消融区评估和配置的制作方法

1.本发明涉及消融设备领域，尤其涉及捕获处理内消融数据的消融设备。


背景技术：

2.经皮热消融是对受试者的介入性癌症处理，过去十年中已经看到显著增加了对该处理的采用。热消融可以使用各种消融方式递送、包括射频(rf)、微波(mw)、高强度聚焦超声(hifu)、聚焦激光消融(fla)、不可逆电穿孔(ire)、冷冻消融等。
3.在临床实践中，这些消融过程包括借助于图像引导将消融系统的一个或多个消融施加器放置在目标区域内或目标区域附近。通常，医师基于制造商提供的信息、临床试验结果和个人经验，在检查实时超声或介入性放射学图像(诸如ct或mr图像)的同时放置这些针状施加器。特别地，这些图像用于帮助临床医生将消融施加器放置在正确/期望的区域。
4.正在研究使用更先进的消融疗法计划系统(atps)，其在过程中提供目标覆盖率的反馈。这些系统能够基于围绕个体消融的预期消融区(“个体消融区”)重建整个消融区。这种个体消融区的形状和尺寸的信息通常由消融设备的制造商提供。关于整个消融区的信息可以在消融过程期间帮助临床医生以帮助他们完全地消融患者的期望区域或区。
5.在执行了消融处理之后，对受试者进行mri检查以精确地建立受试者的消融区，即确定“真实”消融区在某种程度上是常见的。mri检查的结果可用于指导针对受试者的未来消融，例如，使得在较早消融期间错过的任何区域在后续的消融处理期间被消融。
6.文献us 2014/064449 a1涉及用于确定肿瘤消融边缘的方法和装置。该方法包括：当执行肿瘤消融时，获取肿瘤消融前的血管造影图像和肿瘤消融后的血管造影图像；配准肿瘤消融前的血管造影图像和肿瘤消融后的血管造影图像；以及根据配准后的肿瘤消融前的血管造影图像中的肿瘤区域和肿瘤消融后的血管造影图像中的消融区的相对位置来确定肿瘤消融边缘。使用实施例，可以在肿瘤消融期间直接确定肿瘤消融边缘，从而改进肿瘤消融的效率和成功率。
7.另一文献us 2009/287066 a1涉及用于微创介入的工作流程，诸如用于癌性肿瘤的处理。该工作流程包括：将患者定位在多功能成像装置处；使用计算机断层摄影或血管造影成像功能获得患者解剖结构的介入前图像；当患者被定位在多功能成像装置处并且使用荧光透视成像功能时，执行微创介入；以及当患者被定位在多功能成像装置处时，使用计算机断层摄影或血管造影成像功能执行患者解剖结构的介入后成像。如果介入后成像确定附加的介入是有序的，则在患者被定位在成像装置处时执行附加的介入。来自其他源的介入前图像和数据集可以与介入结合或在介入期间使用。在介入前成像和介入之后可以包括处理计划步骤。


技术实现要素：

8.本发明由权利要求限定。
9.根据依照本发明的一个方面的示例，提供了一种计算机实现的方法，该方法用于
实现评估在消融处理期间从由消融系统生成的处理内数据获得的所预测的消融区的准确性。
10.该计算机实现的方法包括：获得由消融系统在消融处理期间生成的处理内消融数据，该处理内消融数据提供关于对受试者执行的消融处理的信息；处理该处理内消融数据以构建预测由消融处理生成的消融区的所预测的消融区；获得在对受试者执行消融处理之后生成的处理后消融数据，该处理后消融数据提供关于受试者的所实现的消融区的信息；处理该处理后消融数据以构建所实现的消融区；以及相对于彼此配准所预测的消融区和所实现的消融区，从而能够评估所预测的消融区的准确性。
11.本发明依赖于这样的认识，即关于个体消融区的尺寸和形状的信息(例如，由消融设备的制造商提供的)是不准确的。这是因为这样的尺寸和/或形状通常在与实际使用不匹配的实验条件(例如离体，在动物中或在不同组织中)下建立。
12.因此，发明人已经认识到需要和/或期望能够评估所预测的消融区(当执行消融计划时)的准确性。发明人提出能够通过相对于从处理内消融数据导出的(所预测的)消融区，配准从处理后消融数据导出的(所实现的)消融区来进行这种评估，例如，使得可以执行所实现的(即“真实”)消融区和所预测的消融区之间的比较。
13.因此，本发明提供了一种新的机制，通过该机制能够确定或计算所预测的消融区的准确性(例如，预测误差)。
14.本发明的至少一个实施例包括确定所预测的消融区和实现消融区之间的误差。换句话说，实施例可以包括主动确定所预测的消融区的预测误差。该预测误差可以例如被呈现、显示或以其他方式提供(对于临床医生或操作者)来帮助他们的理解，例如，出于确保质量，引导后续处理选项等的目的。
15.处理内消融数据可以包括关于消融处理期间一个或多个消融施加器的位置、定向和/或类型的施加器信息。在这样的实施例中，构建所预测的消融区的步骤可以包括处理施加器信息以构建所预测的消融区。特别地，施加器信息可以被处理以构建在每个个体施加器周围的预期的个体消融区，从而可以一起形成整个的预期的消融区。
16.在一些实施例中，处理处理内消融数据的步骤可以包括使用消融施加设置以构建所预测的消融区。施加器设置可以限定围绕由每个消融施加器执行的个体消融的预期的个体消融区。特别地，消融施加设置可以允许在施加器位置、定向和/或类型(例如，由施加器信息提供的)与个体消融区之间进行映射。
