可应用于支气管镜引导的基于图像的全局配准系统和方法技术方案

一种全局配准系统和方法可识别支气管镜的位置，无需大量支气管镜操纵、技术人员介入或者电磁传感器。可以获得3D气管树形式的仿真支气管镜检查（VB）绘图，包括所述气管树中的分支位置的VB视图。从插入到所述气管树的支气管镜接收至少一幅真实支气管镜（RB）视频图像。在计算机上执行本发明专利技术的算法，以识别VB视图最接近所接收到的RB视图的几个最可能的支气管位置，并且根据在所述VB视图中识别的分支位置可确定支气管镜在所述气管树中的3D位置。优选的实施方案涉及对整个气管分岔搜索空间中的所有分支进行快速局部配准搜索，将加权归一化的距离度量值平方和用于发现最佳匹配。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术主要涉及到支气管镜检查，具体地涉及到一种全局配准系统和方法，其可以用在基于图像的支气管镜引导系统及其他应用中，包括其他类型的内窥镜检查操作。
技术介绍
支气管镜检查是一种通常用于肺癌评估的医疗操作。肺癌评估包括两个主要阶段 :1)三维(3D)的多排计算断层照相法(MDCT)图像评估；2)实时支气管镜检查。在MDCT评估过程中，医生使用从患者的MDCT扫描获得的二维(2D)横向切片来识别感兴趣的具体诊断区域(R0I)，例如淋巴结和可疑结节。在这一步骤中，医生还可确定达每个ROI的最近路径并使用2D切片思考设计3D路径。在支气管镜检查过程中，医生操纵柔软的支气管镜沿着心中预先思考设计的确定路径穿过肺气管到达每个ROI。这是通过沿从所述支气管镜检查获得的实时腔内视频输送的路径识别分岔来完成的。这种基于人工的路径设计操作被证明很具挑战性，会在早至第二次气道分叉的时就导致支气管镜检查错误。图像引导的支气管镜检查引导系统使得支气管镜检查更精确。这些系统受仿真支气管镜检查(VB)启发，其中以人胸部的3D MDCT图像作为“仿真环境”。软件定义的虚拟照相机在所述仿真环境中穿过肺部并呈现出3D数据的腔内绘图，也称为VB图像。为了有利于支气管镜检查过程中的引导，所有支气管镜检查引导系统都要依赖某些方法，用于将3D外科手术空间的真实支气管镜图像对3D MDCT仿真空间进行配准。基于用于配准的传感器类型，支气管镜检查引导系统可以是电磁的(EM)或基于图像的。基于EM的引导系统由以下部分组成1)EM场发生器；2)可操纵的EM探针；和3)引导软件。所述EM场发生器可产生环绕患者胸部的EM场。然后通过所述支气管镜的工作通道插入所述可操纵的EM探针，并在外部EM场中对其进行跟踪。在支气管镜检查开始前，使用所述可操纵的探针对外部EM场的坐标系统和MDCT的坐标系统进行校准和同步。这样，在支气管镜检查过程中对EM探针进行追踪时，所述EM探针在所述MDCT坐标系统中的位置在名义上变得已知。这样系统可以实现即时确立支气管镜尖端在3D MDCT坐标系统中的全局位置。不过，附近的金属物体会产生铁磁性设备干扰，导致外部EM场的扭曲。此外，患者呼吸产生的胸部运动会导致配准错误。在外周气管中，因为气管分支会随患者呼吸变小并移动，这些错误会被放大。再者，一旦所述支气管镜被引导至所述ROI，所述可操纵的探针必须从所述支气管镜的工作通道缩回，使得所述活组织检查工具可以被插入以收集ROI组织样品。因此，基于EM的支气管镜检查引导系统虽然可隐含地提供全局配准，但是局部配准仍存在问题。已经有正在进行的研究想结合基于EM和图像的引导方法以试图减少这些问题。基于图像的支气管镜检查引导系统倚赖来自3D MDCT扫描的气管树的体积绘图或表面绘图的腔内图像，目的是确定所述支气管镜的位置。这一般通过将VB图像同真实支气管镜(RB)视频图像进行比较来完成。加权归一化的差分误差平方和(WNSSD) 以及归一化互信息(匪I) 是用来比较所述两种来源图像的度量。配准是使用Powell优化法、单纯形法或梯度法来实现的。所述基于图像的支气管镜检查引导方法倚赖分岔处的局部配准，因此可以较少受到患者呼吸运动的影响。不过，由于这些方法倚赖于支气管镜视频，因此它们会受到由患者咳嗽或粘液堵塞引起的支气管镜视频中的假象的影响。