专利名称：Em校准的实时质量控制的制作方法
技术领域：
本发明总体涉及3D经食管回波(“TEE”)探头的电磁(“EM”)跟踪。本发明尤其涉及在微创介入期间对TEE探头的实时质量控制。
背景技术：
3D TEE探头正在被整合到用于微创心脏治疗的日常临床实践中，并且对体内3DTEE探头的EM跟踪方便了体内搏动心脏手术和治疗流程。3DTEE探头的EM跟踪需要3D TEE探头与EM位置传感器之间的准确校准，并且包括找出超声(“US”)图像中的体素与附接至3D TEE探头的EM位置传感器之间的刚性空间关系。准确的校准和刚性空间关系允许(a)随着3D TEE探头在患者体内移动而估计3D TEE探头的运动，(b)在任意时间将任何TEE体 积映射到通用世界坐标系(例如，X射线成像器的坐标系)中，以及(c)帮助从心脏的运动中分离3D TEE探头的运动。然而，对3D TEE探头的EM跟踪能够由于多种原因变得不准确，这些原因包括(a)在临床环境中不希望的EM场失真(例如，来自X射线机架或手术工具的失真)，(b)BH立置传感器相对于3D TEE探头的意外物理移动，以及(c) EM位置传感器中的一个或多个的部分故障。因为希望将3D TEE探头用于复杂的和高级的心脏流程，因此维持3D TEE探头与EM位置传感器之间的校准是非常重要的。特别地，不正确的校准能够导致对超声体积的不正确的运动估计，从而导致对手木工具的不正确的引导。随着开发出越来越多的高级介入引导系统，彼此适配的模块也越来越多，这ー问题变得尤其突出。因此，存在对这样的自动技术的需求该自动技术能够贯穿整个流程在后台连续监测介入引导系统的准确性和有效性。
发明内容
本发明提供了在手续流程(例如，心脏流程)期间对探头(例如，3D TEE探头)的体内操作质量控制。利用使用由探头可视化的图像的校准方法，本发明连续地测试与探头相关联的校准矩阵的有效性。如果在任意点，所述校准矩阵由于任意原因而变得无效，可以由系统发出警告信号。这能够帮助心脏病专家解决问题，或者切换至另一流程。对于心脏病学家而言，使用这种方法来确保所有系统假设的有效性以及増加对导航/引导系统的信心将变得简单。更具体而言，本发明提供了基于体积运动的方法来监测由探头(例如，3D TEE探头)采集的图像体积与由附接至所述探头的位置传感器(例如，EM位置传感器)采集的跟踪数据之间的校准矩阵。从两个源測量所述体积运动(a)图像体积的图像运动，以及(b)图像体积的跟踪运动。本发明的ー种形式是采用探头(例如，3D TEE探头)、成像装置(例如，超声成像装置)、附接至探头的位置传感器(例如，电磁传感器)、跟踪装置(例如，电磁跟踪装置)和图像引导装置的图像引导的系统。
在操作中，所述探头生成解剖对象(例如，心脏)的图像体积，其中每个图像体积是所述解剖对象的基线图像体积(例如，心脏的完整US体积扫描、心脏的磁共振成像、心脏的计算机断层摄影扫描或分割的心脏模型)的不同子集，并且所述成像装置生成指示所述解剖对象的图像体积的成像数据。在探头生成图像体积时，跟踪装置在坐标系内跟踪所述位置传感器并且所述跟踪装置生成指示对所述位置传感器的跟踪的跟踪数据。配准装置接收来自成像装置的成像数据和来自跟踪装置的跟踪数据，以执行与图像体积和位置传感器之间的空间关系相关联的校准矩阵的验证测试。所述验证测试包括测试相对于校准阈值的基于图像的体积运动与基于跟踪的体积运动之间的绝对差异(differential)。所述基于图像的体积运动表示从成像数据导出的在所述坐标系内所述图像体积的图像运动，并且基于跟踪的体积运动表示从跟踪数据导出的在所述坐标系内所述图像体积的跟踪运动。通过结合相应的附图阅读下文对本发明的多种实施例的详细描述，本发明的上述形式和其他形式以及本发明的多种特征和优点将变得显而易见。详细的描述和附图仅仅是用于例示说明本发明，而并非限制，本发明的范围由权利要求书及其等要件限定。