17.该方法还可以包括确定所预测的消融区和所实现消融区之间的误差。换句话说，所预测的消融区和所实现的消融区之间的差异可以通过使用误差计算来量化。所确定的误差的格式最好是数字的，例如均方根误差。确定消融区之间的误差的合适示例对于本领域技术人员而言是显而易见的。
18.消融区的精确数据格式可以根据实施方式细节而不同。例如，消融区可形成为(或包括)网格、轮廓集、二元掩模、一个或多个分析描述等。消融区可以以通信标准(诸如dicom或dicom rt)被嵌入。
19.具体地，消融区的数据格式应该使消融区的3d构建能够进行，例如，限定使消融区的3d构建能够进行的3d位置、形状、定向和/或一个或多个其他特性。限定消融区的其它方法对于本领域技术人员而言是显而易见的。
20.该方法还可以包括基于所确定的误差调整消融系统的一个或多个设置的步骤。具体地，经调整的设置可以包括基于处理内消融数据控制所预测的消融区的生成的一个或多个设置。
21.换句话说，生成所预测的消融区的后续步骤可以包括使用消融系统的一个或多个经调整的设置来处理处理内消融数据以生成所预测的消融区。
22.对设置的调整可以是自动的或响应于用户输入。例如，可以向用户/临床医生/操作者显示错误，用户/临床医生/操作者可以使用误差信息来调整如何处理处理内消融数据以构建所预测的消融区。例如，如果通过组合各个消融区(对于消融施加器和/或不同消融施加器的放置的不同实例)来构建所预测的消融区，则可以基于所确定的误差来修改每个个体消融区的默认大小和/或尺寸。
23.该过程可以通过使用机器学习方法、多维优化方法等来自动化。作为示例，多维优化方法可用于自动修改一个或多个设置，以努力减小所预测的消融区和所实现的消融区之间的数值误差。
24.在一些实施例中：处理内消融数据包括施加器信息，其至少标识在消融处理期间一个或多个消融施加器的位置和类型；构建所预测的消融区的步骤包括处理施加器信息和一个或多个消融施加器设置以构建所预测的消融区，该一个或多个施加器设置基于施加器信息限定围绕由每个消融施加器执行的个体消融周围的预期消融区；以及调整消融系统的一个或多个设置的步骤包括调整一个或多个施加器设置中的至少一个设置。
25.消融施加器信息可以标识在消融处理期间一个或多个消融施加器的空间位置和/或定向。这使得该方法能够(例如，使用施加器设置)预测消融的每个单独施加的大小、尺寸和/或形状。施加器设置可以在施加器的位置和类型与预期的个体消融区之间映射。
26.该方法还可以包括将消融系统的经调整的设置与一个或多个其他消融系统共享的步骤。
27.在一个或多个实施例中，配准所预测的消融区和所实现的消融区的步骤包括相对于彼此配准处理内消融数据和处理后消融数据，从而相对于彼此配准所预测的消融区和所实现的消融区。
28.相对于彼此配准处理内和处理后消融数据使得消融区能够相对于彼此间接地配准。
29.相对于彼此配准处理内消融数据和处理后消融数据的步骤可选地包括：获得参考消融数据；将处理内消融数据配准到参考消融数据；以及将处理后消融数据配准到参考消融数据，从而间接地将处理内消融数据配准到处理后消融数据。
30.因此，可以相对于一些参考消融数据配准处理内和处理后消融数据，以便于将处理内和处理后消融数据彼此配准。这提供了一种将两个可能不同的数据段彼此配准的方法。
31.将处理内消融数据与参考消融数据配准使处理内消融数据能够在消融处理本身期间被配准，例如，避免在已经执行配准之后执行可能复杂的配准或匹配的需要。
32.在特定示例中，在消融处理期间，为了帮助临床医生执行消融处理而生成的图像可以用于相对于参考消融数据配准处理内消融数据。
33.参考消融数据可以例如包括在对受试者执行消融处理之前生成的处理前消融数
据。
34.在一些实施例中，配准所预测的消融区和所实现的消融区的步骤包括直接处理所预测的消融区和所实现的消融区以将两者配准在一起。
35.换句话说，可以直接处理所构建的消融区，以便于将这两个消融区配准在一起，而不是通过配准对应的消融数据来间接地配准。
36.在一些实施例中，配准所预测的消融区和所实现的消融区的步骤可以包括将所预测的消融区与参考消融区配准，以及将所实现的消融区与参考消融区配准，从而将两个消融区配准在一起。参考消融区可以是默认的或代表性的消融区，例如，用于在对受试者执行所执行的消融处理时所采取的程序。
37.处理后消融数据可以包括在消融处理之后捕获的受试者的一个或多个医学图像，该一个或多个医学图像提供关于所实现的消融区的视觉信息。
38.因此，处理后消融数据可以包括提供所实现的消融区的图像的受试者的任何合适的医学图像。医学图像的特别优选示例是mr(i)图像。mr图像提供了基于由mr序列生成的软组织对比度来描绘所实现的/真实的消融区的能力。
39.处理内消融数据可以包括在消融处理期间捕获的一个或多个医学图像。
40.一些医学图像的适当示例包括任何合适的超声或介入性放射学图像(诸如ct或mr图像)。
