CN109890312B - 用于基于标测图来识别电磁传感器的位置和/或取向的***和方法 - Google Patents
用于基于标测图来识别电磁传感器的位置和/或取向的***和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109890312B CN109890312B CN201780066962.9A CN201780066962A CN109890312B CN 109890312 B CN109890312 B CN 109890312B CN 201780066962 A CN201780066962 A CN 201780066962A CN 109890312 B CN109890312 B CN 109890312B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- grid points
- grid
- electromagnetic
- field strength
- orientation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/20—Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/06—Devices, other than using radiation, for detecting or locating foreign bodies ; determining position of probes within or on the body of the patient
- A61B5/061—Determining position of a probe within the body employing means separate from the probe, e.g. sensing internal probe position employing impedance electrodes on the surface of the body
- A61B5/062—Determining position of a probe within the body employing means separate from the probe, e.g. sensing internal probe position employing impedance electrodes on the surface of the body using magnetic field
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
- A61B2034/102—Modelling of surgical devices, implants or prosthesis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/20—Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
- A61B2034/2046—Tracking techniques
- A61B2034/2051—Electromagnetic tracking systems
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Robotics (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本发明提供用于识别在EM体积内导航的电磁(EM)传感器的位置和/或取向的***和方法。从存储器中检索所述EM体积的第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强。通过天线组件来生成EM场。从所述EM传感器接收测量的EM场强。基于所述测量的EM场强和高密度(HD)标测图来识别所述EM体积的第一组网格点中的第一网格点。使用所述第一网格点作为初始条件,基于所述HD标测图来识别所述EM传感器的所述位置和/或所述取向,其中所述第二组网格点还包括所述第一组网格点。
Description
背景技术
技术领域
本公开整体涉及电磁导航,且更具体地涉及用于生成用于电磁导航的标测图并基于标测图来识别传感器的位置和/或取向的***和方法。
相关领域
电磁导航(EMN)通过能够在患者的体内准确地确定医疗设备和/或感兴趣的目标的位置和/或取向来帮助扩展医学成像、诊断、预后和治疗能力。一般来讲,天线在电磁(EM)体积中生成EM场,结合到医疗设备上的传感器基于场来感测EM信号或强度,并且EMN***基于感测的EM强度来识别传感器位置。预先测量或标测EM体积中的每个位置处的EM强度,以使得能够通过将感测的EM强度与先前测量的EM强度进行比较来在EM体积中识别传感器位置。
在一些情况下,可能期望传感器为小尺寸的传感器诸如单线圈传感器,因为例如,小尺寸的传感器可导航到患者体内的其他位置(例如,管腔网络的较窄部分),这是较大尺寸的传感器可能无法导航到的。另外,与在手术期间有时必须从患者体内移除以在工作通道中为其他工具腾出空间的大尺寸传感器相比,小尺寸的传感器可在整个手术期间保留在患者体内而不会干扰其他工具,由此促进整个手术中的EMN功能。
为了使小尺寸的传感器诸如单线圈传感器能够准确地定位在EM体积内,可能需要在EM体积内生成多个(例如,6个或更多个)几何形状不同的EM场。然而,由于EM场中的每一个都需要在EM体积中的每个位置处生成对应的EM强度的测量的标测,因此增加EM场的数量会使标测的数量增加,这可能是耗时且费力的。另外,为了提高传感器位置可被确定的准确度,可能需要在EM体积内的许多(例如,数千个)网格点处进行精确测量,这可能会使标测的生成甚至更加耗时。此外,由于制造过程期间的潜在可变性和电气设备的公差,可能需要针对所产生的每个新天线以及针对每次电磁导航***安装来完成标测过程。
考虑到上述情况,需要用于生成用于电磁导航的标测图并且基于标测图来识别传感器的位置和/或取向的改进的***和方法。
发明内容
本公开涉及用于生成用于电磁导航的EM场强标测图(例如,高密度(HD)标测图)并基于标测图来识别传感器位置和/或取向的***和方法。在一个示例中,HD标测图在EM体积中具有比EM体积中的低密度(LD)网格更大(例如,更精细)的网格点分辨率(即,更多的网格点),据此可以获得EM场强测量值并将其存储在LD标测图中。在一些方面,HD标测图是基于先前生成的由测量的EM场强形成的LD标测图并且还基于EM场强计算值来生成的,这些EM场强计算值基于例如天线组件中的天线的几何构型。以这种方式,可以准确地识别在患者的体内导航的传感器的位置和/或取向,而无需在EM体积内的HD标测图的许多网格点中的每一个处进行EM场强测量。这可使得在EMN手术中能够使用小尺寸的传感器,同时使标测图生成的任何增加的负担最小化。
根据本公开的一个方面,提供用于生成高密度(HD)标测图以在其中通过天线组件生成EM场的EM体积内识别电磁(EM)传感器的位置和/或取向的方法。该方法包括从测量设备接收EM体积的第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强。基于天线组件的天线的几何构型来计算EM体积的第二组网格点中的每个网格点处的EM场强。基于第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强和第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强来生成HD标测图。
在本公开的另一方面,天线组件生成至少六种EM波形作为EM场的分量。