图I图示了根据本发明的图像引导的系统的示范性实施例。图2图示了如在本领域公知的解剖对象的两个(2)图像体积的示范性体积运动。图3图示了根据本发明的图像引导的系统的示范性操作。图4图示了表示根据本发明的校准矩阵验证测试方法的示范性实施例的流程图。图5图示了表示根据本发明的基于图像的体积运动计算方法的示范性实施例的流程图。图6A和6B图示了表示根据本发明的基于图像的配准方法的两个(2)示范性实施例的流程图。图7图示了表示根据本发明的心脏运动建模方法的第一示范性实施例的流程图。图8图示了表示根据本发明的基于跟踪的体积运动计算方法的示范性实施例的流程图。图9图示了表示根据本发明的校准阈值计算方法的示范性实施例的流程图。
具体实施例方式如先前所述的，本发明提供了 ー种基于运动的方法来验证从探头(例如，3D TEE探头)采集的图像体积与附接至所述探头的位置传感器(例如，EM位置传感器)之间的校准矩阵。如本领域技术人员能够通过下文对图1-9的描述能够认识到的，从两个源测量图像体积运动(a)图像体积的图像运动，以及(b)图像体积的跟踪运动。图I图示了采用成像系统、跟踪系统和配准装置40的图像引导的系统。针对本发明的目的，在本文中将所述成像系统宽泛地定义为包括在结构上被配置成在坐标系内生成解剖对象(例如，心脏10)的图像体积的探头20和在结构上被配置成处理所述图像体积的成像装置21的任何系统。所述成像系统的范例包括，但不限于，任何类型的超声成像系统，特别是ー种利用3D TEE探头的超声成像系统。在一个实施例中，由飞利浦医疗保健部商业出售的iEEE智能回波系统可以作为超声成像系统。针对本发明的目的，在本文中将跟踪系统宽泛地定义为包括附接至探头20的一个或多个位置传感器30和在结构上被配置成在坐标系内跟踪(ー个或多个)位置传感器30的跟踪装置31的任何系统。所述跟踪系统的范例包括，但不限于，任何类型的电磁跟踪系统和任何类型的光学跟踪系统。在一个实施例中，由NDI商业出售的Aimrni 电磁跟踪系统可以作为电磁跟踪系统。针对本发明的目的，在本文中将配准装置40宽泛地定义为在结构上被配置成将由成像数据22指示的图像体积与由跟踪数据32指示的由探头30跟踪的图像体积配准到解剖对象的基线图像体积(例如，心脏10的完整US体积、心脏10的MRI扫描、心脏10的CT扫描或心脏10的分割模型)的任何装置。为此，配准装置40将校准矩阵用作变换，所述变换将所述图像体积中的体素的坐标转换至针对跟踪位置传感器30的坐标系中，并且配准装置40的校准监测器41处理成像数据22和跟踪数据32以测试所述校准矩阵的有效性。为了方便理解所述校准矩阵，图2图示了在坐标系11内解剖对象的基线图像体积 12 (例如，心脏的完整US体积扫描、心脏的MRI扫描、心脏的CT扫描或分割的心脏模型)。操作探头20 (图I)以顺次生成体积图像13i和体积图像13j，并且在探头20生成体积图像13时，在坐标系11内跟踪位置传感器30 (图I)。在实践中，各体积图像13可以重叠，但为了清晰示出每个个体的体积图像13，各体积图像13在图2中被分开。所述校准矩阵提供了变换，所述变换将图像体积13中的体素的坐标转换至坐标系11。这使得图像体积13能够被映射到所述坐标系以用于图像重建的目的。然而，所述校准矩阵可以因为多种原因变得不准确，诸如，例如不希望的场失真、位置传感器30相对于探头20的意外物理移动以及位置传感器30的部分故障。为了测试所述校准矩阵的有效性，校准监测器41測量来自两个源的各图像体积13之间的运动14。第一源是图像体积13的图像运动，并且第二源是图像体积13的跟踪运动。在本文中将提供对图3-9的描述以提供对根据本发明的所述校准矩阵的有效性测试的更详细的解释。图3图示了图像引导的系统的多种示范性操作状态。特别地，系统的图像配准状态50最初包含由配准装置40对所述解剖对象的基线图像体积和校准矩阵51的采集。在实践中，如本领域技术人员所公知的，校准矩阵51可以是由基于几何假体的校准方法、基于图像配准的校准方法或者基于运动的校准方法生成的。所述系统从状态50移动至用于经由探头20 (图I)生成解剖对象(例如，心脏10)的N个图像体积61的体积成像状态60以及用于经由位置传感器30 (图I)获取跟踪信号71的N个读数的传感器跟踪状态70两者，其中跟踪信号71的每个读数对应于所生成的图像体积61。校准矩阵51的准确性对于经由跟踪信号71在所述坐标系内定位每个图像体积61是至关重要的。因此，校准验证状态80利用图像体积61和跟踪信号71来确定所述校准矩阵的有效性。