41.在至少一个实施例中，处理后消融数据包括在消融处理之后捕获的受试者的一个或多个医学图像，一个或多个医学图像提供关于所实现的消融区的视觉信息；以及相对于彼此配准所预测的消融区和所实现的消融区的步骤包括将在消融处理之后捕获的医学图像中的至少一个和消融处理期间捕获的医学图像中的至少一个进行配准，从而相对于彼此配准所预测的消融区和所实现消的融区。
42.可选地，将在消融处理期间捕获的医学图像中的至少一个与在消融处理之后捕获的医学图像中的至少一个进行配准的步骤包括：获得参考医学图像；将消融处理期间捕获的医学图像中的至少一个与参考医学图像进行配准；将消融处理之后捕获的医学图像中的至少一个与参考医学图像进行配准，从而间接地配准消融处理期间捕获的医学图像中的至少一个与医学图像之后捕获的医学图像中的至少一个。
43.该方法还可以包括显示所预测的消融区和所实现的消融区的步骤，其中显示基于所预测的消融区和所实现的消融区之间的配准。
44.特别地，可以在单个参考系中显示所预测的和所实现的消融区，这能够确保消融区的质量。基于两者之间的配准显示消融区的其他方法对于本领域技术人员而言是显而易见的。
45.根据本发明的另一方面，提供了一种包括计算机程序代码装置的计算机程序产品，当计算机程序代码装置在具有处理系统的计算设备上执行时，使处理系统执行本文描述的任何方法的所有步骤。
46.根据本发明的另一方面，提供了一种消融系统，用于实现评估从在消融处理期间由消融系统生成的处理内数据获得的所预测的消融区的准确性。
47.消融系统包括消融疗法计划系统(atps)和消融疗法跟踪系统(atfs)。
48.该消融处理计划系统被配置为：获得在消融处理期间由消融系统生成的处理内消
融数据，该处理内消融数据提供关于对受试者执行的消融处理的信息。
49.该消融处理跟踪系统被配置为：获得在对受试者执行消融处理之后生成的处理后消融数据，处理后消融数据提供关于受试者的所实现的消融区的信息；处理处理后消融数据以构建所实现的消融区；以及相对于彼此配准所预测的消融区(其预测由消融处理产生的消融区)和所实现的消融区，从而使实现评估所预测的消融区的准确性。
50.atps或atfs被配置为处理处理内消融数据以构建所预测的消融区。
51.参考下文描述的实施例，本发明的这些方面和其它方面将变得显而易见并得以阐明。
附图说明
52.为了更好地理解本发明，并且为了更清楚地示出如何实现本发明，现在将仅通过示例的方式参考附图，在附图中：
53.图1示出了可以实现本发明的实施例的消融系统；
54.图2是示出根据本发明实施例的方法的流程图；
55.图3是示出根据本发明实施例的消融系统的框图；以及
56.图4示出了具有所预测的和实际的消融区叠加在其上的mr图像。
具体实施方式
57.将参照附图描述本发明。
58.应当理解，详细描述和具体示例虽然指示了装置，系统和方法的示例性实施例，但是仅旨在用于说明的目的，而不旨在限制本发明的范围。本发明的装置，系统和方法的这些和其它特征，方面和优点将从以下描述，所附权利要求和附图中变得更好理解。应当理解，附图仅仅是示意性的并且没有按比例绘制。还应当理解，在所有附图中使用相同的附图标记来指示相同或相似的部件。
59.本发明提供用于评估和改进由从消融处理期间获得的数据生成的所预测的消融区的质量的概念。特别地，本发明提出将在消融处理期间产生的所预测的消融区与在处理已经发生之后生成的实际消融区进行比较。
60.本发明的实施例基于这样的认识，即所预测的消融区可能是不准确的，例如，由于生成用于预测消融区的数据的方法。这可能在消融处理期间导致不准确或不完全的消融，这将导致患者处理质量降低。
61.本发明可用于任何临床环境中，例如，在发生肿瘤消融的医院中。
62.在本发明的上下文中，“消融区”是提供消融区的(3d)模型的数据，并且本领域技术人员将很好地理解。具体地，形成消融区的数据可以使得受试者的消融区的(3d)可视化能够(例如，向用户)被可视地呈现或显示。
63.消融区的数据格式应该使消融区的(3d)构建能够进行，例如，限定使消融区的(3d)构建能够进行的(3d)位置、形状、定向和/或一个或多个其他特性。假如消融区可以相对于彼此(空间地)被配准(并且优选地能够被处理以确定消融区之间的误差)，则消融区的精确数据格式对于实现本发明的基本发明构思不是必要的。
64.用于消融区的数据格式的适当示例包括网格、轮廓集、二进制掩模、一个或多个分
析描述等。消融区可以嵌入通信标准中，诸如dicom或dicom rt。
65.图1示出了可以实现本发明的实施例的消融系统100。
66.消融系统100包括消融疗法计划系统atps 110和消融疗法跟踪系统atfs 120。图示的消融系统100还包括一个或多个消融施加器150，尽管这些消融施加器不是消融系统的必要部分。
67.消融施加器150被配置为使得当它们相对于受试者被适当地定位并被激活时，它们将个体消融递送到受试者的区域。通常，消融施加器的定位由临床医生手动执行。
68.个体消融的大小(例如，尺寸)和形状可以取决于许多因素，诸如施加器的类型、激活的长度、施加器的位置等。不同的消融施加器150可以根据不同的形式递送消融。例如，热消融可以使用各种消融方式递送，包括射频(rf)、微波(mw)、高强度聚焦超声(hifu)、聚焦激光消融(fla)、不可逆电穿孔(ire)、冷冻消融等。
