用于心内超声心动图的智能图像导航制造技术

本发明专利技术总体上涉及用于ICE（心内超声心动图）的智能图像导航，并且特别地涉及用于ICE的导管的自动导航。提供了用于在患者体内自动导航导管的系统和方法。接收患者体内的导管的当前视图的图像。使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合。基于所述动作集合，使用机器人导航系统在患者体内从当前视图朝向目标视图来自动导航所述导管。朝向目标视图来自动导航所述导管。朝向目标视图来自动导航所述导管。

【技术实现步骤摘要】
用于心内超声心动图的智能图像导航


[0001]本专利技术总体上涉及用于ICE（心内超声心动图）的智能图像导航，并且特别地涉及用于ICE的导管的自动导航。

技术介绍

[0002]ICE（心内超声心动图）是用于心脏电生理过程的所确立的成像模态。ICE使得操作者能够在没有全身麻醉的情况下可视化心脏解剖结构、血流和设备，并且因此非常适合于治疗指导和不良事件检测和监测。尽管有这些优点，但是在电生理过程期间仅偶尔使用ICE。这是由于执行ICE的复杂性、ICE导管的有限视野、在ICE过程期间要求两个操作者、以及对有效操纵和成像的广泛训练的需要。

技术实现思路

[0003]根据一个或多个实施例，提供了用于在患者体内自动导航导管的系统和方法。接收患者体内的导管的当前视图的图像。使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合。基于所述动作集合，使用机器人导航系统在患者体内从当前视图朝向目标视图来自动导航所述导管。
[0004]在一个实施例中，接收患者的术前医学图像。执行所述术前医学图像与所述导管的当前视图的图像之间的第一配准。接收所述术前医学图像与导航到患者体内的预定位置的所述导管的视图的图像之间的第二配准。基于第一配准和第二配准来确定用于将所述导管从当前视图朝向对应于所述术前医学图像的视图导航的机器人导航系统的动作集合。所述术前医学图像是为了规划所述导管针对其被自动导航的相同医学过程而获取的医学图像。
[0005]在一个实施例中，接收对一个或多个保存的医学图像中的保存的医学图像的选择。确定图形中的从表示与所述导管的当前视图的图像相对应的机器人导航系统的配置的第一顶点到表示与所选的保存的医学图像相对应的机器人导航系统的配置的第二顶点的路径。基于所确定的路径来确定用于将所述导管从当前视图朝向所选的保存的医学图像中描绘的视图导航的机器人导航系统的动作集合。在所述导管针对其被自动导航的相同医学过程期间保存所述一个或多个保存的医学图像。通过响应于接收到用户输入将顶点添加到所述图形来在用户导航所述导管时生成所述图形。
[0006]在一个实施例中，接收描绘患者的标准解剖视图的一个或多个图像。确定用于将所述导管从当前视图朝向所述一个或多个图像中描绘的视图导航的机器人导航系统的动作集合。描绘标准解剖视图的所述一个或多个图像包括临床上有意义的视图。
[0007]在一个实施例中，将当前视图的图像与目标视图的图像进行比较以确定相似性度量。重复所述接收、所述确定和所述自动导航，直到相似性阈值被满足。
[0008]在一个实施例中，执行所述导管的当前视图的分类或所述导管的当前视图中的一个或多个感兴趣解剖对象的标识中的至少一个。在所述导管的当前视图中标识所述导管的
当前视图的分类或一个或多个感兴趣解剖对象的标识中的至少一个。
[0009]通过参考以下具体实施方式和附图，本专利技术的这些和其他优点对于本领域普通技术人员而言应当是明显的。
附图说明
[0010]图1示出了根据一个或多个实施例的用于使用机器人导管导航系统来自动导航导管以执行医学过程的框架；图2示出了根据一个或多个实施例的用于使用机器人导管导航系统来自动导航导管以执行医学过程的方法；图3示出了根据用于一个或多个医学图像将导管朝向术前医学图像中描绘的目标视图导航的方法；图4示出了根据用于一个或多个医学图像将导管朝向保存的医学图像中描绘的目标视图导航的方法；图5示出了根据一个或多个实施例的用于生成图形的示意图；图6示出了用于根据一个或多个医学图像将导管朝向患者的标准解剖视图导航的方法；图7示出了根据一个或多个实施例的用于确定用于将导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合的工作流；图8示出了根据一个或多个实施例的用于估计导管的当前视图相对于一个或多个目标视图的相对位置的深度学习模型的网络架构；图9示出了根据一个或多个实施例的其上被标记有感兴趣解剖对象的导管的示例性视图；图10示出了根据一个或多个实施例的导管的示例性视图，其上标识有患者解剖结构的实况量化和治疗设备的实况跟踪；图11示出了可以用于实现一个或多个实施例的示例性人工神经网络；图12示出了可以用于实现一个或多个实施例的卷积神经网络；以及图13示出了可以用于实现一个或多个实施例的计算机的高级框图。
具体实施方式
[0011]本专利技术总体上涉及用于ICE（心内超声心动图）的智能图像导航的方法和系统。本文中描述了本专利技术的实施例以给出对这种方法和系统的视觉理解。数字图像通常由一个或多个对象（或形状）的数字表示组成。在本文中通常在标识和操纵对象方面来描述对象的数字表示。这种操纵是在计算机系统的存储器或其他电路/硬件中完成的虚拟操纵。因此，要理解的是，可以使用存储在计算机系统内的数据在计算机系统内执行本专利技术的实施例。
[0012]本专利技术总体上涉及机器人导管导航系统的自动控制，以在医学过程期间朝着患者的医学图像中描绘的目标视图来导航导管。如本文中所使用的，医学图像中描绘的视图指代医学图像的描绘。因此，通过朝向医学图像中描绘的目标视图来导航导管，对导管进行导航，使得导管的视图与医学图像中描绘的目标视图基本相同。本文中描述的各种实施例提供了目标视图，该目标视图是在术前规划医学图像中描绘的视图、在先前在医学过程期间
获取的加书签的医学图像中描绘的视图、或标准的解剖学上有意义的视图。有利地，本文中描述的实施例提供了高效、精确和可再现的视图恢复和发现。