特别地，状态80方便了所述系统对于有效校准矩阵在状态50-80之间的循环操作中，并且反之，状态80由于无效的校准矩阵而进行至校准警告状态90。状态80通过由校准监测器41执行的校准矩阵验证测试方法来实施，如结合图4-9的描述在本文中进ー步解释的。图4图示了流程图100，其表示所述校准矩阵验证测试方法的一个实施例。流程图100的阶段SlOl包含由基于图像的体积运动VMib的校准监测器41的计算，并且流程图100的阶段S102包含由基于跟踪的体积运动VMtb的校准监测器41的计算。针对本发明的目的，在本文中将基于图像的体积运动VMib宽泛地定义为从图像体积61的成像数据22(图I)导出的在坐标系(例如，图2示出的坐标系11)内解剖对象的各图像体积61 (图3)之间的任何运动，并且在本文中将基于跟踪的体积运动VMtb宽泛地定义为从跟踪数据32 (图I)导出的在所述坐标系内解剖对象的各图像体积61之间的任何运动。流程图100的阶段S103包含测试相对于校准阈值CT的基于图像的体积运动VMib与基于跟踪的体积运动VMtb之间的绝对差异。如果所述绝对差异小于校准阈值CT，那么流程图100的阶段S104包含所述校准矩阵的有效验证，所述校准矩阵的有效验证方便了图像体积61的连续生成。反之，如果所述绝对差异不小于校准阈值CT，那么流程图100的阶段S105包含所述校准矩阵的无效验证，所述校准矩阵的无效验证方便警告关于图像体积61可能的失真或不准确。在阶段S104和S105的一个示范性实施例中，当在利用有效校准矩阵生成图像体积61时，停用实时校准警报，并且在所述校准矩阵无效时，激活实时校准警报作为对图像·体积61可能的失真或不准确的警告。在阶段S105的示范性实施例中，将所述解剖对象的区域绘图显示为与所述区域绘图相关联的图像体积61的可能的失真或不准确的警告。在阶段S104和S105的另ー示范性实施例中，可以通过使与无效校准矩阵相关联的绘图的(ー个或多个)区域区别于与有效校准矩阵相关联的绘图的(ー个或多个)区域来显示所述解剖对象的绘图，以作为用于提供与无效的(ー个或多个)区域相关联的图像体积61的可能的失真或不准确的警告的手段。图5图示了流程图110，其表示基于图像的体积运动计算方法，所述方法可以在阶段SlOl (图4)期间执行。这种方法包括处理ー对(i、j)图像体积(例如，图3中示出的图像体积13)。特别地，流程图110的阶段Slll包含在所述坐标系(例如，图3中示出的坐标系11)内确定图像体积61a和图像体积61b的位置，并且流程图110的阶段S112包含对图像体积61a和图像体积61b的确定的位置的运动补偿，所述运动补偿基于所述解剖对象(例如，心脏10)的运动建模。在阶段Slll(图5)的一个示范性实施例中，如在图6A中示出的流程图120包括阶段S121，所述阶段S121包含所述ー对(i、j)图像体积61a和61b的基于图像的配准，所述基于图像的配准经由基于已知图像的刚性或可变形的配准和经由已知的优化度量(例如，交互信息、交叉关联等)。流程图120还包括阶段S122，阶段S122包含利用图像体积61a和61b的所述配准来确定相对于在所述坐标系内图像体积61b的位置VLji的在所述坐标系内图像体积61a的位置VLiit5在阶段Slll (图5)的备选实施例中，如在图6B中示出的流程图130包括阶段S131，阶段S131包含所述ー对(i、j)图像体积61a和61b到所述解剖对象(例如，完全US图像、MRI图像、CT图像或所述解剖对象的分割的模型)的基线图像体积62的基于图像的配准。这些配准可以经由基于图像的刚性或可变形的配准并且经由已知的优化度量(例如，交互信息、交叉关联等)来执行。流程图130还包括阶段S132，阶段S132包含利用图像体积61a到基线图像体积62的配准来确定在所述坐标系内相对于基线图像体积62的图像体积61a的位置VLiit5类似地，利用图像体积61b到基线图像体积62的配准来确定在所述坐标系内相对于基线图像体积62的图像体积61b的位置VLy这方便了确定在所述坐标系内相对于图像体积61b的位置VLji的图像体积61a的位置VLn。在阶段S112(图5)的一个实施例中，如在图7中示出的流程图140包括阶段S141，阶段S141包含在坐标内解剖对象的运动的预测。