69.当然，消融施加器150可以由消融控制器控制，该消融控制器可以集成到消融疗法计划系统中或单独的，其可以控制消融何时由消融施加器执行。消融施加器可以响应于用户输入(例如，用户触发)而被激活或自动激活。
70.通常，通过遵循消融计划来执行受试者的消融。消融计划可以针对消融施加器150指定相对于受试者的推荐位置，以便实现期望的/计划的消融区的消融。可以选择期望的/计划的消融区的大小/形状，以便消融受试者的期望区域(例如，受试者内的肿瘤的位置)。
71.atps 110可以在消融处理期间引导临床医生。具体地，atps可以被配置为提供实时信息(例如，实时超声或介入性放射学图像(ct/mr))，其帮助临床医生将(多个)施加器定位在受试者内。
72.atps 110可以被配置为充当消融控制器，例如，控制一个或多个消融施加器150何时激活以施加消融。消融施加器的激活可以是自动的(例如，当施加器已经到达推荐位置时)或响应于用户输入(由临床医生激活)。
73.在一些其他的示例中，atps可以被配置为获得或生成消融计划，该消融计划可以标识消融施加器的适当位置以便消融受试者的期望区域(例如，消融肿瘤或癌性区域)。atps可以向临床医生指示这些期望位置(例如，使用图像上的标记)或施加器距期望位置的距离。
74.atps 110被配置为记录处理内消融数据，例如，在消融过程期间获得的数据。
75.在特定示例中，处理内数据可以包括关于消融施加器执行消融时的位置、定位和/或定向的信息。处理内数据还可以提供关于所执行的消融的类型的信息(例如，当消融施加器执行消融时的消融施加器的类型或模式)。
76.在其他示例中，处理内数据可以提供关于在消融处理期间由消融施加器所采取的路径的信息。
77.在一些其他的示例中，处理内数据可以包括处理内医学图像，例如，消融区域的ct、超声或mr图像。
78.atps 110可以被配置为处理处理内消融数据以构建所预测的消融区，所预测的消融区预测由消融处理产生的(整体)消融区。该方法可以在处理期间或之后进行。如果在处理期间执行，则可以周期性地更新(并向用户显示)预测的消融区，以在消融处理期间帮助临床医生，例如，标识到目前为止已经消融的所预测的区域。
79.该过程的各种实施例对于本领域技术人员而言是显而易见的，并且可以取决于处理内消融数据的实施方式细节。
80.在一个实施例中，在处理内消融数据提供关于消融施加器在执行消融时的位置、定位和/或定向的信息的情况下，atps可以被配置为预测由消融生成的每个个体消融区的大小，形状和位置。也可以使用关于消融施加器的其它信息，例如，施加器的类型和/或施加器的模式。应当理解，当执行消融时，消融施加器消融个体消融区。
81.为了生成个体消融区，atps 110可以使用定义个体消融的大小和/或形状的消融设置，例如，基于当消融施加器被激活(即执行消融)时消融施加器的类型、模式、定位和/或定向。例如，这些设置可以限定长轴和短轴的大小(对于椭圆形消融)，以及特定消融区相对于施加器的偏移。
82.然后，atps 110可以通过组合个体消融区来构建所预测的(整体)消融区(下文称为“所预测的消融区”)。换句话说，atps可以预测受试者的哪个区域被消融。
83.因此，atps 110能够使用处理内消融数据构建所预测的消融区。使用处理内消融数据构建所预测的消融区的其他方法对于本领域技术人员而言是显而易见的。
84.仅作为另一示例，atps可以被配置为从在消融处理过程期间捕获的(医学)图像(例如，使用机器学习算法或图像分割过程)生成所预测的消融区。
85.作为又一示例，atps可以被配置为例如通过将所采取的路径与历史路径和为历史路径生成的对应的消融区进行比较，从由消融施加器在消融过程期间采取的路径生成所预测的消融区。
86.作为又一示例，在处理内消融数据提供关于消融施加器在它们执行消融时的位置，定位和/或定向的信息的情况下，atps可以被配置为在消融施加器的标识的位置、定位和/或定向与所预测的消融区之间直接映射(例如，通过参考查找表)，而不是通过预测和组合个体消融区。
87.从前述内容中，显而易见的是，所预测的消融区是从处理内消融数据导出的，即，是处理内导出数据。
88.在一些示例中，atps可以适于例如基于由atps生成的现场处理内消融数据而在消融处理期间动态地生成和显示(在用户界面处)所预测的消融区。这可以在整个消融处理中迭代地执行，从而在整个消融处理中更新所预测的消融区。这使得用户/临床医生能够跟踪整体消融的预测进展。
89.在其他示例中，一旦处理完成，就可以生成所预测的消融区。在控制处理时，用户可以改为简单地使用医学图像(并且可选地使用施源器的推荐位置)。
90.atfs 120被配置为生成所实现的消融区，标识消融区的“真实”或测量的大小/形状。atfs在消融处理完成后(例如，在消融处理后3-21天之间)被操作，并且可用于确定哪里需要进一步消融(例如，以消除肿瘤)。
91.从处理后的消融数据(即，消融处理已经完成之后获得的数据)，确定所实现的消融区。处理后消融数据的适当示例包括医学图像数据(例如，mr(磁共振)图像)，即，“处理后医学图像”。