[0013]图1示出了根据一个或多个实施例的用于使用机器人导管导航系统来自动导航导管以执行医学过程的框架100。下面将参照图1
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10进一步描述图1。图2示出了根据一个或多个实施例的用于使用机器人导管导航系统来自动导航导管以执行医学过程的方法200。方法200的步骤可以由一个或多个合适的计算设备来执行，诸如例如图13的计算机1302。可以执行图1的框架100和图2的方法200，以使用机器人导管导航系统来自动导航导管，以用于各种医学过程，诸如例如ICE、TEE（经食管回声）等。
[0014]在图2的步骤202处，接收患者体内的导管的当前视图的图像。导管的当前视图指代导管在其当前位置处的视图。在一个示例中，如图1所示，当前视图的图像可以被包括在框架100中的当前探针姿态和US（超声）图像外观102中。
[0015]当前视图的图像可以是任何合适的模态，诸如例如CT（计算机断层摄影）、MRI（磁共振成像）、US、x射线、或任何其他医学成像模态或医学成像模态组合。当前视图的图像可以包括2D（二维）图像和/或3D（三维）体积，并且可以包括单个输入医学图像或多个输入医学图像。当前视图的图像可以在该图像被获取时直接从诸如例如CT扫描仪之类的图像获取设备来接收，或者可以通过从计算机系统（例如，PACS（图片存档和通信系统））的存储装置或存储器加载先前获取的医学图像或者接收已经从远程计算机系统传输的医学图像来接收。
[0016]在图2的步骤204处，使用基于机器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算机实现的方法，包括：接收患者体内的导管的当前视图的图像；使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合；以及基于所述动作集合，使用机器人导航系统在患者体内从当前视图朝向目标视图来自动导航所述导管。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合包括：接收患者的术前医学图像；执行所述术前医学图像与所述导管的当前视图的图像之间的第一配准；执行所述术前医学图像与导航到患者体内的预定位置的所述导管的视图的图像之间的第二配准；以及基于第一配准和第二配准来确定用于将所述导管从当前视图朝向对应于所述术前医学图像的视图导航的机器人导航系统的动作集合。3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述术前医学图像是为了规划所述导管针对其被自动导航的相同医学过程而获取的医学图像。4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合包括：接收对一个或多个保存的医学图像中的保存的医学图像的选择；确定图形中的从表示与所述导管的当前视图的图像相对应的机器人导航系统的配置的第一顶点到表示与所选的保存的医学图像相对应的机器人导航系统的配置的第二顶点的路径；以及基于所确定的路径来确定用于将所述导管从当前视图朝向所选的保存的医学图像中描绘的视图导航的机器人导航系统的动作集合。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，进一步包括：在所述导管针对其被自动导航的相同医学过程期间保存所述一个或多个保存的医学图像。6.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，进一步包括：通过响应于接收到用户输入将顶点添加到所述图形来在用户导航所述导管时生成所述图形。7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合包括：接收描绘患者的标准解剖视图的一个或多个图像；以及确定用于将所述导管从当前视图朝向所述一个或多个图像中描绘的视图导航的机器人导航系统的动作集合。8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，其中描绘标准解剖视图的所述一个或多个图像包括临床上有意义的视图。9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：将当前视图的图像与目标视图的图像进行比较以确定相似性度量；以及
重复所述接收、所述确定和所述自动导航，直到相似性阈值被满足。10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：执行所述导管的当前视图的分类或所述导管的当前视图中的一个或多个感兴趣解剖对象的标识中的至少一个；以及标识所述导管的当前视图的分类或所述导管的当前视图中的一个或多个感兴趣解剖对象的标识中的至少一个。11.一种设备，包括：用于接收患者体内的导管的当前视图的图像的装置；用于使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合的装置；以及用于基于所述动作集合使用机器人导航系统在患者体内从当前视图朝向目标视图来自动导航所述导管的装置。12.根据权利要求11所述的设备，其中用于使用基于机器学习的网络来确定用于将所述导管从当前视图朝向目标视图导航的机器人导航系统的动作集合的装置包括：用于接收患者的术前医学图像的装置；用于执行所述术前医学图像与所述导管的当前视图的图像之间的第一配准的装置；用于执行所述术前医学图像与导航到患者体内的预定位置的所述导管的视图的图像之间的第二配准的装置；以及用于基于第一配准和第二配准来确定用于将所述导管从当前视图朝向对应于所述术前医学图像的视图导航的机器人导航系统的动作...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖芮，金荣浩，J，
申请(专利权)人：美国西门子医疗系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：