例如，对于为心脏10的解剖对象，已知的学习算法利用针对心脏时相的心电图信号82、针对呼吸时相的胸带信号83和任何其他额外的感测信号来预测在所述坐标系中心脏10的运动。流程图140还包括阶段S142，阶段S142包含质量图像控制，所述质量图像控制涉及经由所述解剖对象的预测运动的图像体积61a和61b的运动补偿。在解剖对象为心脏10的一个实施例中，与经由ECG信号82的心脏10的舒张时相相对应的图像体积61被阶段S113 (图5)专门应用于质量控制的目的，并且阶段S103 (图4)将仅会处理这些选择的图像体积61的体积运动。应当注意的是，这ー选择假设呼吸运动为最小的。 在备选实施例中，在当呼吸时相与心脏时相回到相同循环的时间间隔处的图像体积61被阶段S113 (图5)专门应用于质量控制的目的，并且阶段S103 (图4)将仅会处理这些选择的图像体积61的体积运动。返回參考图5，流程图110的阶段S113包含，如本领域中已知的，根据相对于坐标系内图像体积61b的位置VLji的所述坐标系内图像体积61a的位置VLii来计算基于图像的体积运动VMib。所计算的基于图像的体积运动VMib在测试所述校准矩阵期间由阶段S103(图4)实施。图8图示了流程图150，其表示基于跟踪的体积运动计算方法，所述方法可以在阶段S102 (图4)期间执行。流程图150的阶段S151包含，如在本领域内已知的，经由跟踪信号71a和校准矩阵51来确定在所述坐标系内图像体积61a的位置VLit。可以利用所述解剖对象的基线图像体积的位置来确认所确定的图像体积61a的位置VLit。流程图150的阶段S152包含，如在本领域内已知的，经由跟踪信号71b和校准矩阵51来确定在所述坐标系内图像体积61b的位置VLjt。可以利用所述解剖对象的基线图像体积的位置来确认所确定的图像体积61b的位置VLJt。流程图150的阶段S153包含，如在本领域内已知的，根据相对于在坐标系内图像体积61b的位置VLjt的所述坐标系内图像体积61a的位置VLit来计算基于跟踪的体积运动VMtb。在一个实施例中，如在本领域内已知的，在阶段S153期间基于图像体积61a的位置VLit、体积61b的位置VLjt以及校准矩阵51的图像体积61a和61b之间的配准来执行变换。这ー计算的基于跟踪的体积运动VMtb是在测试所述校准矩阵期间由阶段S103 (图4)实施的。图9图示了流程图160，其表示本发明的校准阈值计算方法。流程图160的阶段S161包含计算所述校准矩阵的可能准确性范围(margin)。在一个实施例中,可以在计算所述可能准确性范围中利用与所述跟踪系统相关联的随机误差信息41、与预操作校准过程相关联的已知统计准确性数据55以及图像配准准确性数据56。流程图160的阶段S162包含根据计算的可能准确性范围以及与系统的应用相关联的期望准确性范围来计算校准阈值CL。从图1-9的描述，本领域技术人员将进一歩理解对于根据本发明的任何应用，如何实施校准矩阵的有效性测试。在实践中，校准矩阵41可以作为软件、固件和/或硬件来实施。而且，在实践中，可以将任意数量的成像装置21、跟踪装置31以及配准装置40整合到单个装置中。尽管已经例示和描述了本发明的多种示范性实施例，本领域技术人员应当理解，本文中描述的本发明的示范性实施例是说明性的，并且可以做出多种变化和修改，并且在不偏离本发明的真实范围的情况下等效物可以代替其元件。另外，在不偏离本发明的中心 范围的情况下可以做出许多修改来适应本发明的教导。因此，其意图是本发明不应被限制在作为被认为执行本发明的最佳模式而被公开的具体实施例，而是本发明包括落入所附权利要求范围内的所有实施例。
权利要求