92.atfs提供了根据mr序列生成的软组织对比度来描绘“真实”或所实现的消融区的能力。使用atfs确定真实消融区的方法对于本领域技术人员而言是显而易见的。通常，这样
的方法包括使用机器学习或分割方法分割一个或多个医学(例如，mr)图像，以标识消融区的定位。
93.为了完整起见，应注意，从一个或多个医学图像(形成处理后消融数据)生成所实现的消融区可以使用以下各项中的一项或多项来递送：2d(例如，轮廓勾画)或3d(例如，画笔)手动描绘工具；2d(例如，活动轮廓)或3d(例如，图像自适应画笔)半自动描绘工具；和/或使用从经典，二进制形态到深度学习方法(例如，卷积神经网络)的技术的自动描绘工具。
94.从前述内容中，显而易见的是，所实现得的消融区是从处理后消融数据导出的，即，是处理后导出数据。
95.在一些示例中，atfs可以执行从处理内消融数据生成所预测的消融区的步骤。这可以使用先前描述的方法来执行。
96.本发明认识到真实的/所实现的消融区可以不同于所预测的消融区。这可能导致消融处理期间的假设不准确。例如，所预测的消融区可以指示整个期望区域已经被消融，而实际上它可能还没有被消融(尽管这只能在处理后被认识到)。
97.然而，发明人还认识到，在消融处理期间，例如，使用在消融处理期间生成的医学图像，来精确地生成“真实”消融区是高度困难的。这是因为，在处理期间，像水肿或出血这样的次要效应经常使真实的/所实现的消融区的处理内可视化混乱。
98.由于这些原因，发明人已经认识到评估和优选地改进所预测的消融区的准确性的重要性。
99.图2是示出根据本发明实施例的计算机实现的方法200的流程图。方法200可以由先前参考图1描述的消融系统100执行。
100.方法200包括获得在消融处理期间由消融系统生成的处理内消融数据的步骤201。
101.处理内消融数据提供关于对受试者执行的消融处理的信息，诸如在消融处理期间至少标识一个或多个消融施加器的位置和类型的施加器信息。处理内消融数据可选地提供在消融处理期间获得的受试者的一个或多个医学图像，例如，经历消融的区域的医学图像。
102.然后，方法200移动到处理处理内消融数据以构建所预测的消融区的步骤202，所预测的消融区预测由消融处理产生的消融区的。
103.步骤202包括处理处理内消融数据以构建预测由消融处理产生的消融区的所预测的消融区。先前已经参考图1描述了处理处理内消融数据的方法，尽管导出所预测的消融区的其他方法对于本领域技术人员而言是显而易见的。
104.在一些实施例中，步骤202可以包括例如通过对处理内消融数据执行分割过程来描绘或标识处理内消融数据中存在的区域。作为示例，处理内消融数据可以包括在消融处理期间捕获的一个或多个医学图像，其可以被描绘以标识受试者的区域(例如，器官、骨骼等)。
105.步骤201和202可以由atps来执行，诸如参考图1所述。
106.方法200然后移动到获得在对受试者执行的消融处理之后生成的处理后消融数据的步骤203。处理后消融数据提供关于受试者的所实现的消融区的信息，诸如以一个或多个医学图像的形式，诸如任何合适的超声或介入性放射学图像(例如，ct、超声或mr图像)。
107.该方法然后移动到处理处理后消融数据以构建所实现的消融区的步骤204。从处理后消融数据构建所实现的消融区的方法对于本领域技术人员而言是显而易见的，例如分
割或描绘处理后消融数据的一个或多个(医学)图像。已经参考图1描述了从处理后消融数据构建所实现的消融区的一些方法。
108.在特定实施例中，步骤204包括标识存在于处理后消融数据中的描绘区域。例如，处理后消融数据可以包括在消融处理之后捕获的一个或多个医学图像，其可以被描绘以标识或描绘受试者的区域(例如器官、骨骼等)。
109.该方法然后移动到相对于彼此配准所预测的消融区和所实现的消融区的步骤205，从而能够评估所预测的消融区的准确性。
110.在本公开中设想了相对于彼此配准所预测的消融区和所实现的消融区的各种方法。
111.在一些实施例中，可以通过相对于彼此配准处理内消融数据和处理后消融数据来执行所预测的消融区和所实现的消融区的配准(由此也一起配准从其导出的消融区)。当将处理内或处理后消融数据转换为消融区时，可以保持配准。
112.在这些实施例中，所预测的消融区和实现的消融区的配准可以在需要生成消融区之前有效地进行。
113.在其它实施例中，通过处理消融区本身来配准消融区。
114.在本公开的上下文中，术语“配准”用于表示“空间配准”，例如，使得可以标识不同数据集或数据实例的不同元素之间的相对定位、定向和/或距离。本文描述了相对于彼此配准数据的多种方法，但是其他实施例对于本领域技术人员而言是显而易见的。
115.仅作为示例，如果处理内消融数据提供关于消融处理期间消融施加器的定位的信息，并且处理后消融数据包括消融区的一个或多个医学图像，则配准处理内消融数据和处理后消融数据可以包括确定消融处理期间消融施加器相对于消融区的医学图像的相对定位。