在本公开的另外的方面,对于至少六种EM波形中的每一种,沿着三轴坐标系来计算EM场强。
在本公开的又一方面,通过具有分别对应于三条轴线的三个线圈的传感器来测量EM场强。
在本公开的再一方面,第二组网格点包括第一组网格点中的每个网格点。
在本公开的另一方面,生成HD标测图包括计算第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强与计算的EM场强之间的误差。基于第一组网格点中的每个网格点处的计算的误差来内插第二组网格点中的每个网格点的误差。添加第二组网格点中的每个网格点处的内插的误差和计算的EM场强以生成HD标测图。
在本公开的另外的方面,基于第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强与计算的EM场强之间的差值来计算误差。
在本公开的又一方面,误差基于沿着三条轴线的测量的EM场强与计算的EM场强之间的差值的L1或L2范数中的至少一个。
在本公开的再一方面,该方法还包括计算第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强的伪逆。
在本公开的另一方面,HD标测图还包括第二多个网格点中的每个网格点处的计算的EM场强的伪逆。
根据本公开的另一方面,提供用于生成HD标测图以在其中通过天线组件生成EM场的EM体积内识别EM传感器的位置和/或取向的装置。该装置包括处理器和存储器,该存储器存储处理器可执行指令,所述处理器可执行指令当由处理器执行时,使处理器从测量设备接收EM体积的第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强。基于天线组件中的至少一根天线的几何构型来计算EM体积的第二组网格点中的每个网格点处的EM场强。基于第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强和第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强来生成HD标测图。
在本公开的另一方面,天线组件生成至少六种EM波形作为EM场的分量。
在本公开的再一方面,对于至少六种EM波形中的每一种,沿着三轴坐标系来计算EM场强。
在本公开的另外的方面,利用具有分别对应于三条轴线的三个线圈的传感器来测量EM场强。
在本公开的又一方面,第二组网格点包括第一组网格点中的每个网格点。
在本公开的另一方面,生成HD标测图包括计算第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强与计算的EM场强之间的误差。基于第一多个网格点中的每个网格点处的计算的误差来内插第二多个网格点中的每个网格点的误差。添加第二多个网格点中的每个网格点处的内插的误差和计算的EM场强以生成HD标测图。
在本公开的又一方面,基于第一组网格点中的每个网格点处的测量的EM场强与计算的EM场强之间的差值来计算误差。
在本公开的另外的方面,误差基于沿着三条轴线的测量的EM场强与计算的EM场强之间的差值的L1和/或L2范数。
在本公开的再一方面,该存储器还存储指令,所述指令当由处理器执行时,使处理器计算第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强的伪逆。
在本公开的另一方面,HD标测图还包括第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强的伪逆。
根据本公开的另一方面,提供用于识别在EM体积内导航的EM传感器的位置和/或取向的方法。该方法包括从存储器中检索EM体积的第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强。通过天线组件来生成EM场。从EM传感器接收测量的EM场强。基于测量的EM场强和HD标测图来识别EM体积的第一组网格点中的第一网格点。使用第一网格点作为初始条件,基于HD标测图来识别EM传感器的位置和/或取向。第二组网格点包括第一多个网格点。
在本公开的另一方面,天线组件包括至少六根天线,所述天线中的每一根都包括多个环路。
在本公开的又一方面,多个环路具有几何构型。
在本公开的另外的方面,HD标测图包括针对EM体积中的第二组网格点中的每个网格点的计算的EM场强。
在本公开的再一方面,计算的EM场强基于至少六根天线的相应的几何构型。
在本公开的另一方面,HD标测图还包括第二多个网格点中的每个网格点处的计算的EM场强的伪逆。
在本公开的又一方面,识别第一网格点包括识别取向向量其中(a,b,c)为第一组网格点中的网格点,满足以下条件:其中为的伪逆,其为HD标测图中的网格点(a,b,c)处的计算的EM场强。计算与V之间的差值。从第一组网格点中选择网格点(A,B,C)作为第一网格点,其中与V之间的差值最小。
在本公开的另外的方面,识别位置和/或取向包括识别取向向量其中(d,e,f)为第二组网格点中的网格点并且位于第一网格点(A,B,C)附近(例如,在距第一网格点的预定距离内),满足以下条件:其中为的伪逆,其为在HD标测图中的网格点(d,e,f)处的计算的EM场强。计算与V之间的差值。从第二组网格点中选择第二网格点(D,E,F),其中与V之间的差值最小。
在本公开的另一方面,第二网格点(D,E,F)为EM传感器的位置。
根据本公开的另一方面,提供用于识别在EM体积内导航的EM传感器的位置和/或取向的***。该***包括天线组件、EM传感器、处理器和存储器。天线组件被配置为在EM体积内辐射EM场。EM传感器被配置为基于辐射的EM场来测量EM场强。存储器存储EM体积的第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强。存储器还存储处理器可执行指令,所述处理器可执行指令当由处理器执行时,使处理器从存储器中检索第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强。基于测量的EM场强和HD标测图来识别EM体积的第一组网格点中的第一网格点。使用第一网格点作为初始条件,基于HD标测图来识别EM传感器的位置和/或取向。第二组网格点包括第一组网格点。
在本公开的另外的方面,天线组件包括至少六根天线,所述天线中的每一根都包括多个环路。
在本公开的再一方面,多个环路具有几何构型。
在本公开的另一方面,HD标测图包括EM体积中的第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强。
在本公开的又一方面,计算的EM场强基于至少六根天线的相应的几何构型。
在本公开的另一方面,HD标测图还包括第二组网格点中的每个网格点处的计算的EM场强的伪逆。
在本公开的另一方面,识别第一网格点包括识别取向向量其中(a,b,c)为第一组网格点中的网格点,满足以下条件:其中为的伪逆,其为在HD标测图中的网格点(a,b,c)处的计算的EM场强。计算与V之间的差值。从第一多个网格点中选择网格点(A,B,C)作为第一网格点,其中与V之间的差值最小。
在本公开的又一方面,识别位置和/或取向包括识别取向向量其中(d,e,f)为第二组网格点中的网格点并且位于第一网格点(A,B,C)附近(例如,在距第一网格点的预定距离内),满足以下条件:其中为的伪逆,其为在HD标测图中的网格点(d,e,f)处的计算的EM场强。计算与V之间的差值。从第二多个网格点中选择第二网格点(D,E,F),其中与V之间的差值最小。
在本公开的另外的方面,第二网格点(D,E,F)为EM传感器的位置。
本公开的任何方面和实施方案均可在不脱离本公开的范围的情况下进行组合。
附图说明
在参照附图阅读各种实施方案的描述时,本发明所公开的***和方法的对象和特征对于本领域的普通技术人员而言将变得显而易见,其中:
图1示出了根据本公开的示例性电磁导航(EMN)***;
图2为根据本公开的图1的EMN***的一部分的框图;
图3为根据本公开的示例性低密度测量值和相关曲线的图示;
图4为根据本公开的示出用于生成高密度标测图的示例性方法的流程图;
图5为根据本公开的示出用于识别传感器的位置和/或取向的示例性方法的流程图;
图6为根据本公开的测量值与计算值之间的差异的具有多个局部最小值的示例性误差函数的图示;并且
图7为在本公开的各种实施方案中使用的计算设备的框图。
具体实施方式
本公开涉及用于生成高密度(HD)标测图并基于HD标测图来识别传感器的位置和/或取向的***和方法,该传感器可包括至少一个线圈。在一些方面,天线的相应的几何构型能够进行自动化的和高度可重复的过程,用于再现这样的天线和/或用于在数学上计算EM体积内的每个HD网格点处的预期或理论EM强度(例如,其中天线具有基于印刷电路板(PCB)迹线的线性部分的几何构型,这便于使用叠加原理来计算通过每根天线生成的场对体积内的总组合EM场的总贡献)。这些数学计算可与在粗略坐标系中进行的实际测量相结合,粗略坐标系包括比数学上计算的EM强度所用的网格点的数量更少的网格点。以这种方式,可以降低与进行测量相关的时间和/或成本,并且可以以可重复、高效且成本有效的方式生成和使用HD标测图。
此外,本公开涉及用于通过使用HD标测图来识别EM传感器的位置和/或取向的***和方法。一般来讲,EM传感器感测EM强度,并且EMN***将感测的EM强度与HD标测图的预期EM强度进行比较并识别EM传感器的位置和取向。
在本公开的一个方面,精细坐标系(例如,HD坐标系或网格组)用于描述EM体积的坐标系,其包括比EM体积的粗略坐标系(例如,LD坐标系或网格组)中的网格点更多的网格点。在一些方面,粗略坐标系的每个网格点都可以包括在精细坐标系中。一般来讲,粗略坐标系用于实际的EM场强测量,而精细坐标系用于EM场强的数学计算。
图1示出了示例性电磁导航(EMN)***100,其被配置为通过使用天线组件来识别在患者的体内导航(例如,导航到目标)的医疗设备或其传感器的位置和/或取向,该天线组件包括多根天线并生成EM场。EMN***100被进一步配置为在朝着感兴趣的目标(诸如患者的肺的管腔网络中的已死部分)导航通过患者的身体时扩大CT、MRI或荧光镜图像。
EMN***100包括导管引导组件110、支气管镜115、计算设备120、监视设备130、EM板140、跟踪设备160和参考传感器170。支气管镜115经由有线连接(如图1所示)或无线连接(未示出)可操作地联接到计算设备120和监视设备130。
将支气管镜115***患者150的口中并捕获肺的管腔网络的图像。在EMN***100中,***到支气管镜115中的是导管引导组件110,用于获得进入患者150的肺的管腔网络的周边的通道。导管引导组件110可包括延伸式工作通道(EWC)111,在EWC 111的远侧部分处具有EM传感器112。可将可定位的引导导管(LG)***到EWC 111中,在LG的远侧部分处具有另一个EM传感器。EWC 111或LG的远侧部分处的EM传感器112用于在导航通过肺的管腔网络时识别EWC 111或LG的位置和/或取向。由于EWC 111或LG中的尺寸限制,在一些实施方案中,EM传感器112可仅包括单一线圈,用于检测患者150上方的EM场的EM强度。然而,EM传感器中的线圈的数量不限于一个,而是可以是两个或更多个。
计算设备120(诸如,膝上型电脑、台式计算机、平板电脑或其他类似的计算设备)包括显示器122、一个或多个处理器124、存储器126、AC电流驱动器127(其用于向天线组件145提供AC电流信号)、网卡128和输入设备129。图1中所示的计算设备120的特定配置作为示例来提供,但还可以设想在图1中示为包括在计算设备120中的部件的其他配置。具体地,在一些实施方案中,在图1中示为包括在计算设备120中的部件中的一个或多个(122、124、126、127、128和/或129)可以替代地与计算设备120分开并且可以通过一个或多个相应的有线路径或无线路径联接到计算设备120和/或联接到***100的任何其他部件,以促进整个***100中的功率和/或数据信号的传输。例如,尽管未在图1中示出,但在一些示例性方面,AC电流驱动器127可以与计算设备120分开并且可以通过一个或多个对应的路径联接到天线组件145和/或联接到计算设备120的一个或多个部件(诸如处理器124和存储器126)。
在一些方面,EMN***100也可包括多个计算设备,其中使用多个计算设备用于规划、处理、可视化以及以适合于医疗操作的方式帮助临床医师。显示器122可以是触敏的和/或声控的,使显示器122能够充当输入和输出设备。显示器122可以显示肺的二维(2D)图像或三维(3D)模型,以定位和识别肺的显示肺疾病的症状的一部分。
一个或多个处理器124执行计算机可执行的指令。处理器124可以执行图像处理功能,使得肺的3D模型可以显示在显示器122或定位算法上,以识别EM传感器112的位置和取向。在实施方案中,计算设备120还可包括仅执行图像处理功能的单独图形加速器(未示出),使得一个或多个处理器124可用于其他程序。存储器126存储数据和程序。例如,数据可以是EMN的标测数据或者任何其他相关数据,诸如HD标测图、图像数据、患者的医疗记录、处方和/或患者的疾病的病史。
HD标测图可以包括医疗设备(例如,EWC 111、LG、治疗探针或其他外科设备)将在其中导航的EM体积的精细坐标系中的多个网格点以及多个网格点中的每一个处的预期的EM强度。当EM传感器112感测某一点处的EM强度时,一个或多个处理器124可以将感测的EM强度与HD标测图中的预期的EM强度进行比较并识别EM传感器112在EM体积内的位置。此外,还可基于感测的EM强度和HD标测图中的预期的EM强度来计算医疗设备的取向。
如图1所示,EM板140被配置为提供供患者150躺下的平坦表面,并且包括天线组件145。当患者150躺在EM板140上时,天线组件145生成足以围绕患者150的一部分的EM场或EM体积。天线组件145包括多根天线,该多根天线中的每一根都可包括多个环路。在一个方面,每根天线都被配置为生成具有对应频率的EM波形。天线的数量可为至少六。在一个方面,天线的数量可为九,使得可以生成九种不同的EM波形。
在另一方面,采用时间复用方法来生成EM波形。例如,天线组件145的天线可以在某个时段内的不同时间生成具有相同频率的EM波形。在另一方面,可以采用频率复用方法,其中每根天线都生成频率彼此不同的EM波形。在再一方面,可以采用时间复用方法和频率复用方法的组合。天线被分组成多于一个组。同一组中的天线生成具有相同频率但时间不同的EM波形。不同组中的天线可以生成彼此具有不同频率的EM波形。相应的解复用方法将用于分开EM波形。
在一个方面,每根天线都可具有几何构型(例如,其中天线各自具有基于印刷电路板(PCB)迹线或导线的线性部分的几何构型,这便于使用叠加原理来计算通过每根天线生成的场对体积内的总组合EM场的总贡献),使得多个环路的每个部分都可以表示为数学关系式或数学方程式,如下面进一步详细描述的。因此可以针对天线上的每个迹线计算磁场,并且可以对来自所有迹线的贡献求和。基于该几何构型,可以在理论上或数学上计算HD标测图中的每个网格点处的预期的EM强度。此类示例性天线和制造天线的方法的另外方面在2016年10月28日提交且代理人案卷号为356580.USU1(1988-252A)的标题为“Electromagnetic Navigation Antenna Assembly and Electromagnetic NavigationSystem Including the Same(电磁导航天线组件及包括其的电磁导航***)”的美国专利申请号15/337,056中进行了公开,其全部内容据此以引用方式并入本文。