并且，大多数现有系统倚赖于人工配准来进行支气管镜位置的初始化。在实 时支气管镜检查操作过程中，缺少全局配准算法会导致操作时间增加和支气管镜位置某种程度上不确定。这反过来又会导致引导错误。因此，基于图像的支气管镜检查引导方法隐含地可提供出色的局部配准，但无全局配准。全局配准可用在多个领域中，例如图像融合、遥感、目标识别和机器人导航。在机器人导航中确立全局位置的问题同基于图像的计算机引导支气管镜检查领域中的全局配准最为相似。在机器人导航中，全局配准也被称为“机器人绑架问题”，其中，当机器人移动至任意姿态并且没有可用的运动估算值时，必须对机器人的位置进行估算。Moreno等人提出了一种非线性滤波器，称为周期演进位置滤波器，其使用原始传感器数据并递归地判断目前的姿态。其他的使用多假设卡尔曼(Kalman)滤波器、网格随机滤波器和Monte-Carlo定位的方法也已经被用来解决机器人导航中全局配准的问题。在医学成像领域，全局配准主要被用在多模态配准中。Zhang等人描述了一种自适应的基于区域强度的超声和计算机断层摄影配准。Munim等人使用用于配准多患者的磁共振(MR)图像的向量距离函数。Moghari等人描述了一种用于将多个骨折定位在统计学的解剖图谱模型的全局配准方法。主成分分析和无迹卡尔曼滤波器在过去分别被用于局部和全局配准。Fookes等人也描述了一种方法，用于通过把所述问题公式化为将协方差加权的非线性最小二乘函数最小化，配准来自同一患者的多个MR图像。在基于图像的支气管镜检查引导中，研究者已致力于局部配准的问题。但是，很少人从事全局配准的工作，而通过全局配准才可以确立支气管镜的分支位置。Bricault等人提出了一种用来配准的多级策略。在这项工作中，次级分壁从一个分岔到另一个分岔的相对位置改变被用来识别所述支气管镜的分支位置。Shinohara等人描述了一种使用特征空间图像匹配的分支识别方法。不过，这种方法可解决支气管镜跟踪的问题，不能用于全局配准。而且，该方法需要人工初始化
技术实现思路
本专利技术是一种全局配准系统和方法，可用于基于图像的支气管镜检查引导系统及其他应用，包括其他类型的内窥镜操作。通过识别目前的分支位置而恢复同步化，从而有利于全局的、不依赖技术人员的支气管镜检查引导，不需要任何外部设备例如电磁传感器。获得3D气管树的仿真支气管镜检查(VB)绘图，这些中包括所述气管树中分支位置的VB视图。从插入到所述气管树中的支气管镜接收至少一幅真实支气管镜(RB)视频图像。在计算机上执行本专利技术的算法来识别VB视图最接近所接收到的RB视图的几个最可能支气管位置，并且依照VB视图中识别的分支位置来确定所述气管树中支气管镜的3D位置。所述算法可以使用多种技术来加速运算，包括先进行分支内搜索然后进行分支间搜索。具体地，可以对全局气管分岔搜索空间中的所有分支进行快速搜索，以加权归一化的距离度量值平方和来确定最佳匹配。在优选实施方案中，分支内搜索使用预计算的管腔区域外接矩形，同时结合快速的局部配准微调。分支内搜索由下式给出 /KU^i= arg max C(IVJ Ifr)其中C( ·，·)是相似度函数是给定RB视频图像Iv中分支i的最佳观察点，bi是1_的子集且含有分支I中所有的观察点。分支间搜索由下式给出Sa=Mgmm D(ivJfT)L_ θ 1其中= {θ^,θ2，…，θ η丨是从分支内搜索获得的观察点的集合。Θ ·结果显示，所述算法目前对于每个搜索空间分支需要3秒，有准确度随着可视搜索空间减少而提高的趋势。当使用同一分岔的多个视图时，所述算法的准确率大约为90%。当使用所述气管剖视图时——其中测试图像的光照模式与用于所述VB图像的不同，得到89%的全局配准准确度。附图说明图IA和IB显示了支气管镜检查视频图像失真的校正；图2A-2F显示了 3D气管树和仿真支气管本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：W·E·希金斯，R·卡尔，S·A·梅里特，
申请(专利权)人：宾夕法尼亚州研究基金会，
类型：
国别省市：