116.用于在处理内消融数据和处理后消融数据之间进行配准的过程可以手动地或以自动的方式执行。
117.如果使用手动方法，则处理内消融数据(例如，处理内医学图像)和/或所预测的消融区的视觉表示，以及处理后数据(例如，处理后医学图像)和/或所实现的消融区的视觉表示，可以经由用户界面呈现给用户/临床医生。用户/临床医生能够经由用户界面操纵视觉表示，以便相对于彼此手动地对准或配准处理内或处理后(导出的)数据，从而相对于彼此配准所预测的和实现的消融区。
118.例如，手动配准工具可以包括提供摇摄和旋转工具以对准所预测的消融区和所实现的消融区的视觉表示，以使用户能够相对于彼此配准两个消融区。
119.在配准已经发生之后，一个消融区的移动可以引起在另一个消融区中的对应的移动(例如，以使用户能够操纵图像并且更清楚地理解实际消融区与所预测的消融区之间的差异)。
120.在另一示例中，在已经执行了处理内和处理后数据内的区域的描绘的情况下，手动配准工具可以提供摇摄和旋转工具，以允许临床医生将从处理内和处理后消融数据导出的所描绘的区域对准在一起，从而使用户能够相对于彼此配准处理内和处理后消融数据(例如，对准处理内和处理后描绘中提供的不同器官和/或骨骼)。
121.在又一示例中，在处理内和处理后医学图像可获得的情况下，可以提供工具组(例
如，提供摇摄，变焦和/或旋转工具)以使用户能够相对于彼此手动地对准一个或多个处理内和处理后医学图像，从而使医学图像能够彼此配准。
122.不是使用手动的方法，而是可以使用任何合适的自动方法来相对于彼此配准消融内和消融后数据。
123.仅作为示例，在处理内和处理后医学图像可获得的情况下，可以例如使用互相关或交互信息的最大化来执行处理内和处理后医学图像之间的基于图像的配准。
124.类似地，在已经执行了对处理内和处理后数据内的区域的描绘的情况下，在处理内和处理后数据中存在的所描绘的区域之间的基于轮廓的配准，例如，使用迭代最接近点算法来最小化所描绘的区域之间的rms误差。
125.在另一示例中，可以执行所预测的和所实现的消融区之间的基于轮廓的配准，例如，使用迭代最接近点算法来最小化两者之间的rms误差。
126.本领域技术人员将理解，将处理内消融数据和处理后消融数据配准在一起可以包括修改处理内和处理后消融数据中的一个或多个，例如，以解决为将图像配准在一起而执行的任何旋转，倾斜，镜像，大小调整。
127.在这样的示例中，如果处理内和处理后数据的两个方面相对于彼此配准(例如，医学图像被配准在一起)，则处理内和/或处理后数据和/或导出的消融区的其他方面可以基于处理内和处理后数据之间的配准被自动修改。
128.例如，如果处理内和处理后数据都包括一个或多个医学图像，则将处理内和处理后数据一起配准可以导致处理后医学图像被修改(例如，旋转或调整大小)以映射到处理内医学图像上(反之亦然)。可以适当地修改所预测的和/或所实现的消融区，以匹配或镜像对相应的处理内或处理后数据进行的修改，从而将所预测的消融区和消融区配准在一起。
129.在上述实施例中，处理间(导出的)数据和处理后(导出的)数据彼此直接配准。然而，在其他示例中，所预测的消融区和所实现的消融区可以经由参考消融数据间接地配准。
130.参考消融数据可以例如包括在对受试者执行消融处理之前生成的处理前消融数据。
131.仅作为示例，处理前消融数据可以包括要进行消融的区域的一个或多个医学图像(即，“处理前医学图像”)。处理内消融数据可以用于相对于处理前医学图像配准所预测的消融区(例如，通过使用任何合适的图像配准方法将处理内医学图像与处理前医学图像配准)。类似地，可以以类似的方式相对于处理前医学图像配准处理后消融数据。以此方式，处理内消融数据和处理后消融数据可以相对于彼此被间接地配准。
132.使用参考消融数据使得处理内消融数据(例如，医学图像)能够被用于将预测的消融区配准到所实现的消融区，而无需处理内消融数据与处理后消融数据和/或实现的消融区同时可用。具体地，通过相对于参考消融数据(例如，手术前图像)配准所预测的消融区，然后可以丢弃或删除处理内消融数据。
133.因此，在对方法200的修改中，步骤205可以被划分为将所预测的消融区配准到参考消融数据(例如，使用处理内消融数据)的第一子步骤和将所实现的消融区配准到参考消融数据(例如，使用处理后消融数据)的第二子步骤。可以在执行步骤203和204之前执行第一子步骤，使得可以在执行步骤203和204之前删除(在未看见的步骤中)处理内数据。
134.虽然上述方法使用图像配准技术，但是其他将数据配准在一起的方法对于本领域
技术人员而言是显而易见的。
135.从前述内容中，显而易见的是，设想了用于将预测的和实现的消融区(空间地)配准在一起的许多直接和间接的方法。
136.相对于彼此配准所预测的和所实现的消融区使所预测的消融区的准确性评估能够进行。这可以用于质量保证的目的，例如，以确保预测是正确的，或者可以用于校正和/或校准用于生成所预测的消融区的信息。
137.可以执行可选的步骤206。步骤206包括基于所获得的处理内和处理后消融区数据之间的配准，显示所预测的和所实现的消融区(例如，在单个参考系中)。这使质量保证得以实现，例如，使用户能够评估所预测的消融区的准确性。