图2示出了根据本公开的图1的示例性电磁导航***100的一部分的框图。一般来讲,EMN***100的计算设备120控制嵌入在EM板140中的天线组件145以生成EM场、接收来自EM传感器112的感测的结果并确定EM传感器112在EM体积中的位置和取向。
计算设备120包括时钟205,该时钟生成用于生成EM场并对感测的结果进行采样的时钟信号。由于同一时钟信号用于生成EM场并对感测的EM场进行采样,因此可以实现磁场发生电路(例如,波形发生器210)与波形获取电路(例如,数字化仪215)之间的同步。换句话讲,当时钟205向波形发生器210和数字化仪215提供时钟信号时,由天线组件145生成的EM波形基本上同时由数字化仪215进行数字采样。数字化仪215可以包括用于对感测的结果进行数字采样的模拟-数字转换器(ADC,未示出)和用于放大感测的结果的量值的放大器(未示出),使得感测的结果的量值在ADC的可操作范围内。在一个方面,数字化仪215可以包括前置放大器和后置放大器,使得感测的结果的量值将通过前置放大器放大到ADC的可操作范围内,并且数字样本也将通过后置放大器放大到感测结果的量值。
解调器220对数字样本进行解调以去除不需要的信号(例如,噪声)并恢复已由天线组件145生成的EM波形。解调器220可以使用时间解复用方法、频率解复用方法或两者的组合以根据天线组件145的天线使用来生成EM波形的方法来分开并识别EM波形,并且确定受到天线组件145的每根天线影响的EM强度。
例如,当天线组件145包括六根天线时,解调器220能够针对六根天线分别识别由EM传感器112感测的六个EM强度。在天线的数量为九的情况下,解调器220的输出可以以9×1矩阵的形式表示。基于天线使用的调制方法(例如,时间复用、频率复用或它们的组合),解调器220对感测的结果进行解调。
例如,当天线组件145的天线利用频率复用时,解调器220可以使用一组精调数字滤波器。也可以使用正交频分复用,其中以使得仅允许来自特定天线的期望频率通过而其他频率被精确地停止的方式来选择EM场和采样频率。在一个方面,解调器220可以使用多抽头正交频率匹配滤波器,其中用于特定频率的数字滤波器被调谐到期望的解调窗口。
存储器126可存储与位置和取向的识别相关的数据和程序。该数据包括高密度(HD)标测图225,该高密度(HD)标测图包括根据EM体积的精细坐标系的多个网格点和网格点处的预期的EM强度。HD标测图225可以基于三轴坐标系,其中每个网格点都分别具有对应于三条轴线的三个坐标。在这种情况下,对于每种EM波形,每个网格点处的预期的EM强度都可以包括沿着每条轴线的一个EM强度值。例如,如果存在九根天线生成九种不同的EM波形,其中的每一种都具有单独的频率,并且三条轴线为x轴、y轴和z轴,则在每个网格点处,预期的EM强度都可包括沿着x轴的九个EM强度值、沿着y轴的九个EM强度值和沿着z轴的九个EM强度值。每个网格点处的此预期的EM强度可以9×3矩阵的形式表示。
HD标测图225可以通过计算230和测量235形成,所述计算包括精细坐标系中的每个网格点处的每个轴线处的理论上计算的EM强度,所述测量包括粗略坐标系中的每个网格点处的每个轴线处的测量值。精细坐标系包括粗略坐标系中的所有网格点,并且精细坐标系的网格点比粗略坐标系的网格点更精细地分布。通过使用天线组件145的天线的几何构型,可以不必通过精细坐标系进行测量。而是,可以在粗略坐标系中进行测量,并且可以在精细坐标系中进行理论计算。通过将粗略坐标系中的测量235与精细坐标系中的理论计算230相结合,可以生成HD标测图225。下面将参照图4进一步详细地描述基于测量235和计算230的HD标测图225的生成。
经过时间的流逝或由于EMN***100附近的异物,可能需要校准由EM传感器112或其他硬件进行的测量。此类校准数据也可以以传感器校准240和硬件校准245的形式存储在存储器126中。
当计算设备120经由解调器220接收来自EM传感器112的测量数据时,计算设备120使用也存储在存储器126中的定位算法250,与HD标测图225一起识别EM传感器112在精细坐标系中的位置和取向。下面将参照图5进一步详细地描述位置和/或取向的识别。
定位算法250可以利用任何误差最小化算法来识别EM传感器112的位置和取向。例如,可以采用Levenberg-Marquardt算法来使HD密度标测图的预期的EM强度与感测的结果之间的误差最小化。也可以使用本领域普通技术人员可以容易理解的其他误差最小化方法或算法,而不脱离本公开的范围。
存储器126还包括应用程序255,所述应用程序可以由EMN***100的计算设备120使用并且所述应用程序使用关于EM传感器112的位置和取向的信息。此应用程序255可为:显示应用程序,其在EM传感器112的位置处并且沿着EM体积中的EM传感器112的取向来显示其上安置或安装有EM传感器112的医疗设备的图形表示;用于治疗的应用程序,其确定医疗设备是否靠近感兴趣的目标;或者任何其他应用程序,其使用EM传感器112的位置和取向。
图3是多条曲线320、325、330和340以及在粗略坐标系中获得的离散的EM场强测量值315a-315i的图示。水平轴线可表示EM体积的x轴、y轴和z轴中的任何轴线,并且垂直轴线表示EM场强的量值。粗略坐标系的网格点被示为以50毫米分开,并且粗略坐标系的网格点处的测量的EM强度被示为黑点315a-315i。
在一些方面,可以通过测量夹具在将使用EMN***100的特定医院病房和病床处进行测量,该测量夹具包括沿三个不同方向(例如,x轴、y轴和z轴)中的每一个感测EM场强的三个线圈。此测量夹具的示例通过2015年10月5日提交的标题为“Systems And MethodsFor Automated Mapping And Accuracy-Testing(用于自动映射和准确度测试的***和方法)”的临时美国专利申请号62/237,084进行公开,其全部内容据此以引用方式并入本文。
基于LD网格点315a-315i处的测量值,可以使用内插来生成第一内插曲线320和第二内插曲线325。在一个示例中,通过线性内插方法生成第一内插曲线320,并且通过B样条内插生成第二内插曲线325。也内插HD标测图中的网格点处的计算的EM强度以生成第三内插曲线330。
如框335所示,第一内插曲线320、第二内插曲线325和第三内插曲线330在两个网格点315h和315i之间基本上彼此不同。第一内插曲线320低于第三内插曲线330,而第二内插曲线325远高于第二内插曲线325和第三内插曲线330。由于这些大的差异,因此如果仅使用三条内插曲线中的一条,则误差可能很明显。
为了使这样的差异最小化,使用第四内插曲线340。通过计算LD网格点(诸如315a-315i)处的理论计算与测量之间的差异并且针对HD网格点内插差异来生成第四曲线340。通过将第四内插曲线340添加到HD网格点处的第三内插曲线330,获得HD标测图中的每个网格点处的预期的EM强度,并且可以获得更高的精度。以下参照图4描述了关于如何生成HD标测图的详细描述。
图4为示出用于基于精细坐标系中的理论计算和粗略坐标系中的测量来生成HD标测图的示例性方法400的流程图。可以针对由图1的天线组件145的天线生成的EM场执行测量,天线中的每一根都具有对应的几何构型。在410处,从测量夹具接收粗略坐标系中的所有网格点处的EM场测量值。对于每种EM波形,所述测量值可以包括沿着粗略坐标系中的三条轴线的三个不同测量值。因此,当存在九根天线时,一个网格点处的测量值可以分别包括针对三条不同轴线的三个值和针对九种不同波形的三行九列个值。在一个方面,这些测量值可以是9×3矩阵的形式。
在420处,基于天线组件145的每根天线的几何构型,在理论上或数学上计算EM场强。如上所述,每根天线都包括多个环路,所述环路具有几何构型。换句话讲,天线的每个环路都可以用数学方程式的形式表示,或者由简单线性部分组成。因此,精细坐标系中任何网格点处的EM强度都可以通过使用Biot-Savart-Laplace定律来计算如下:
其中B(r)为受到线性部分C影响的网格点r处的EM强度,μ0为真空磁导率4π×10-7V·s/(A·m)的磁常数,∫C为线性部分C上的线积分的符号,I为通过线性部分C的电流的量值,dl为向量,其量值为线性部分C的微元沿电流方向的长度,r’为从线性部分C的微元dl到网格点r的位移向量,并且×为表示两个向量之间的叉积的向量符号。由于线性部分C为简单线并且天线的每个环路都包括多个线性部分,因此网格点r处的总EM强度可以是受到天线的所有线性部分影响的EM强度的总和。此外,以相同的方式计算多根天线在网格点r处的EM强度。换句话讲,网格点r处的总EM强度对于一根天线,可包括针对三条不同轴线(例如,x轴、y轴和z轴)的三个计算的值,并且在存在九根天线的情况下,对于九根天线,可包括针对九根天线的三行九列个计算的值。在一个方面,计算的EM强度可以以9×3矩阵的形式表示。
在430处,计算粗略坐标系中的每个网格点处的测量的EM场与计算的EM场之间的差异。在一个方面,通过校准测量夹具的三个线圈传感器的参数、校准天线或校准EMN***的计算设备的参数(例如,波形发生器210的频率或相位),可以使差异变小。
在440处,对于精细坐标系中的网格点,内插粗略坐标系中的网格点处的计算的差异。可以使用任何内插方法,包括线性内插、b样条内插等。
在450处,向EM场的理论计算添加内插的差异以形成在精细坐标系中的每个网格点处的预期的EM场强。在存在九种单独的EM波形的情况下,每个网格点处的预期的EM场强可以是9×3矩阵的形式。HD标测图可以进一步包括HD标测图中每个网格点处的预期的EM场强的伪逆。该伪逆可用于识别EM传感器的位置和取向,这将在下面参照图5进一步详细描述。
图5为根据本公开的示出用于识别例如安装患者的体内导航的医疗设备上的EM传感器的位置和/或取向的示例性方法500的流程图。当医疗设备在患者的体内导航时,可以使用方法500。在510处,从存储器中检索HD标测图,HD标测图包括HD标测图的每个网格点处的预期的EM场强。如上所述,预期的EM场强基于精细坐标系中的理论计算和粗略坐标系中的测量。
安装在医疗设备上的EM传感器将感测的EM场强周期性地传输到EMN计算设备,EMN计算设备对感测的EM场强进行数字采样。在步骤520中,EMN计算设备基于数字样本来测量EM场强。
在530处,确定初始位置是否被设置为初始条件。如果确定未设置初始位置,则EMN计算设备将利用测量的EM场强(仅拾取值)来比较粗略坐标系中的所有网格点以在540处找出粗略坐标系中的在EM传感器的位置附近的逼近网格点作为初始位置。
在一个实施方案中,可在540处使用以下误差函数:
其中E为误差值,α为计数值,N为天线的数量,(a,b,c)为粗略坐标系中的网格点,为向量,1×3矩阵,包括受第α根天线影响的(a,b,c)处的预期的EM场强,“·”为两个向量之间的点积符号,为EM传感器的取向,并且Vα为向量,1×1矩阵,包括受第α根天线影响的拾取值,b为用于控制增益权重的参数,并且g为EM传感器的增益。在一个方面,当EM传感器的增益已知且固定时,使用参数b。可选择参数b的值以免左右误差函数E。在另一方面,当EM传感器的增益未知时,可将参数b设置为零,或者假设增益平方g2等于取向向量的平方范数。
在一些示例中,为方便起见,假设参数b为零。在这种情况下,误差函数E变为:
该误差函数可用于识别粗略坐标系或精细坐标系中的位置。在一个方面,误差函数不限于上述方程式(2)或(3),并且可以是本领域普通技术人员容易理解的任何误差函数,而不脱离本公开的范围。例如,误差函数E可为:
其中||1或||2分别表示符号内部的向量的L1或L2范数。
简要地参考图6,示出沿着一条轴线的误差函数的曲线,以说明初始位置的选择可能会如何影响提供误差的全局最小值的位置的确定。水平轴线表示沿着一条轴线(例如,x轴、y轴或z轴)的位置,并且垂直轴线表示误差函数的量值。如果初始位置被设置为靠近X0或X1,则得到局部最小值的位置将在X0与X1之间。如果初始位置被设置为X5或X6,则得到局部最小值的位置将在X5与X6之间。相比之下,如果初始位置被设置为X2、X3或X4中的一个,则得到局部最小值的位置将在X3与X4之间,这得到准确的全局最小值。因此,重新参考图5,在没有设置初始位置的情况下,方法500评估粗略坐标系中的每个网格点处的误差函数,以在步骤540中找出提供全局最小值的第一网格点。
其中为的伪逆,并且V包括拾取值。在一个示例中,如果天线组合件中的天线的总数为九,则为9×3矩阵,为3×9矩阵,并且V为9×1矩阵。因此,得到3×1矩阵,其为表示粗略坐标系中的网格点(a,b,c)处的取向矩阵的列向量。
基于方程式(3),评估误差函数。将粗略坐标系中的所有网格点的误差彼此进行比较,并且选择提供最小误差的网格点作为第一网格点并在540处将其设置为初始位置。在540处设置初始位置之后,接着进行550。此外,在530处,当确定设置了初始位置时,执行步骤550。
在550处,选择初始位置周围的预定数量的网格点,以与方程式(2)或(3)中相同的方式计算误差函数。例如,如果网格点的预定数量为三,则沿着x轴、y轴和z轴的两个方向上的初始位置的三个网格点形成立方体,7×7×7个网格点。因此,选择343个网格点来计算误差函数,并且选择所选网格点中的一个(其提供最小误差)作为第二网格点,即EM传感器的位置。在步骤550中,也将对应的取向向量设置为EM传感器的取向。在步骤560中,将第二网格点设置为初始位置。
根据一个方面,在步骤540中,可将误差与预定阈值进行比较。如果误差小于预定阈值,则选择该网格点作为第二网格点或EM传感器的位置,并且选择对应的取向向量作为EM传感器的取向。
在步骤570中,确定是否已到达目标。当确定尚未到达目标时,重复步骤520-570直到到达目标。否则,方法500结束。
现在转向图7,示出了计算设备700的框图,该计算设备可以用作EMN***100的计算设备120、跟踪设备160或执行图4的方法400或图5的方法500的计算机。计算设备700可包括存储器702、处理器704、显示器706、网络接口708、输入设备710和/或输出模块712。
存储器702包括可由处理器704执行的用于存储数据和/或软件的任何非暂态计算机可读存储介质,并且其控制计算设备700的操作。在一个实施方案中,存储器702可包括一个或多个固态存储设备,诸如闪存存储器芯片。另选地或除了一个或多个固态存储设备之外,存储器702可包括一个或多个大容量存储设备,该一个或多个大容量存储设备通过大容量存储控制器(未示出)和通信总线(未示出)连接至处理器704。虽然本文包括的计算机可读介质的描述是指固态存储器,但本领域的技术人员应当理解,计算机可读存储介质可以是可以通过处理器704访问的任何可用介质。也就是说,计算机可读存储介质包括以任何方法或技术实现的用于存储信息诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的非暂态、易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。例如,计算机可读存储介质包括:RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存存储器或其他固态存储器技术、CD-ROM、DVD、蓝光或其他光学存储器、磁带、磁条、磁盘存储器或其他磁存储设备、或可以用于存储期望的信息并可以通过计算设备700访问的任何其他介质。
存储器702可存储应用程序716和数据714。当由处理器704执行时,应用程序716可致使显示器706在其屏幕上呈现用户界面718。
处理器704可以是通用处理器,被配置为执行特定图形处理任务,同时释放通用处理器以执行其他任务的专用图形处理单元(GPU)和/或任何数量的此类处理器或此类处理器的组合。
