JP2008541859A - 3d−2d姿勢推定に基づく案内方法及び生の気管支鏡検査への応用を有する3d−ctレジストレーション - Google Patents
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Abstract
Description
気管支鏡を高速粗追跡するために、画像IRc上の20の特色点piが選択される。IVはIRcのためのマッチング仮想画像であり、従ってpi毎に奥行きマップ情報を提供する。各piは奥行きマップによって与えられる関連奥行きを有し、その3D位置はWiまたは(Xi,Yi,Zi)によって与えられる。各特色点piは、IR5におけるそれらの新しい画像位置(ui,vi)を入手するために、フレームIR2、IR3、IR4、及びIR5を通して追跡される。特色点の選択基準は、それを追跡するために使用されている方法に完全に依存する。以下に、選択方法に先立って追跡方法を説明するのは、この理由からである。
画像IRc内で選択された1つの点は、フレームIR2、IR3、IR4、及びIR5を通して追跡しなければならない。先行フレームIRi内の特色点毎に次のフレームIRi+1内にマッチングする対応点を見出すことによって、特色点の追跡がフレーム毎に行われる。マッチングは、IRi内の点(x,y)の先行位置に生じたローカルシフト(v* x,v* y)を見出すことによって行われる。これは、IRi内の点(x,y)及びIRi+1内のシフトした点の周囲の画像強度パッチの自乗差の和(SSD)を最小にする。
追跡の前に、フレームIRcから特色点piが選択される。特色をベースとするアプローチは、計算を節約するために少量の画像データを使用することを試み、若干の場合には頑強性を改善する。特色をベースとする追跡の場合の第1のステップは、1組の特色点を選択することである。ある点は、もしそれが次のフレームにおいて良好なマッチが得られる見込みがあれば、より良い選択であると考えられる。Triggsによれば、各画像マッチング法は対応する自己マッチングをベースとする特色点検出器を限定し、もしある点がそれ自体と正確にマッチすることができなければ、それは他の如何なる点ともしっかりとマッチすることはできない[9]。従って、小さい運動の下でシフトした画像パッチとそれ自体とのマッチングによって得られた相関またはSSDピークの鋭さが、多くの方法のためのキー基準にされてきた[8−10]。
特色点Piが選択されて追跡されると、フレームIRc内のその3D位置Wi及びフレームIR5内のその新しい2D位置(ux,vy)が知られる。フレームIRcとIR5との間では気管支鏡は3D運動(R、T)させられる。
姿勢推定ステップの後に、(R、T)のための推定を使用して仮想画像IVが再レンダリングされる。これは、IVを視覚的にIR5に近付ける。しかしながら、ドリフト誤差が存在するために、IVは未だにIR5と良好にマッチしない。可視的なマッチのための基準として相関及びIVに関連する奥行きマップを使用して、精レジストレーションステップはIVとIR5との間の残留運動(RD,TD)を推定する。案内アルゴリズムの1つのループを完了させるために、(RD,TD)を使用してIVが再レンダリングされる。
2つのソースをレジスタする高速手法は、追跡に使用したものと同一の方法を使用することである。唯一の差は、仮想画像IVと実画像IR5との間に対応が見出されることであろう。しかしながら、自己相関基準を使用してIR5上に点が選択される。殆どの情報が暗い領域内に含まれているから、点は、それらが全て暗い領域をサンプルするように選択される。選択された点は、ガウスのピラミッドセットアップにおけるマッチング基準としての相関を使用してIVとマッチされる。次のステップは、姿勢推定アルゴリズムを走らせ、推定された姿勢を使用してIVを更新することである。この方法は高速ではあるが、全ての画像対IV及びIR5のマッチングは良好ではない。この方法の精度は、気管内の分岐点からの気管支鏡の距離、及びIR5内に見られる分岐数に依存する。手動レジストレーションはこれと同じ方法を使用するが、対応点は手動で準備される。
Helfertyらは追跡を行うために、オプティカルフロー制約式を、回転マトリックスの線形化及び仮想画像からの奥行きマップと共に使用している[6]。我々は、仮想画像IVと実画像IR5との精レジストレーションにこのアプローチを使用することを提唱する。
図4は、1対の仮想画像に適用した手動レジストレーションステップを示している。6つの対応点が、2つの画像全域にわたって手動で与えられている。対応と、左側の仮想画像に関連する奥行きマップとを使用し、姿勢推定法によって未知の姿勢が計算されている。左側の仮想画像は、姿勢のための推定を使用して再レンダリングされている。これは、左の画像と右の画像との間にマッチをもたらしている。この姿勢推定法は極めて高速であり、瞬時にマッチを発生する。レジストレーションの精度は、対応の質に依存する。
1.以前に取得した画像データは奥行き情報に伴う予めレコードされた気管支鏡ビデオ画像シーケンスであり、生のソースは気管支鏡からの到来ビデオである。
2.以前に取得した画像データは奥行き情報に伴う予めレコードされた気管支鏡ビデオ画像シーケンスであり、生のソースは3D CT画像を通して対話的にナビゲートする時に取得できるような到来仮想画像である。
応用は、特に画像案内方式の内視鏡検査の分野における遠大な応用を有している。
Claims (27)
- 診断処置に関連して案内を提供する方法であって、
身体管腔(lumen)の以前に取得した画像データを準備するステップと、
上記身体管腔の生の画像データを取得するステップと、