138.在一些优选的实施例中，步骤206包括显示关于处理内医学图像(如果可获得)和/或处理后医学图像(如果可获得)的所预测的和/或所实现的消融区。所预测的和/或所实现的消融区可以覆盖这些图像中的一个或多个。精确的显示器可以被配置为响应于用户输入，例如，用户可以选择是否使用医学图像以及使用哪些医学图像。
139.该过程可能需要相对于处理内医学图像和/或处理后医学图像配准所预测的和所实现的消融区。
140.方法200还可以包括确定所预测的消融区和所实现的消融区之间的误差的步骤207。特别地，步骤207可以包括计算所预测的消融区和所实现的消融区之间的数值误差。
141.用于确定误差的精确机制可以根据实施方式细节而不同。在一些示例中，可以在所预测的消融区和所实现的消融区之间确定均方根误差或平均绝对误差。
142.方法200可以包括例如在显示系统处显示所确定的错误的步骤208。步骤208是可选的，但是帮助临床医生理解和评估所预测的消融区的准确性。
143.在一些实施例中，方法200包括调整消融系统的一个或多个设置的步骤209。优选地，使用在步骤207中所确定的误差来执行该步骤。特别地，一个或多个设置可以是生成所预测的消融区时使用的设置。
144.仅作为示例，在消融系统组合(所预测的)个体消融区以生成所预测的消融区并使用限定个体消融的大小和/或形状的消融设置的情况下，一个或多个设置可以包括这些消融设置中的一个或多个。因此，在一些示例中，一个或多个设置(其被修改)可以限定(用于椭圆形消融)长轴和/或短轴的尺寸、以及(可选地)特定消融区相对于施加器的偏移。
145.用于控制所预测的消融区的生成的其他合适的设置对于本领域技术人员而言是显而易见的，并且可以取决于用于从处理内消融数据生成所预测的消融区的机制。
146.步骤209可以自动地和/或响应于手动输入来执行。
147.对于设置的手动调整，用户/临床医生能够调整消融系统的一个或多个设置(例如，长轴和/或短轴的长度和/或个体消融区的偏移)。该调整可以由与用户界面交互的用户来执行，例如，提供用户输入。该方法可以通过使用新设置来更新所预测的消融区，例如，通过使用消融系统的一个或多个设置来处理处理内消融数据来重新生成所预测的消融区，而响应于用户调整(例如，经由用户输入)。
148.优选地，当要进行手动调整时，执行步骤206。这使得用户/临床医生能够观察他们对消融系统的设置的调整效果，并确定其调整是否改进或不利地影响所预测的消融区的准确性(与所实现的消融区相比)。
149.为了进一步帮助用户/临床医生执行手动调整，可以计算和显示所预测的消融区和所实现的消融区之间的误差(即，可以执行步骤207和208)。这提供了修改设置如何改进或不利地影响所预测的消融区的准确性的定量测量。
150.备选地，可以自动调整消融系统的一个或多个设置。这可以使用诸如多维优化方法的数学优化方法来执行。具体地，可以执行步骤207以计算或生成所预测的消融区和所实现的消融区之间的误差，然后使用该误差来执行优化方法(例如，最小化或减小误差)。
151.在特定示例中，可以执行修改一个或多个设置，重新生成所预测的消融区以及重新确定所预测的消融区与所实现的消融区之间的误差的序列。可以使用数学优化方法迭代地重复该序列以修改一个或多个设置。
152.可以组合手动和自动方法。例如，可以执行调整消融系统的一个或多个设置的自动方法，在这之后显示所预测的和所实现的消融区(例如，用于供用户/临床医生评估)，然后可以由用户/临床医生进行进一步修改。
153.在手动和自动优化中，该方法可以适合于适度地处理该优化的一些极端情况。例如，位于大目标中心的个体消融不会影响预期消融区的外边界。这不会导致自动优化中的故障，并且在手动和自动优化中都清楚地传达给用户。在另一示例中，消融处理可以不必包括可以在一次处理中组合的所有类型的消融。不应改变此类未使用的消融的消融数据。
154.修改消融系统的更多设置中的一个设置的过程可以由消融系统的任何元件来执行(例如，由atps或atfs)。在优选的实施例中，向atps提供(或至少使其可获得)修改的设置，以在后续病例中提供改进的疗法指导。
155.图3是示出根据本发明实施例的消融系统300的框图。消融系统300包括消融疗法计划系统atps 310和消融处理跟踪系统atfs 320。
156.atps适于获得在消融处理期间由消融系统生成的处理内消融数据，该处理内消融数据提供关于对受试者执行的消融处理的信息。
157.atfs被配置为获得在对所述受试者执行消融处理之后生成的处理后消融数据，该处理后消融数据提供关于受试者的所实现的消融区的信息；处理该处理后消融数据以构建所实现的消融区；以及相对于彼此配准所预测的消融区(其预测由消融处理产生的消融区)和所实现的消融区，从而实现所预测的消融区的准确性的评估。
158.atps或atfs被配置为处理处理内消融数据以构建所预测的消融区。
159.本领域技术人员将能够更改atps和/或atfs以执行本文描述的任何方法。