显示器706可以是触敏的和/或声控的,使显示器706能够充当输入设备和输出设备。另选地,可以采用键盘(未示出)、鼠标(未示出)或其他数据输入设备。
网络接口708可被配置为连接至网络,诸如由有线网络和/或无线网络组成的局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线移动网络、蓝牙网络和/或互联网。例如,计算设备700可接收测量数据和变量,并且执行图4的方法400以生成HD标测图。计算设备700可经由网络接口708接收对其软件(例如,应用程序716)的更新。计算设备700还可以在显示器706上显示软件更新可用的通知。
在另一方面,计算设备700可从服务器(例如,医院服务器、互联网服务器或其他类似服务器)接收患者的计算机断层扫描(CT)图像数据,以在外科消融规划期间使用。还可经由可移除存储器将患者CT图像数据提供给计算设备700。
输入设备710可以是用户可用来与计算设备700进行交互的任何设备,诸如例如,鼠标、键盘、脚踏板、触摸屏和/或语音界面。
输出模块712可包括任何连接端口或总线,诸如例如,并行端口、串行端口、通用串行总线(USB)或本领域的技术人员已知的任何其他类似连接端口。
应用程序716可以是存储在存储器702中并由计算设备700的处理器704执行的一个或多个软件程序。在生成HD标测图期间,可以从存储器702加载应用程序716中的一个或多个软件程序并由处理器704执行以生成HD标测图。在一个实施方案中,在导航阶段期间,可以加载应用程序716中的一个或多个程序、识别安装在医疗设备上的EM传感器的位置和取向并且在覆盖有其他成像数据诸如患者的CT数据或三维模型的屏幕上在沿着该取向的位置处显示医疗设备。在另一个实施方案中,在治疗阶段期间,应用程序716中的一个或多个程序可引导临床医生通过一系列步骤来识别目标、目标的大小、治疗区的大小和/或确定到目标的进入路线以供稍后在手术阶段期间使用。在一些其他实施方案中,可以在手术室或执行外科手术的其他设施中的计算设备上加载应用程序716中的一个或多个程序,并且作为规划或标测图用来引导临床医生通过使用关于位置和取向的信息来执行外科手术。
应用程序716可直接安装在计算设备700上,或者可以安装在另一计算机例如中央服务器上,并且经由网络接口708在计算设备700上打开。应用程序716可以在计算设备700上作为基于web的应用程序或本领域技术人员已知的任何其他格式而本地地运行。在一些实施方案中,应用程序716将是具有本公开中描述的所有特征和功能的单个软件程序。在其他实施方案中,应用程序716可以是提供这些特征和功能的各部分的两个或更多个不同的软件程序。例如,应用程序716可包括用于生成HD标测图的一个软件程序、用于识别位置和取向的另一软件程序以及用于导航和治疗程序的第三程序。在此类情况下,可启用形成应用程序716的一部分的各种软件程序以使其彼此通信和/或导入和导出包括设置和参数的各种数据。
应用程序716可与用户界面718通信,该用户界面生成用于例如在显示器706上向用户呈现视觉交互式特征并用于例如经由用户输入设备接收输入的用户界面。例如,用户界面718可生成图形用户界面(GUI)并将GUI输出至显示器706以供用户查看。
在计算设备700可用作EMN***100、控制工作站102或跟踪设备160的情况下,计算设备700可链接到显示器130,从而使得计算设备700能够控制显示器706上的输出以及显示器130上的输出。计算设备700可控制显示器130以显示与显示在显示器706上的输出相同或类似的输出。例如,显示器706上的输出可镜像在显示器130上。另选地,计算设备700可以控制显示器130以显示与显示在显示器706上的输出不同的输出。例如,可以控制显示器130在外科手术期间显示引导图像和信息,同时控制显示器706以显示其他输出,诸如图1所示的电外科发生器101的配置或状态信息。
应用程序716可包括用于在规划阶段期间使用的一个软件程序和用于在治疗阶段期间使用的第二软件程序。在此类情况下,可启用形成应用程序716的一部分的各种软件程序以使其彼此通信和/或导入和导出与导航和治疗和/或患者相关的各种设置和参数以共享信息。例如,可以存储和导出由一个软件程序在规划阶段期间生成的治疗规划及其任何部分以供第二软件程序在手术阶段期间使用。
虽然出于例示和描述的目的,已参考附图详细地描述了各种实施方案,但应当理解,本发明的方法和装置不应视为受限的。对于本领域的普通技术人员将显而易见的是,在不脱离本公开的范围的情况下可以对前述实施方案作出各种修改。例如,本文所述的方法的各个步骤可以同时实施和/或以与本文所述的示例性顺序不同的顺序实施。
Claims (18)
1.一种用于识别在电磁体积内导航的电磁传感器的位置或取向中的至少一个的方法,所述方法包括:
从存储器中检索所述电磁体积的第二多个网格点中的每个网格点处的计算的理论电磁场强;
通过天线组件生成电磁场,其中,所述电磁体积的第二多个网格点中的每个网格点处的计算的理论电磁场强基于来自所述天线组件的天线的多个线性部分的理论电磁场强计算的总和;
从所述电磁传感器接收测量的电磁场强;
基于所述测量的电磁场强和高密度标测图来识别所述电磁体积的第一多个网格点中的第一网格点;以及
使用所述第一网格点作为初始条件,基于所述高密度标测图来识别所述电磁传感器的所述位置或所述取向中的至少一个,
其中所述第二多个网格点包括所述第一多个网格点。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述天线组件包括至少六根天线,所述天线中的每一根都包括多个环路。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述多个环路具有几何构型。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述高密度标测图包括针对所述电磁体积中的所述第二多个网格点中的每个网格点的计算的理论电磁场强。
5.根据权利要求4所述的方法,其中所述高密度标测图还包括所述第二多个网格点中的每个网格点处的所述计算的理论电磁场强的伪逆。
9.根据权利要求8所述的方法,其中所述第二网格点(D,E,F)为所述电磁传感器的所述位置。
10.一种用于识别在电磁体积内导航的电磁传感器的位置或取向中的至少一个的***,所述***包括:
天线组件,所述天线组件被配置为在所述电磁体积内辐射电磁场;
电磁传感器,所述电磁传感器被配置为基于所述电磁场来测量电磁场强;
处理器;以及
存储器,所述存储器存储所述电磁体积的第二多个网格点中的每个网格点处的计算的理论电磁场强,其中,所述电磁体积的第二多个网格点中的每个网格点处的计算的理论电磁场强基于来自所述天线组件的天线的多个线性部分的理论电磁场强计算的总和,所述存储器存储处理器可执行指令,所述处理器可执行指令当由所述处理器执行时,使所述处理器:
从所述存储器中检索所述第二多个网格点中的每个网格点处的所述计算的理论电磁场强;
基于所述测量的电磁场强和高密度标测图来识别所述电磁体积的第一多个网格点中的第一网格点;并且
使用所述第一网格点作为初始条件,基于所述高密度标测图来识别所述电磁传感器的所述位置或所述取向中的至少一个,其中所述第二多个网格点包括所述第一多个网格点。
11.根据权利要求10所述的***,其中所述天线组件包括至少六根天线,所述天线中的每一根都包括多个环路。
12.根据权利要求11所述的***,其中所述多个环路具有几何构型。
13.根据权利要求12所述的***,其中所述高密度标测图包括所述电磁体积中的所述第二多个网格点中的每个网格点处的计算的电磁场强。
14.根据权利要求13所述的***,其中所述高密度标测图还包括所述第二多个网格点中的每个网格点处的所述计算的理论电磁场强的伪逆。