1.ー种图像引导的系统，包括 探头(20 )，其用于生成解剖对象(IO )的多个图像体积(13i、13 j )，每个图像体积(13i、13j)是所述解剖对象(10)的基线图像体积(12)的不同子集； 成像装置(12)，其用于生成指示所述解剖对象(10)的所述图像体积(13i、13j)的成像数据(22)； 附接至所述探头(20)的位置传感器(30)； 跟踪装置(31)，其用于生成表示在坐标系(11)内对所述位置传感器(30)的跟踪的跟踪数据(22);以及 配准装置(40)，其响应于所述成像数据(22)和所述跟踪数据(32)以执行与所述图像体积(13i、13j)和所述位置传感器(30)之间的空间关系相关联的校准矩阵(51)的验证测 试， 其中，所述验证测试包括测试相对于校准阈值(CT)的基于图像 的体积运动(VMib)与基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的绝对差异， 其中，所述基于图像的体积运动(VMib )表示从成像数据(22 ) 导出的在所述坐标系(11)内所述图像体积(13i、13j)的图像运动， 并且 其中，所述基于跟踪的体积运动(VMtb)表示从跟踪数据(32) 导出的在所述坐标系(11)内所述图像体积(13i、13j)的跟踪运动。
2.根据权利要求I所述的图像引导的系统，其中，所述探头(20)是超声探头，并且所述成像装置(21)是超声成像装置。
3.根据权利要求I所述的图像引导的系统，其中，所述位置传感器是电磁传感器，并且所述跟踪装置(31)是电磁跟踪装置。
4.根据权利要求I所述的图像引导的系统，其中，响应于所述基于图像的体积运动(VMib)与所述基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的所述绝对差异小于所述校准阈值(CT)，所述校准矩阵(51)被认为是有效的。
5.根据权利要求I所述的图像引导的系统，其中，响应于所述基于图像的体积运动(VMib)与所述基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的所述绝对差异大于所述校准阈值(CT)，所述校准矩阵(51)被认为是无效的。
6.根据权利要求I所述的图像引导的系统，其中，根据相对于所述坐标系(11)内第二图像体积(13j)的图像位置(VLji)的所述坐标系(11)内第一图像体积(13i)的图像位置(VLii)来计算所述基于图像的体积运动(VMib)。
7.根据权利要求6所述的图像引导的系统，其中，所述基于图像的体积运动(VMib)的计算包括所述第一图像体积(13i)与所述第二图像体积(13j)之间的配准。
8.根据权利要求6所述的图像引导的系统，其中，所述基于图像的体积运动(VMib)的计算包括所述第一图像体积(13i )和所述第二图像体积(13 j )到所述解剖对象(10)的所述基线图像体积(12)的配准。
9.根据权利要求6所述的图像引导的系统，其中，所述基于图像的体积运动(VMib)的所述计算包括对所述坐标系(11)内所述解剖对象(10)的移动的补偿。
10.根据权利要求I所述的图像引导的系统，其中，根据由所述跟踪数据(32)表示的在所述坐标系(11)内第一图像体积(13i)的跟踪位置(VLit)和由所述跟踪数据(32)表示的在所述坐标系(11)内第二图像体积(13 j )的跟踪位置(VLjt)来计算所述基于跟踪的体积运动(VMtb)。
11.根据权利要求10所述的图像引导的系统，其中，所述基于跟踪的体积运动(VMtb)的计算包括根据所述坐标系(11)内所述第一图像体积(13i)的所述跟踪位置(VLit)、所述坐标系(11)内所述第二图像体积(13j)的所述跟踪位置(VLjt)以及所述校准矩阵(51)的在第一体积图像(13i)和所述第二体积图像(13j)之间的配准变换。
12.—种图像引导的系统，包括 探头(20)，其用于在坐标系(11)内生成解剖对象(10)的多个图像体积(13i、13j)，每个图像体积(13i、13j)是所述解剖对象(10)的基线图像体积(12)的不同子集； 附接至所述探头(20)的位置传感器(30);以及 配准装置(40)，其用于执行与所述图像体积(13i、13j)和所述位置传感器(30)之间的空间关系相关联的校准矩阵(51)的验证测试， 其中，所述验证测试包括测试相对于校准阈值(CT)的基于图像的体积运动(VMib)与基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的绝对差异， 其中，所述基于图像的体积运动(VMib)表示从所述图像体积(13i、13j)导出的在所述坐标系(11)内所述图像体积(13i、13j)的图像运动，并且 其中，所述基于跟踪的体积运动(VMtb)表示从在所述坐标系(11)内对所述位置传感器(30)的跟踪导出的在所述坐标系(11)内所述图像体积(13i、13j)的跟踪运动。
13.根据权利要求12所述的图像引导的系统，其中，所述探头(20)是超声探头，并且所述位置传感器(30)是电磁传感器。
14.根据权利要求12所述的图像引导的系统，其中，响应于所述基于图像的体积运动(VMib)与所述基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的所述绝对差异小于所述校准阈值(CT)，所述校准矩阵(51)被认为是有效的。
15.根据权利要求12所述的图像引导的系统，其中，响应于所述基于图像的体积运动(VMib)与所述基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的所述绝对差异大于所述校准阈值(CT)，所述校准矩阵(51)被认为是无效的。
16.一种图像引导的方法，包括 操作探头(20)以生成解剖对象(10)的多个图像体积(13i、13j)，每个图像体积(13i、13j)是所述解剖对象(10)的基线图像体积(12)的不同子集； 在所述坐标系(11)内跟踪位置传感器(30)，所述位置传感器(30)被附接至所述探头(20)； 执行与所述图像体积(13i、13j)和所述位置传感器(30)之间的空间关系相关联的校准矩阵(51)的验证测试， 其中，所述验证测试包括测试相对于校准阈值(CT)的基于图像的体积运动(VMib)与基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的绝对差异， 其中，所述基于图像的体积运动(VMib)表示从所述图像体积(13i、13j)导出的在所述坐标系(11)内所述图像体积(13i、13j)的图像运动，并且 其中，所述基于跟踪的体积运动(VMtb )表示从对所述位置传感器(30 )的跟踪导出的在所述坐标系(11)内所述图像体积(13i、13j)的跟踪运动。
17.根据权利要求16所述的图像引导的方法，其中，响应于所述基于图像的体积运动(VMib)与所述基于跟踪的体积运动(VMtb)之间的所述绝对差异小于所述校准阈值(CT)，所述校准矩阵(51)被认为是有效的。
18.根据权利要求16所述的图像引导的方法，其中，响应于基于所述图像的体积运动(VMib)与所述基于跟踪的体 积运动(VMtb)之间的所述绝对差异大于所述校准阈值(CT)，所述校准矩阵(51)被认为是无效的。
19.根据权利要求16所述的图像引导的方法，其中，根据相对于所述坐标系(11)内第ニ图像体积(13j)的图像位置(VLji)的所述坐标系(11)内第一图像体积(13i)的图像位置(VLii)来计算所述基于图像的体积运动(VMib)。
20.根据权利要求I所述的图像引导的系统，其中，根据所述坐标系(11)内第一图像体积(13i)的跟踪位置(VLit)和所述坐标系(11)内第二图像体积(13j)的跟踪位置(VLjt)来计算所述基于跟踪的体积运动(VMtb)。
全文摘要
探头(20)在坐标系(11)内生成解剖对象(10)的多个图像体积(13i、13j)，以及成像装置(21)生成表示所述解剖对象(10)的图像体积(13i、13j)的成像数据(22)。位置传感器(30)附接至所述探头(20)，并且跟踪装置(31)生成表示在所述坐标系(11)内跟踪所述位置传感器(30)的跟踪数据(22)。配准装置(40)执行与所述图像体积(13i、13j)和所述位置传感器(30)之间的空间关系相关联的校准矩阵(51)的验证测试。所述验证测试包括测试相对于校准阈值(CT)的基于图像的体积运动(VMIB)与基于跟踪的体积运动(VMTB)之间的绝对差异。
文档编号A61B1/00GK102970926SQ201180032617
公开日2013年3月13日 申请日期2011年5月27日 优先权日2010年6月28日
发明者A·K·贾殷 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司