160.例如，atfs优选地包括被配置为显示所预测的消融区和所实现的消融区的用户界面，所预测的消融区和所实现的消融区相对于彼此被配准。
161.在一些示例中，在atfs适于修改用于生成所预测的消融区的设置的情况下，该信息可以被传递到atps(其可以用于修改atps的设置，例如，以改进消融处理期间所预测的消融区的显示)。在这样的实施例中，atps可以适于例如基于由atps生成的现场处理内消融数据而在消融处理期间动态地生成和(在用户界面处)显示所预测的消融区。
162.图4用于说明所预测的消融区和实际消融区之间的配准。为了清楚起见，这些示例区叠加在示例性mri区上，以表现两个区域之间的“真实的”关联。
163.图4示出了示例mri图像400(在进行消融处理之后获得)。存在具有周围充血的明确划界的划界消融缺陷。
164.在第一实例中，仅图示/描绘了实际消融区410(以点线形式)。该消融区使用分割过程生成，并与mri图像配准/对准。
165.在第二实例中，还图示了所预测的消融区420(并且已经相对于实际消融区(以及mri图像)进行了配准)。由于两个消融区相对于彼此(在空间上)对准，所预测的消融区的准确性可以容易地被手动地或自动地标识和校正。
166.因此，图4示出了本发明的用途和目的，即，相对于彼此配准所预测的和实际的消融区，使得所预测的消融区的准确性可校正。
167.一般而言，通过相对于彼此配准所预测的消融区和所实现的消融，实施例已经针对了评估和可选地改进所预测的消融区的准确性的概念。
168.然而，在一些实施例中也可以使用计划的消融区。计划的消融区可以限定用于消融的期望区域(例如，肿瘤区域)，并且可以用于生成消融计划。
169.本发明的实施例还可以包括将计划的消融区与所预测的/所实现的消融区配准，以参考计划的消融区来确定整体消融处理的准确性。该信息可用于改进消融处理的计划和/或标识消融施加器放置中的误差。
170.作为示例，如果在所预测的消融区和所实现的消融区之间仅存在小的误差，但是在计划的消融区和所实现的消融区之间存在较大的误差，则这清楚地指示在消融处理期间在消融施加器的放置中存在误差。
171.该信息可以用于改进消融计划，例如，通过标识在消融计划之后未到达的所实现的消融区的区域。
172.本领域技术人员将能够容易地开发用于执行本文描述的任何方法的处理系统。因此，流程图的每个步骤可以表示由处理系统执行的不同动作，并且可以由处理系统的相应模块执行。
173.因此，实施例可以利用处理系统。处理系统可以用软件和/或硬件以多种方式来实现，以执行所需的各种功能。处理器是采用一个或多个微处理器的处理系统的一个示例，该微处理器可以使用软件(例如，微代码)来编程以执行所需功能。然而，处理系统可在采用或不采用处理器的情况下实现，并且还可以被实现为用以执行一些功能的专用硬件与用以执行其它功能的处理器(例如，一个或多个可编程微处理器及相关电路)的组合。
174.可在本公开的各个实施例中采用的处理系统部件的示例包括(但不限于)常规微处理器、专用集成电路(asic)和现场可编程门阵列(fpga)。
175.在各种实施方式中，处理器或处理系统可以与诸如易失性和非易失性计算机存储器(诸如ram、prom、eprom和eeprom)的一个或多个存储介质相关联。存储介质可以编码有一个或多个程序，当在一个或多个处理器和/或处理系统上执行时，该一个或多个程序执行所需的功能。各个存储介质可以被固定在处理器或处理系统内，或者可以是可传送的，使得其上存储的一个或多个程序可以加载到处理器或处理系统中。
176.应当理解，所公开的方法优选地是计算机实现的方法。如此，还提出了包括代码装置的计算机程序的概念，该代码装置用于当所述程序在诸如计算机的处理系统上运行时实现任何所描述的方法。因此，根据实施例的计算机程序的代码的不同部分，行或块可由处理系统或计算机执行以执行本文描述的任何方法。在一些备选实施方式中，框图或流程图中注明的功能可以不按附图中注明的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能，连续示出的两个
框实际上可以基本上同时被执行，或者这些框有时可以以相反的顺序被执行。
177.从对附图，公开内容和所附权利要求的研究中，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现所公开实施例的变型。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其它单元可以实现权利要求中所述的若干项的功能。在相互不同的从属权利要求中叙述某些措施的事实的纯粹事实并不表示这些措施的组合不能被有利地使用。如果上面讨论了计算机程序，则它可以存储/分布在合适的介质上，诸如与其他硬件一起提供或作为其他硬件的一部分提供的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他有线或无线通讯系统。如果在权利要求书或说明书中使用术语“适于”，则应注意，术语“适于”旨在等同于术语“被配置为”。权利要求中的任何附图标记不应被解释为限制范围。