18.根据权利要求17所述的***,其中所述第二网格点(D,E,F)为所述电磁传感器的位置。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/337,129 US10751126B2 (en) | 2016-10-28 | 2016-10-28 | System and method for generating a map for electromagnetic navigation |
US15/337,129 | 2016-10-28 | ||
US15/337,166 US10722311B2 (en) | 2016-10-28 | 2016-10-28 | System and method for identifying a location and/or an orientation of an electromagnetic sensor based on a map |
US15/337,166 | 2016-10-28 | ||
PCT/US2017/058421 WO2018081356A1 (en) | 2016-10-28 | 2017-10-26 | System and method for identifying a location and/or an orientation of an electromagnetic sensor based on a map |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109890312A CN109890312A (zh) | 2019-06-14 |
CN109890312B true CN109890312B (zh) | 2022-04-01 |
Family
ID=62025430
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201780066962.9A Active CN109890312B (zh) | 2016-10-28 | 2017-10-26 | 用于基于标测图来识别电磁传感器的位置和/或取向的***和方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP3531950A4 (zh) |
JP (1) | JP7035043B2 (zh) |
CN (1) | CN109890312B (zh) |
AU (1) | AU2017348161B2 (zh) |
CA (1) | CA3040718A1 (zh) |
WO (1) | WO2018081356A1 (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11944388B2 (en) | 2018-09-28 | 2024-04-02 | Covidien Lp | Systems and methods for magnetic interference correction |
US20200100843A1 (en) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | Covidien Lp | Smart extended working channel localization |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5307072A (en) * | 1992-07-09 | 1994-04-26 | Polhemus Incorporated | Non-concentricity compensation in position and orientation measurement systems |
US6233310B1 (en) * | 1999-07-12 | 2001-05-15 | General Electric Company | Exposure management and control system and method |
CN101820810A (zh) * | 2007-08-09 | 2010-09-01 | 奥林巴斯医疗株式会社 | 医疗装置引导***、医疗装置引导方法以及在医疗装置引导***中使用的查找表的制作方法 |
CN103945772A (zh) * | 2011-09-06 | 2014-07-23 | 伊卓诺股份有限公司 | 成像探头以及获得位置和/或方向信息的方法 |
CN104983386A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-10-21 | 大连理工大学 | 空间万向旋转磁场方位误差的直线极化相位校正方法 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3168495B2 (ja) * | 1993-09-22 | 2001-05-21 | 株式会社日立製作所 | 振動検出装置および異常診断システム |
ES2279540T3 (es) * | 1996-05-06 | 2007-08-16 | Biosense Webster, Inc. | Calibracion de elemento radiante. |
US6593884B1 (en) | 1998-08-02 | 2003-07-15 | Super Dimension Ltd. | Intrabody navigation system for medical applications |
US6484118B1 (en) * | 2000-07-20 | 2002-11-19 | Biosense, Inc. | Electromagnetic position single axis system |
US6636757B1 (en) | 2001-06-04 | 2003-10-21 | Surgical Navigation Technologies, Inc. | Method and apparatus for electromagnetic navigation of a surgical probe near a metal object |
US6774624B2 (en) | 2002-03-27 | 2004-08-10 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Magnetic tracking system |
US7945309B2 (en) * | 2002-11-22 | 2011-05-17 | Biosense, Inc. | Dynamic metal immunity |
CN100515332C (zh) * | 2004-02-18 | 2009-07-22 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于确定导管在脉管***中位置的设备和方法 |
JP4396508B2 (ja) | 2004-12-15 | 2010-01-13 | 株式会社島津製作所 | 磁気マッピング評価装置 |
US7892165B2 (en) * | 2006-10-23 | 2011-02-22 | Hoya Corporation | Camera calibration for endoscope navigation system |
US20080183064A1 (en) | 2007-01-30 | 2008-07-31 | General Electric Company | Multi-sensor distortion detection method and system |
