有することを特徴とする、コンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２１】
前記方法は、前記画像のサイズを標準化し、前記画像系列の対の各画像において画像背景を均質化する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２２】
前記画像背景を均質化する際に、
平均的イメージを、前記画像系列のうち１つの画像系列のブラー付きの第１の画像として初期化し、
該平均的イメージを、該画像系列におけるすべての画像にわたって、
Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）・Ｉｎ
にしたがって更新し、
ここではＩｎはｎ番目の画像であり、Ｍｎはｎ番目の平均的イメージであり、αは重みづけ係数であり、
強調されたイメージＥｎを、Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）から計算する、請求項２１記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２３】
前記画像背景を均質化する際に、バンドパスフィルタを画像に適用する、請求項２１記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２４】
前記方法において、各カテーテル輪郭に沿った垂線方向を推定する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２５】
各カテーテル輪郭を２Ｄカテーテルテンプレートにマッチングする際に、
該カテーテル輪郭周辺のイメージ領域を２値化し、
該２Ｄカテーテルテンプレートを、カテーテル輪郭に沿った推定垂線方向にしたがって方向決定し、
２Ｄテンプレート内の各ピクセルと２値化された該イメージ領域内でオーバーラップするピクセルとが同じである場合には相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを選択する、請求項２４記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２６】
前記方法において、前記２Ｄテンプレートを、前記推定垂線方向に近い方向に適用する、請求項２５記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２７】
候補カテーテル先端ピクセルを３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングする際に、
前記３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、前記画像のうち１つの画像における該候補カテーテル先端ピクセルと、他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルとに適用し、
該２Ｄ投影像における各ピクセルと候補カテーテル先端領域に存在しオーバーラップするピクセルとが同じである場合、相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセル間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを前記カテーテル先端として選択する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２８】
前記他方の画像において前記候補カテーテル先端ピクセルのエピ極線周辺の領域を探索することにより、該他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルを見つける、請求項２７記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２９】
前記３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像を事前計算するために、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｙからｙまでの第１の角度によって１８０°回転し、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｚから開始する第２の角度によって３６０°回転し、該２Ｄ投影像をルックアップテーブルに記憶する、請求項２７記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項３０】
前記方法において、１つの画像における候補ピクセルの最良の相互相関スコアによって、２Ｄ投影像の第１の角度および第２の角度を求め、
該１つの画像の座標系を前記他方の画像の座標系に変換することにより、該他方の画像に関する該２Ｄ投影像の対応する第１の角度および第２の角度を求める、請求項２９記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項３１】
前記方法において、検出された前記カテーテル先端を、ボリュームレンダリングまたは多断層再構成レンダリングされた画像に融合する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項３２】
前記２つの射線が交差していない場合、該２つの射線が相互に最接近する場所における該２つの射線間の中間点を３Ｄ先端位置として選択する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項１】
カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法において、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
これらのピクセルのうちでカテーテル領域の内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかの候補カテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補カテーテル先端ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射し、他方の射線は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像のサイズを標準化し、該画像系列の対の各画像において画像背景を均質化する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記画像背景を均質化する際に、
平均的イメージを、前記画像系列のうち１つの画像系列のブラー付きの第１の画像として初期化し、
該平均的イメージを、該画像系列におけるすべての画像にわたって、
Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）・Ｉｎ
にしたがって更新し、
ここではＩｎはｎ番目の画像であり、Ｍｎはｎ番目の平均的イメージであり、αは重みづけ係数であり、
強調されたイメージＥｎを、Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）から計算する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記画像背景を均質化する際に、バンドパスフィルタを画像に適用する、請求項２記載の方法。
【請求項５】
各カテーテル輪郭に沿った垂線方向を推定する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
各カテーテル輪郭を２Ｄカテーテルテンプレートにマッチングする際に、
該カテーテル輪郭周辺のイメージの領域を２値化し、
該２Ｄカテーテルテンプレートを、カテーテル輪郭に沿った推定垂線方向にしたがって方向決定し、
該２Ｄカテーテルテンプレート内の各ピクセルと２値化されたイメージ領域内でオーバーラップするピクセルとが同じである場合には相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを選択する、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記２Ｄテンプレートを、前記推定前記垂線方向に近い方向に適用する、請求項６記載の方法。
【請求項８】
候補カテーテル先端ピクセルを３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングする際に、
前記３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、前記画像のうち１つの画像における該候補カテーテル先端ピクセルと、他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルとに適用し、
該２Ｄ投影像における各ピクセルと候補カテーテル先端領域に存在しオーバーラップするピクセルとが同じである場合、相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセル間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを前記カテーテル先端として選択する、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記他方の画像において前記候補カテーテル先端ピクセルのエピ極線周辺の領域を探索することにより、該他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルを見つける、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像を事前計算するために、
該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｙからｙまでの第１の角度によって１８０°回転し、
該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｚから開始する第２の角度によって３６０°回転し、該２Ｄ投影像をルックアップテーブルに記憶する、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
１つの画像における候補ピクセルの最良の相互相関スコアによって、２Ｄ投影像の第１の角度および第２の角度を求め、
該１つの画像の座標系を前記他方の画像の座標系に変換することにより、該他方の画像に関する該２Ｄ投影像の対応する第１の角度および第２の角度を求める、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
検出された前記カテーテル先端を、ボリュームレンダリングまたは多断層再構成レンダリングされた画像に融合する、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記２つの射線が交差していない場合、該２つの射線が相互に最接近する場所における該２つの射線間の中間点を３Ｄ先端位置として選択する、請求項１記載の方法。
【請求項１４】
カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法において、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの処理された２次元のＸ線透視画像の対を供給し、該Ｘ線透視画像はそれぞれこの時点では、該カテーテルをセグメンテーションするために既に処理されているステップと、
該カテーテル周辺のイメージ領域を２値化し、２Ｄカテーテルテンプレートを該カテーテルの推定垂線方向にしたがって方向決定するステップと、
２Ｄテンプレートに含まれる各ピクセルと２値化された該イメージ領域に含まれるオーバーラップするピクセルとが同じである場合には相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを候補カテーテル先端ピクセルとして選択するステップと、
３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、該画像のうち一方の画像における候補ピクセルと他方の画像に含まれ該候補ピクセルに関連するピクセルとに適用するステップと、
２Ｄ投影像に含まれる各ピクセルと候補先端領域に含まれるオーバーラップするピクセルとの間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルをカテーテル先端ピクセルとして選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を、該２つの画像それぞれにおける該カテーテルの２Ｄ位置から検出するステップ
とを有することを特徴とする方法。
【請求項１５】
各画像を画像系列から取得し、
各画像には、ピクセルの２Ｄグリッド上で定義された複数の強度が含まれる、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
各画像を前処理して、該画像のサイズを標準化し、該画像系列の対の各画像において画像背景を均質化する、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記カテーテルをセグメンテーションするステップで、画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較する、請求項１４記載の方法。
【請求項１８】
カテーテル領域内部のピクセルを除去し、カテーテル輪郭を生成する、請求項１４記載の方法。
【請求項１９】
前記カテーテル先端の３Ｄ位置を検出するステップにおいて、
前記画像対の１つの画像における選択されたピクセルから投射された射線と、該画像対の他方の画像において対応するピクセルから投射された射線との交点を見つける、請求項１４記載の方法。
【請求項２０】
コンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置において、
カテーテル先端を３次元空間で位置決定する方法のステップを実施するための、コンピュータによって実行可能な命令のプログラムを実装し、
該方法は、
異なる観察角度から取得されたカテーテルの２次元のＸ線透視画像の系列の対を供給し、各Ｘ線透視画像は、ピクセルの２Ｄグリッドで定義された複数の強度を有するステップと、
画像強度ヒストグラム勾配を閾値比較することによって相応の画像の対において１つまたは複数のカテーテル領域をセグメンテーションするステップと、
カテーテル領域内部にあるピクセルを除去してカテーテル輪郭を生成するステップと、
該カテーテル輪郭をカテーテルの２Ｄテンプレートにマッチングし、複数の候補カテーテル先端ピクセルを選択するステップと、
該画像の対における該候補カテーテル先端ピクセルのうち少なくとも幾つかの候補カテーテル先端ピクセルを、カテーテル先端の３Ｄテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングし、最も一致する候補ピクセルをカテーテル先端として選択するステップと、
該カテーテル先端の３Ｄ位置を２つの射線の交点から検出し、該２つの射線のうち１つは、該画像の対のうち１つの画像において選択されたピクセルから投射する、他方の射線は、該画像の対の他方の画像にある関連のピクセルから投射するステップ
とを有することを特徴とする、コンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２１】
前記方法は、前記画像のサイズを標準化し、前記画像系列の対の各画像において画像背景を均質化する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２２】
前記画像背景を均質化する際に、
平均的イメージを、前記画像系列のうち１つの画像系列のブラー付きの第１の画像として初期化し、
該平均的イメージを、該画像系列におけるすべての画像にわたって、
Ｍｎ＝α・Ｍｎ−１＋（１−α）・Ｉｎ
にしたがって更新し、
ここではＩｎはｎ番目の画像であり、Ｍｎはｎ番目の平均的イメージであり、αは重みづけ係数であり、
強調されたイメージＥｎを、Ｅｎ＝Ｉｎ＋ｍｉｎ（Ｉｎ−Ｍｎ，０）から計算する、請求項２１記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２３】
前記画像背景を均質化する際に、バンドパスフィルタを画像に適用する、請求項２１記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２４】
前記方法において、各カテーテル輪郭に沿った垂線方向を推定する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２５】
各カテーテル輪郭を２Ｄカテーテルテンプレートにマッチングする際に、
該カテーテル輪郭周辺のイメージ領域を２値化し、
該２Ｄカテーテルテンプレートを、カテーテル輪郭に沿った推定垂線方向にしたがって方向決定し、
２Ｄテンプレート内の各ピクセルと２値化された該イメージ領域内でオーバーラップするピクセルとが同じである場合には相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセルの相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを選択する、請求項２４記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２６】
前記方法において、前記２Ｄテンプレートを、前記推定垂線方向に近い方向に適用する、請求項２５記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２７】
候補カテーテル先端ピクセルを３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像にマッチングする際に、
前記３Ｄカテーテルテンプレートの事前計算された複数の２Ｄ投影像を、前記画像のうち１つの画像における該候補カテーテル先端ピクセルと、他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルとに適用し、
該２Ｄ投影像における各ピクセルと候補カテーテル先端領域に存在しオーバーラップするピクセルとが同じである場合、相互相関スコアを増加し、両ピクセルが異なる場合には相互相関スコアを減少することにより、両ピクセル間の相互相関を計算し、最良の相互相関スコアを有するピクセルを前記カテーテル先端として選択する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２８】
前記他方の画像において前記候補カテーテル先端ピクセルのエピ極線周辺の領域を探索することにより、該他方の画像に存在し該候補カテーテル先端ピクセルに対応するピクセルを見つける、請求項２７記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項２９】
前記３Ｄカテーテルテンプレートの２Ｄ投影像を事前計算するために、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｙからｙまでの第１の角度によって１８０°回転し、該３Ｄカテーテルテンプレートを−ｚから開始する第２の角度によって３６０°回転し、該２Ｄ投影像をルックアップテーブルに記憶する、請求項２７記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項３０】
前記方法において、１つの画像における候補ピクセルの最良の相互相関スコアによって、２Ｄ投影像の第１の角度および第２の角度を求め、
該１つの画像の座標系を前記他方の画像の座標系に変換することにより、該他方の画像に関する該２Ｄ投影像の対応する第１の角度および第２の角度を求める、請求項２９記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項３１】
前記方法において、検出された前記カテーテル先端を、ボリュームレンダリングまたは多断層再構成レンダリングされた画像に融合する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項３２】
前記２つの射線が交差していない場合、該２つの射線が相互に最接近する場所における該２つの射線間の中間点を３Ｄ先端位置として選択する、請求項２０記載のコンピュータ読み出し可能なプログラム記憶装置。
【図４】
【図１５】
【図１８】
【図１】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１６】
【図１７】
【図１５】
【図１８】
【図１】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２００７−２９６３４１（Ｐ２００７−２９６３４１Ａ）
【公開日】平成１９年１１月１５日（２００７．１１．１５）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２００７−１１８７２２（Ｐ２００７−１１８７２２）
【出願日】平成１９年４月２７日（２００７．４．２７）
【出願人】（５９３０６３１０５）シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド (156)
【氏名又は名称原語表記】Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ＵＳＡ，Ｉｎｃ．
【住所又は居所原語表記】５１ Ｖａｌｌｅｙ Ｓｔｒｅａｍ Ｐａｒｋｗａｙ，Ｍａｌｖｅｒｎ，ＰＡ １９３５５−１４０６，Ｕ．Ｓ．Ａ．
【出願人】（３９００３９４１３）シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト (2,104)
【氏名又は名称原語表記】Ｓｉｅｍｅｎｓ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ
【住所又は居所原語表記】Ｗｉｔｔｅｌｓｂａｃｈｅｒｐｌａｔｚ ２， Ｄ−８０３３３ Ｍｕｅｎｃｈｅｎ， Ｇｅｒｍａｎｙ
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１１月１５日（２００７．１１．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１１８７２２（Ｐ２００７−１１８７２２）
【出願日】平成１９年４月２７日（２００７．４．２７）
【出願人】（５９３０６３１０５）シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド (156)
【氏名又は名称原語表記】Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ＵＳＡ，Ｉｎｃ．
【住所又は居所原語表記】５１ Ｖａｌｌｅｙ Ｓｔｒｅａｍ Ｐａｒｋｗａｙ，Ｍａｌｖｅｒｎ，ＰＡ １９３５５−１４０６，Ｕ．Ｓ．Ａ．
【出願人】（３９００３９４１３）シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト (2,104)
【氏名又は名称原語表記】Ｓｉｅｍｅｎｓ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ
【住所又は居所原語表記】Ｗｉｔｔｅｌｓｂａｃｈｅｒｐｌａｔｚ ２， Ｄ−８０３３３ Ｍｕｅｎｃｈｅｎ， Ｇｅｒｍａｎｙ
【Ｆターム（参考）】
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