上記以前に取得した画像データと上記生の画像データとをリアルタイムで、またはほぼリアルタイムでレジスタするステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 上記以前に取得した画像データと上記生の画像データとをレジスタするステップは、診断処置中に器具を案内するために使用されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 上記器具は、内視鏡、気管支鏡、結腸内視鏡、または腹腔鏡であることを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 上記以前に取得した画像データは、仮想画像データから導出されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 上記以前に取得した画像データは、コンピュータ化トモグラフィック(CT)画像データから導出されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 上記以前に取得した画像データは、予めレコードされたビデオソースから導出されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 上記生の画像データは、上記診断処置中に取得したビデオデータから導出されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 上記生の画像データは、到来する仮想画像のストリームから導出されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- a)奥行き情報を含む以前に取得した画像データを準備するステップと、
b)生の画像データを供給するために器具を使用するステップと、
c)上記奥行き情報を使用し、また上記生のビデオ画像に関連する複数の点を追跡して上記器具の三次元(3D)運動を推定するステップと、
d)3D−2D姿勢推定問題を解くことによって新しい姿勢を決定するステップと、
e)上記新しい姿勢に基づいて上記以前に取得した画像データを更新するステップと、
f)上記処置を完了させるために、上記ステップc)乃至e)をシステム内において繰り返すステップと、
を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 上記姿勢推定は、回転マトリックスの線形化に基づくことを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 上記器具の3D運動の推定に伴う誤差を最小にするために、精レジストレーションステップを遂行するステップを更に含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 上記精レジストレーションステップは、勾配をベースとするガウス・ニュートン法に基づくことを特徴とする請求項11に記載の方法。
- 上記精レジストレーションステップは、
身体管腔の仮想画像を計算するステップと、
上記身体管腔の仮想画像と、生のビデオ画像との間の費用を最小化するステップと、
を含むことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 上記以前に取得した画像データは、コンピュータ化トモグラフィック(CT)スライスから導出されることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 上記器具は、内視鏡、気管支鏡、結腸内視鏡、または腹腔鏡であることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 上記以前に取得した画像データを上記生の画像データとレジスタし、現在の奥行きマップを求めるステップと、
上記生の画像データに関連する複数の点を選択するステップと、
連続する複数のフレームにわたって上記複数の点を追跡し、上記追跡された点の二次元(2D)運動を推定するステップと、
上記追跡された点の2D運動及び上記現在の奥行きマップを使用して、上記器具の三次元(3D)運動を導出するステップと、
を含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。 - 上記連続フレームの1つにおけるn点の3D位置(Wi)及びそれらの2D画像(ui,vi)は、別の参照フレームにおける透視を通して知られ、
上記姿勢推定は、上記(Wi)及び(ui,vi)を使用して回転及び並進(R,T)について解く、
ことを特徴とする請求項16に記載の方法。 - 上記Rは、姿勢推定中に線形化される三次元マトリックスであることを特徴とする請求項16に記載の方法。
- 身体管腔を通してビューイング器具を案内するシステムであって、
身体管腔の以前に取得した画像データを格納するデータベースと、
上記身体管腔の生の画像データを受信する入力と、
上記データベース及び上記入力と通信し、上記以前に取得した画像データと上記生の画像データとをリアルタイムで、またはほぼリアルタイムでレジスタするように動作するプロセッサと、
を含むことを特徴とするシステム。 - 上記管腔の以前に取得した画像データを格納するデータベースは、奥行き情報を含むことを特徴とする請求項19に記載のシステム。
- 上記プロセッサは更に、
a)上記奥行き情報を使用し、また上記生のビデオ画像に関連する複数の点を追跡して三次元運動を推定し、
b)3D−2D姿勢推定問題を解くことによって新しい姿勢を決定する、
ように動作することを特徴とする請求項19に記載のシステム。 - 上記プロセッサは更に、回転マトリックスを線形化して3D−2D姿勢推定問題を解くように動作することを特徴とする請求項21に記載のシステム。
- 上記プロセッサは更に、三次元運動の推定に伴う誤差を最小化するために、精レジストレーションステップを遂行するように動作することを特徴とする請求項19に記載のシステム。
- 上記精レジストレーションは、勾配をベースとするガウス・ニュートン法を使用することを特徴とする請求項23に記載のシステム。
- 上記精レジストレーションは、
身体管腔の仮想画像を計算し、
上記仮想画像と上記生の画像データとの間の費用を最小化する
ことを含むことを特徴とする請求項23に記載のシステム。 - 上記以前に取得した画像データは、コンピュータ化トモグラフィック(CT)スライスから導出されることを特徴とする請求項19に記載のシステム。
- 上記生の画像データを入手するために、内視鏡、気管支鏡、結腸内視鏡、または腹腔鏡を更に含むことを特徴とする請求項19に記載のシステム。
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