US20080249395A1 (en) * | 2007-04-06 | 2008-10-09 | Yehoshua Shachar | Method and apparatus for controlling catheter positioning and orientation |
WO2011110966A2 (en) * | 2010-03-11 | 2011-09-15 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and system for characterizing and visualizing electromagnetic tracking errors |
US9649046B2 (en) | 2014-08-12 | 2017-05-16 | Biosense Webster (Israel) Ltd | Line of block detection |
US20160174873A1 (en) | 2014-12-22 | 2016-06-23 | Covidien Lp | Medical instrument with sensor for use in a system and method for electromagnetic navigation |
-
2017
- 2017-10-26 AU AU2017348161A patent/AU2017348161B2/en not_active Ceased
- 2017-10-26 JP JP2019523099A patent/JP7035043B2/ja active Active
- 2017-10-26 EP EP17863634.6A patent/EP3531950A4/en active Pending
- 2017-10-26 CN CN201780066962.9A patent/CN109890312B/zh active Active
- 2017-10-26 WO PCT/US2017/058421 patent/WO2018081356A1/en unknown
- 2017-10-26 CA CA3040718A patent/CA3040718A1/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5307072A (en) * | 1992-07-09 | 1994-04-26 | Polhemus Incorporated | Non-concentricity compensation in position and orientation measurement systems |
US6233310B1 (en) * | 1999-07-12 | 2001-05-15 | General Electric Company | Exposure management and control system and method |
CN101820810A (zh) * | 2007-08-09 | 2010-09-01 | 奥林巴斯医疗株式会社 | 医疗装置引导***、医疗装置引导方法以及在医疗装置引导***中使用的查找表的制作方法 |
CN103945772A (zh) * | 2011-09-06 | 2014-07-23 | 伊卓诺股份有限公司 | 成像探头以及获得位置和/或方向信息的方法 |
CN104983386A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-10-21 | 大连理工大学 | 空间万向旋转磁场方位误差的直线极化相位校正方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7035043B2 (ja) | 2022-03-14 |
WO2018081356A1 (en) | 2018-05-03 |
AU2017348161A1 (en) | 2019-05-02 |
CN109890312A (zh) | 2019-06-14 |
JP2020503082A (ja) | 2020-01-30 |
CA3040718A1 (en) | 2018-05-03 |
EP3531950A1 (en) | 2019-09-04 |
EP3531950A4 (en) | 2020-05-27 |
AU2017348161B2 (en) | 2022-06-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11672604B2 (en) | System and method for generating a map for electromagnetic navigation | |
US11819285B2 (en) | Magnetic interference detection systems and methods | |
US11759264B2 (en) | System and method for identifying a location and/or an orientation of an electromagnetic sensor based on a map | |
US11944389B2 (en) | Impedance shift and drift detection and correction | |
US11712171B2 (en) | Electromagnetic dynamic registration for device navigation | |
US20130217999A1 (en) | Systems and Methods for Positioning a Catheter | |
US10588541B2 (en) | Magnetic tracker system and method for use for surgical navigation | |
US20080238413A1 (en) | Electromagnetic tracking method and system | |
AU2014277683B2 (en) | Adaptive fluoroscope location for the application of field compensation | |
CN103189013A (zh) | 外科手术导航中的纠错技术 | |
US11918334B2 (en) | Impedance transformation model for estimating catheter locations | |
US20210000550A1 (en) | System for calibrating an electromagnetic navigation system | |
CN109890312B (zh) | 用于基于标测图来识别电磁传感器的位置和/或取向的***和方法 | |
US20200100843A1 (en) | Smart extended working channel localization | |
US20240245470A1 (en) | Systems and methods for magnetic interference correction | |
CN107661143B (zh) | 磁共振成像中确定采集体积的截面的二维图像数据的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |