用于将电生理学信息映射到复杂几何形状上的系统和方法本申请是申请号为200780017743.8、题目为“用于将电生理学信息映射到复杂几
何形状上的系统和方法”的中国专利申请的分案申请。
相关申请交叉引用
本申请要求申请日2006年5月17日提交的美国临时专利申请60/800,848(简称
‘848申请)的权益。本申请还要求申请日2006年12月29日提交的、目前未决的美国申请11/
647,276(简称‘276申请)的权益。‘848申请和‘276申请二者的所有内容通过引用全部包括
在本申请中，如同在此完全阐述。
以下共同未决申请的所有内容通过引用全部包括在本申请中，如同在此完全阐
述：2005年9月15日提交的美国申请11/227006；2004年4月6日提交的10/819027；要求2006
年5月17日提交的美国临时申请60/800858权益的2006年12月29日提交的11/647275；以及
要求2006年10月12日提交的美国临时申请60/851042权益的2006年12月29日提交的11/
647298(其是要求2004年5月28日提交的美国临时申请60/575411的权益的2005年5月27日
提交的美国临时申请11/139908的部分延续)。
发明背景
技术领域
本发明涉及用于测量发生在患者组织的部分中的电活动并且用于可视化该电活
动和/或与该电活动相关的信息的电生理学设备和方法。更具体地，本发明涉及该电活动
和/或与该电活动有关的信息的三维映射。
背景技术
本发明涉及产生人体解剖体的电生理学图，包括例如人体心脏的电生理学图。
现有传统的建模系统使用诸如CT扫描、MRI、雷达成像、X射线成像和荧光镜成像的
技术来产生心脏的三维模型。通常使用三维建模技术来处理该数据。该成像技术通常在准
备患者治疗和/或手术中是有用的，并且通常在治疗和/或手术之前几小时和在某些情况中
几天执行该成像过程。
在该治疗和/或手术期间，使用传统的系统可以产生对于患者的电生理学图。电生
理学图在与患者心脏的心房纤维性颤动的诊断和治疗相结合时特别有用。但是电生理学数
据被测量的点很少对应于限定在治疗之前所准备的三维模型的数据点。
因此，需要进行改进，使得可以将电生理学数据和患者解剖体的三维表面模型关
联。
发明内容
本发明通过提供直接映射电生理学测量结果到之前获取的三维图像的能力来扩
大心的电生理学映射系统的现有能力。
本发明提供结合治疗时所获取的电生理学测量结果来利用高分辨率图像数据的
能力。因此，为了改进的治疗，本发明允许不同技术的组合。
通过阅读下述的说明书内容和权利要求书并且参见附图，本发明的前述和其它方
面、特征、细节、使用和优点将显而易见。
本发明的实施例提供一种用于映射电生理学信息到三维模型上的方法，包括步
骤：A)获取心脏的至少部分的三维模型，包括心脏表面多个位置点的位置信息；B)获取心的
电生理学图，包括多个测量点的位置信息和在多个测量点的每一个处实现的电生理学测量
结果；C)从三维模型中的多个位置点中选择位置点并且从该心的电生理学图中确定两个最
接近的测量点；D)限定确定为与所选择位置点最接近的该两个测量点之间的Delaunay(德
洛内)边缘；对于三维模型中的多个位置点的每一个重复步骤C)和D)，用于限定连接心的电
生理学图中的多个测量点的至少一些的多个德洛内边缘；F)连接所述德洛内边缘来形成多
个三角形；和G)从三维模型中识别多个位置点的其中一个，识别其边缘包围所识别的位置
点的多个三角形的其中一个，并且使用在所识别的三角形的顶点的每一个处测得的电生理
学测量结果，基于插值法来分配电生理学水平到所识别的位置点。
所述方法还可选包括基于分配到单独位置点的电生理学水平的相对幅度来分配
颜色或者灰度到三维模型中的多个位置点的每一个单独位置点，并且在电生理学水平已经
被分配到多个位置点的情况下，使用所分配到三维模型中的多个位置点的所述颜色呈现所
述三维模型。
可选地，获取心的电生理学图的步骤还包括在心脏的部分中插入电极；将该电极
沿着心脏表面置于多个测量点；接收沿着心脏表面的多个测量点的每一个的位置信息；接
收在多个测量点的每一个处的电生理学测量结果；并且将电生理学测量结果和测量电生理
学测量结果的各自测量点相关联。
可选地，获取心脏的至少部分的三维模型的步骤还包括在心脏的部分中插入电
极；将该电极沿着心脏表面置于多个位置点；接收沿着心脏表面的多个位置点的每一个的
位置信息；并且产生心脏的至少部分的三维模型，该三维模型包括沿着心脏表面的多个位
置点的每一个的位置信息。
可选地，获取心脏的至少部分的三维模型的步骤还包括在心脏的部分中插入电
极；将该电极沿着心脏表面置于第一多个位置点；接收沿着心脏表面的第一多个位置点的
每一个的位置信息；产生心脏的至少部分的初级三维几何形状，包括沿着心脏表面的第一
多个位置点的每一个的位置信息；并且处理该初级三维几何形状以产生包括第二多个位置
点的每一个的位置信息的三维模型，其中所述第二多个(位置点)包括来自该第一多个位置
点的至少一些位置点。
可选地，处理该初级三维几何形状以产生三维模型的步骤可以包括处理该初级三
维几何形状以产生具有第二多个位置点的每一个的位置信息的三维模型，其中所述三维模
型具有高于初级三维几何形状的分辨率，使得第二多个位置点在数量上多于第一多个位置
点。处理初级三维几何形状的步骤还可以包括利用平滑算法处理初级三维几何形状以产生
具有用于第二多个位置点的每一个的位置信息的三维模型。可以使用包括CT扫描、MRI、雷
达成像、X射线成像、荧光镜成像、红外成像、超声波成像和其组合的技术来产生该三维模
型。
可选地，从所述三维模型中的多个位置点中选择位置点和从心的电生理学图中确
定该两个最接近测量点的步骤还可以包括从三维模型中的多个位置点中选择位置点，并且
使用Kirsanov-Hoppe测地线算法来确定在距离上与所选择位置点最接近的心的电生理学
图中的两个测量点。此外，连接德洛内边缘成为三角形的步骤还可以包括使用还没有连接
到德洛内边缘的测量点来产生附加的三角形。
可选地，从所述三维模型中的多个位置点中选择位置点和从心的电生理学图中确
定该两个最接近的测量点的步骤可以包括从三维模型中的多个位置点中选择位置点，并且
使用Fast-Marching(快速行进)测地线算法来确定在距离上与所选择位置点最接近的心的
电生理学图中的两个测量点。
根据本发明的另一实施例，提供一种用于映射电生理学信息到三维模型上的方
法，包括以下步骤：A)获取心脏的至少部分的三维模型，包括心脏表面上多个位置点的位置
信息；B)获取心的电生理学图，包括多个测量点的位置信息和在多个测量点的每一个处实
现的电生理学测量结果；C)从三维模型中的多个位置点中选择位置点并且从该心的电生理
学图中确定与所选择位置点最接近的两个测量点；D)限定确定为与所选择位置点最接近的
该两个测量点之间的Delaunay(德洛内)边缘；E)对于三维模型中的多个位置点中的每一个
重复步骤C)和D)，用于限定连接心的电生理学图中的多个测量点的至少一些的多个德洛内
边缘；F)连接所述德洛内边缘形成三角形以产生三角化模型，并且使用新的三角形填充三
角化模型中的任意空隙；G)识别与在最接近的德洛内边缘上的任意点相比较接近于测量点
的该至少一个位置点，并且分配电生理学水平到至少一个位置点，其中所分配的电生理学
水平与在测量点测得的电生理学测量结果相同；和H)使用在三角形的顶点的每一个处测得
的电生理学测量结果，基于插值法(例如重心插值)分配电生理学水平到位于三角形内的至
少一个位置点。
根据本发明的又一实施例，提供一种用于映射电生理学信息到三维模型上的系
统，包括：建模处理器，用于产生心脏的至少部分的三维模型，其包括心脏表面上的多个位
置点的位置信息；电生理学测量设备，用于产生心的电生理学图，包括用于多个测量点的位
置信息和在多个测量点的每一个处实现的电生理学测量结果，所述电生理学测量结果和测
量电生理学测量结果的各自测量点相关联；德洛内边缘处理器，用于处理三维模型中的多
个位置点的子集，并且对于被处理的每一个位置点，确定在距离上与被处理的位置点最接
近的在该心的电生理学图中的两个测量点，所述处理器限定多个德洛内边缘，每一个德洛
内边缘包括确定为与每一被处理的位置点最接近的测量点的对；三角剖分处理器，用于基
于多个德洛内边缘限定心的电生理学图中的多个三角形；和投射处理器，使用和三角形的
顶点的每一个相关的电生理学测量结果,基于插值法来分配电生理学水平到位于多个三角
形的其中一个中的至少一个位置点。
可选地，所述处理器使用在德洛内边缘的端点处测量的电生理学测量结果，基于
双线性插值来分配电生理学水平到位于德洛内边缘的接近阈值内的至少一个位置点。
可选地，所述处理器还基于接近阈值内的测量点处测得的电生理学测量结果来分
配电生理学水平到至少一个位置点，其中所分配的电生理学水平和在测量点处的电生理学
水平相同。
根据本发明的另一实施例，提供一种用于映射电生理学信息到三维模型上的方
法，包括以下步骤：A)获取心脏的至少部分的三维模型，包括心脏表面上多个位置点的位置
信息；B)获取心的电生理学图，包括用于多个测量点的位置信息和在多个测量点的每一个
处实现的电生理学测量；C)从三维模型中的多个位置点中选择位置点并且从该心的电生理
学图中确定两个最接近的测量点；D)限定确定为与所选择位置点最接近的该两个测量点之
间的边缘；E)对于三维模型中的多个位置点的每一个重复步骤C)和D)，用于限定连接心的
电生理学图中的多个测量点的至少一些的多个边缘；F)连接所述边缘以产生多个多边形；
并且G)从所述三维模型识别多个位置点的其中一个，识别边缘围绕所识别的位置点的多个
多边形的其中一个，并且使用在所识别的多边形的顶点的每一个处测得的电生理学测量结
果，基于插值法分配电生理学水平到所识别的位置点。
根据本发明的又一实施例，提供一种用于映射电生理学信息到三维模型上的系
统，包括：表面建模控制器，用于获取心脏的至少部分的三维模型，包括心脏表面上的多个
位置点的位置信息；电生理学测量设备，用于产生心的电生理学图，包括对于多个测量点的
位置信息和在多个测量点的每一个处实现的电生理学测量结果，所述电生理学测量结果和
测量电生理学测量结果的各自测量点相关联；边缘处理器，用于处理三维模型中的多个位
置点的子集，并且对于每个被处理的位置点确定在距离上与被处理的位置点最接近的在所
述心的电生理学图中的两个测量点，所述处理器限定多个边缘，每一个边缘包括确定为与
每一被处理的位置点最接近的测量点的对；几何形状处理器，用于基于多个边缘限定心的
电生理学图中的多个多边形；和映射投射器，使用和多边形的顶点的每一个相关的电生理
学测量结果，基于插值法分配电生理学水平到位于多个多边形的其中一个中的至少一个位
置点。
可选地，所述处理器还使用在所述边缘的端点处测量的电生理学测量结果基于双
线性插值来分配电生理学水平到位于接近边缘的至少一个位置点。
可选地，所述几何形状处理器使用多个三角形来限定所述心的电生理学图。所述
映射投射器使用和三角形的顶点的每一个相关的电生理学测量结果，基于插值法分配电生
理学水平到位于三角形的其中一个中的至少一个位置点。
根据本发明的又一实施例，提供一种用于映射电生理学信息到三维模型上的计算
机化的方法，包括以下步骤：A)接收解剖体的至少部分的三维模型，包括解剖体表面上多个
位置点的位置信息；B)接收用于解剖体的电生理学图，包括用于多个测量点的位置信息和
在多个测量点的每一个处实现的电生理学测量结果；C)对于三维模型中的多个位置点中的
每一个单独位置点,使用计算机来确定与所述单独位置点最接近的来自该电生理学图的两
个测量点并且随后限定包括所确定的测量点的对的边缘；D)使用计算机来连接所述边缘来
形成封闭多边形的网格；E)使用计算机来从位于边缘围绕所识别的位置点的封闭多边形表
面上的三维模型识别位置点，其中，所述计算机使用在边缘围绕所识别的位置点的多边形
的顶点的每一个处测得的电生理学测量结果，基于插值法分配电生理学水平到所识别的位
置点；并且F)输出包括用于多个位置点的位置信息和分配到多个位置点的每一个的电生理
学水平的输出文件。
根据本发明的另一实施例，提供用于映射电生理学信息到三维模型上的方法，包
括以下步骤：A)获取心脏的至少部分的三维模型，包括心脏表面上多个位置点的位置信息；
B)获取心的电生理学图，包括用于多个测量点的位置信息和在多个测量点的每一个处实现
的电生理学测量结果；C)使用三角剖分处理所述三维模型，从而产生包括多个三角形的细
分的三维模型，该三角形中多个测量点的每一个为顶点；并且D)使用抽取算法处理细分的
三维模型以产生包括第二多个三角形的修订的三维模型，其中多个测量点的每一个为三角
形的顶点。
可选地，所述三角剖分处理步骤被编程以禁止产生长于预定的距离阈值的三角形
边缘。
本实施例还可以包括使用Kirsanov-Hoppe或者Fast Marching测地线算法投射测
量点的电生理学测量结果到细分的三维模型的顶点或者边缘的步骤。
可选地，本实施例还可以包括基于分配的电生理学水平的相对幅度来分配颜色或
者灰度到修订的三维模型的每一个顶点，并且使用所分配到修订的三维模型中的多个顶点
的所述颜色呈现修订的三维模型的步骤。
附图说明
图1为用于执行心的电生理学检查或者消融程序的系统的示意图，其中可以确定
和记录一个或者多个电极的位置；
图2为由具有多个远端电极的电生理学导管检查的心脏的示意表示；
图3为使用所记录的电极位置数据点提供心脏腔室的表面的示例性方法的示意
图；
图4为用于显示心电图和相关的电生理学信息给医生的图像用户界面的示意描
述；
图5为图4中描述的面板66的放大图；
图6示出沿着心脏的壁的不同位置收集的随时间变化的电描记图的并排视图；
图7示出沿着心脏的壁的不同位置收集的随时间变化的电描记图的并排视图；
图8示出时间域和频率域中的典型的密质(compact)和纤维心肌组织的电描记图
的并排比较；
图9A示出电描记图的时间域和频率域信息的并排比较；
图9B示出电描记图的时间域和频率域信息的并排比较，以交叉线示出多个频谱带
中的能量；
图10示出收集电描记图和映射时间域和/或频率域电描记图信息到三维模型上的
方法；
图11说明心脏的部分的三维模型，此处同样示出图11的相同颜色版本(无附图标
记)；
图12说明图11所示心脏的相同部分的电生理学数据图，此处同样示出图12的相同
颜色版本(无附图标记)；
图13包括图11的三维模型，其上从使用图12测量的中点画出距离线，此处同样示
出图13的相同颜色版本(无附图标记)；
图14示出图11所示的心脏的相同部分的电压图，其中来自图12的电生理学数据图
已经被投射到图11的三维模型上，此处同样示出图14的相同颜色版本(无附图标记)。
具体实施方式
本发明改进系统能力以产生解剖体的改进的电生理学映射。本发明不限于产生心
脏的精确模型，但是为了说明的目的，此处通常将以用于心的组织的评估和治疗的导航和
定位系统为参考。此处描述的方法同样可以应用于人体解剖体其它部分的建模。为了说明
本发明的目的，以下将描述用于产生心的组织的电生理学图的技术。
存在用于产生心脏三维模型的多个传统系统，包括使用诸如CT扫描、MRI、超声波
成像、雷达成像、X射线成像和荧光镜成像的技术的系统。这些数据的输出可以是多个x-y-z
数据坐标、球坐标和/或用于提供三维图像的其它格式。这些成像技术通常用于诊断中，以
及用于准备患者的治疗和/或手术。有时，在治疗和/或手术之前几小时和在某些情况几天
执行成像过程。
当然，三维模型可以使用分段近似法，例如包括分段的CT或者MRI扫描图像。分段
的模型说明三维图像的分区已经从较大的三维图像数字分离，例如，右心房的图像和心脏
的其余部分分离。根据本发明还可以使用用于产生患者的部分的三维模型的其它方法和技
术，包括例如美国专利6728562(‘562专利)中公开的方法和技术，其所有内容通过引用包括
在本申请中。
以下进一步讨论产生解剖体的三维模型的另外一些其它技术。
以下结合图1讨论用于产生电生理学图的可用技术，图1示出定位系统8的示意图，
该系统8通过导航心的导管和测量发生在患者11的心脏10中的电活动，并且三维映射电活
动和/或与电活动相关或表征电活动的信息来进行心的电生理学研究。系统8可以用于使用
一个或者多个电极帮助产生解剖体模型。系统8还可以用于测量沿着心脏表面的多个点处
的电生理学数据，并且存储和在测量电生理学数据处的每一个测量点的位置信息相关联的
所测量的数据。
为了简化，患者11示意性描绘为椭圆形。所示三组表面电极(例如，片电极)沿着X
轴、Y轴和Z轴应用到患者11的表面。X轴表面电极12、14沿着第一轴应用到患者，诸如患者胸
腔区域的侧面上(例如应用到患者每一臂下的皮肤)并且可以被称为左和右电极。Y轴电极
18、19沿着大体垂直于X轴的第二轴应用到患者，诸如沿着患者的大腿内侧和颈部区域，并
且可以被称为左腿和颈部电极。Z轴电极16、22沿着大体垂直于X轴和Y轴的第三轴应用，诸
如在胸腔区域沿着患者的胸骨和脊骨，并且可以被称为胸部和背部电极。心脏10位于这些
表面电极对之间。附加的表面参考电极(例如，“腹片(belly patch)”)21提供用于系统8的
参考和/或接地电极。腹片电极21为固定的心内电极31的替代。此外，应该理解患者11将具
有大部分或者全部的传统的心电图(ECG)系统导联到位。尽管图1中没有示出，但该ECG信息
可用于系统8。
在优选实施例中，定位/映射系统为St.Jude Medical,Atrial Fibrillation
Division,Inc的EnSite导航和可视化系统。但是结合本发明可以使用其它定位系
统，例如包括Biosense Webster，Inc的CARTO导航和定位系统以及Medtronic，Inc的
LOCALISA心脏内导航系统。以下专利(其都通过引用包括在本发明中)描述的定位和映射系
统可以和本发明一起使用：美国专利6990370、6978168、6947785、6939309、6728562、
6640119、5983126和5697377。
图中还示出具有至少一个电极17(例如远端电极)的代表性导管13。所示代表性导
管电极17贯穿说明书称为“巡回电极(roving electrode)”或者“测量电极”。通常将使用导
管13上或者多个此导管上的多个电极。例如，在一个实施例中，系统8可以包括患者心脏和/
或脉管系统内布置的多达12个导管上的多达64个电极。当然，此实施例仅用于示例，并且在
本发明的范围内可以使用任意数量的电极和导管。
在第二导管29上还示出可选的固定参考电极31(例如附于心脏10的壁)。为了校
准，该电极31可以是静止的(例如附于或者接近心脏的壁)或者与巡回电极17以固定空间关
系布置。固定参考电极31可以用于上述表面参考电极21的补充或者替换。在多个实例中，心
脏10中的冠状窦电极或者其它固定电极可以用作测量电压和位移的参考。
每一表面电极耦合到多路开关24并且通过运行在计算机20上的软件选择电极对，
其耦合该电极到信号发生器25。例如，计算机20可以包括传统的通用计算机、专用计算机、
分布式计算机或者任意其它类型的计算机。计算机20可以包括一个或者多个处理器，诸如
单个中央处理单元、或者多个处理单元，通常称为并行处理环境。
通常，通过一系列被驱动和感应电偶极子产生三个额定垂直的电场，用于实现生
物学导体中的导管导航。可替代的，这些垂直场可以被分解并且任意对的表面电极可以被
驱动为偶极子用于提供有效的电极三角剖分。此外，此非垂直方法增强系统的灵活性。对于
任意期望的轴，由一组预定驱动配置(源-汇点)导致的通过心内电极17测得的电势被代数
组合以产生与沿着垂直轴通过简单驱动均匀电流可以获得的电势同样的有效电势。
因此，可以选择表面电极12、14、16、18、19、22中任意两个作为关于接地参考(例如
腹片21)的偶极子源极和漏极，同时未激励的电极测量关于接地参考的电压。布置于心脏10
中的测量电极17暴露于来自电流脉冲的场中，并且相对于地(例如，腹片21)测量。在实践
中，心脏中的导管可以包括多个电极，并且可以测量每一电极的电势。如上所述，至少一个
电极可以被固定在心脏的内表面以形成固定的参考电极31，其同样相对于地测量。来自表
面电极、内部电极和虚拟电极的每一个的数据组都可以用于确定心脏10内测量电极17或者
其它电极的位置。
本领域普通技术人员可以容易认识到测量电极17也可以用于测量电生理学数据，
并且系统8可以用于存储与测量电生理学数据的测量点的位置信息相关联的电生理学数据
(例如，电压读出，包括并不限于随时间周期的电压变化)。
例如，在软件的控制下由A/D转换器26测量所有的原始电极电压数据并且由计算
机20存储。当替换组表面电极被选择并且剩余的非被驱动电极用于测量电压时，该电极激
励过程快速且顺序发生。此电压测量结果的集合此处称为“电极数据组”。在每一对表面电
极的每一次激励期间，软件访问在每一电极所实现的每一单独电压测量结果。
原始电极数据用于确定诸如巡回电极17的心脏内部的电极和位于患者11的心脏
和/或脉管系统中或周围的任意数量的其它电极的三维空间(X，Y，Z)中的“基础”位置。图2
示出延伸进入心脏10的导管13，其可以是传统的电生理学导管(有时称之为“EP导管”)。图2
中，导管13延伸进入心脏10的左心室50。导管13包括上述参照图1讨论的远端电极17并且具
有附加电极52、54和56。由于这些电极的每一个存在于患者(例如，位于心脏的左心室)中，
可以同时收集位置数据用于每一电极。此外，当该电极相邻该表面布置时，尽管不必要直接
布置在心脏表面上，并且当电流源25“关闭”(即，当没有表面电极对被通电时)，电极17、52、
54和56的至少一个可以用于测量心脏10表面上的电活动(例如电压)。
当表面电极对施加电场到心脏上时，测量用于确定心脏内电极的位置的数据。通
过同时或者顺序(例如多路复用)采样多个(例如，多达12个导管中分布的62个电极)和/或
者通过采样患者(例如，心脏腔室)中被移动的一个或者多个电极(例如，巡回电极17)，可以
收集多个电极位置。在一个实施例中，用于单独电极的位置数据被同时采样，其允许心跳的
单个阶段或者时期的数据收集。在另一个实施例中，与心跳的一个或者多个阶段同步或者
无需考虑心跳的任意具体阶段，可以收集位置数据。当收集心跳各阶段数据时，对应于沿着
心脏的壁的位置的数据将随时间变化。在一种变化中，相应于外部或者内部位置的数据可
以用于分别确定在最大和最小容积时心脏的壁的位置。例如，通过选择最外点，有可能产生
表示最大容积时的心脏形状的“外壳”。
电极数据也可以用于产生呼吸补偿值来改进电极位置的原始位置数据，如在美国
专利申请公布2004/0254437中描述，其全部内容通过引用包括在本申请中。电极数据也可
以用于补偿患者身体的阻抗的变化，如在2005年9月15日提交的共同未决的美国专利申请
11/227580中描述，其全部内容通过引用也包括在本申请中。
总之，系统8首先选择一组表面电极并且随后使用电流脉冲将其驱动。当递送电流
脉冲时，测量并存储剩余表面电极和体内电极的至少一个处测得的电活动，诸如电压。这
里，如上所述可以执行诸如呼吸作用和/或阻抗变化的伪像的补偿。如上所述，通过系统8来
收集与多个电极位置(例如，心内电极位置)相关联的不同的位置数据点。集中的每一点具
有空间坐标。在一个实施例中，系统8收集多达64个电极的位置数据点，这些电极可以同时
或者互相紧密靠近的位于多达12个导管上。但是，可以收集较小的或者较大的数据组并且
分别产生较不复杂和较低分辨率或者较复杂和较高分辨率的心脏的表示。
例如在相同或者之前的过程中，可以从该位置数据点产生患者的部分，例如，患者
心脏的区域或者周围脉管系统的区域的三维模型，或者可以使用在前产生的三维模型，例
如分段的CT或者MRI扫描图像。分段的模型表示已经从较大的三维图像数字分离三维图像
的分区，例如，从心脏其余部分分离右心房的图像。示例性的分段应用包括ANALYZE(Mayo，
Minneapolis，MN)、Verismo(St.Jude Medical,Inc.,St.Paul,MN)、和CardEP(General
Electric Medical Systems,Milwaukee,WI)。当从通过系统8收集的位置数据点产生三维
模型时，例如在通过扫描心脏表面上一个或者多个电极的单个过程期间，数据的最外位置
点可以用于确定对应于患者心脏区域的体的形状。
根据本发明，也可以使用用于产生患者的部分的三维模型的其它方法和技术。例
如，可以使用诸如Qhull算法的标准算法来产生凸包(convex hull)。例如，Qhull算法在
Barber,C.B.,Dobkin,D.P.,和Huhdanpaa,H.T.的"The Quickhull algorithm for convex
hulls,"ACM Trans.,on Mathematical Software,22(4):469-483,Dec 1996中描述。用于
计算凸包形状的其它算法也已公知并且也可以适用于本发明的实现中。该表面随后在更加
均匀的网格上被再次采样并且可以被插值以给出适度平滑的表面，所述表面被存储为三维
模型以在相同过程或者之后的过程中呈现给医师。再次采样的表面通常可以具有更大数量
的数据点。还可以使用平滑算法处理该再次采样表面，其将给几何形状一个更加平滑的外
观。例如，此三维模型提供来自点集的心脏区域的内部的估计边界。
图3示意描述用于产生对应于心脏腔室形状的外壳的另一示例性方法。访问在一
段时间上识别心脏腔室内的一个或者多个电极的位置数据点40的位置数据。该位置数据可
以被表示为心脏腔室内的点云。从而最远的位置数据点40对应于松弛或者舒张状态(对应
于最大容积)的心脏腔室的内壁。通过围绕多组位置数据点40配合“格”44的阵列，从该位置
数据提供外壳或者表面。通过确定位置数据点40的云内的平均中心点42并且随后从该中心
点42径向向外延伸边界，构建格44。格44延伸到由格44包围的切片内的最远的位置数据点。
应该注意到尽管图3以二维示意性表示，但格44是三维体。因此格44的径向端部表面46近似
于心脏腔室壁的表面。随后可以使用常用的图形明暗处理算法来“平滑”外壳的表面，从而
产生在格44的径向端部表面46。
在2006年12月29日提交的美国申请11/647275(其要求2006年5月17日提交的美国
临时申请60/800858的权益)中描述使用点云产生三维图的另一个例子。在要求2006年10月
12日提交的美国临时申请60/851042的权益的2006年12月29日提交的美国申请11/647298
(其是2005年5月27日提交的美国申请11/139908(其要求2004年5月28日提交的美国临时申
请60/575411的权益)的部分延续)中描述了用于产生组织表面的三维图的又一种技术。
可以测量不同的电生理学数据并且通过图1所示系统8的显示器23提供给心脏专
家。图4示出可以通过计算机20显示的示例性计算机显示器。例如，显示器23可以用于显示
数据给用户，诸如医师并且呈现一定选项允许用户定制系统8的配置用于具体应用。应该注
意到，可以容易地修改显示器上的内容，并且所呈现的具体数据仅用于示例而且并不限制
本发明。图像面板60示出心脏腔室62的三维模型，来识别同时接收到去极化波形的区域，即
以假颜色或者灰度映射到该模型的“等时线”。在一种变化中，该等时线被映射到对应于他
们从其获取的电描记图的三维坐标(例如，X、Y、Z)。等时线也以指示条64作为图例示出，识
别与映射到三维模型的特定颜色或者灰度相关的信息。在此图像中，一对导管上的多个电
极的位置也被映射到三维模型。例如，可以映射到心脏表面模型的其它数据包括所测电压
的幅度以及信号关于心跳事件的时序关系。此外，心壁上具体位置测得的峰峰电压也可以
被映射以显示降低传导率的区域并且可以反映心脏的梗塞区域。
例如，在图4所示变化中，指示条64以毫秒分级并且示出映射到三维模型的每一颜
色或者灰度分配到具体时间关系。三维模型图像62和指示条64上的颜色或者灰度之间的关
系也可以由用户参考面板66所示信息来确定。图5示出图4中描述的面板66的放大图。在此
变化中，面板66示出用于产生映射到图4所示三维模型62上的等时线的定时信息。通常，基
准点被选作“零”时。例如，图5中，出现在参考电极上的电压的拐点70被用作产生等时线的
基本定时点。该电压可以从虚拟参考或者物理参考(例如图1所示的巡回电极17)中获取。在
此变化中，对应于基准点的电压轨迹在图5标以“REF”。巡回电极信号在图5中描述并标以
“ROV”。电压信号ROV的拐点72对应于巡回电极31。颜色指示条65示出颜色或者灰度色调的
分配，其分别用于参考和巡回电压信号REF和ROV的拐点70和72之间可见的定时关系。
图5的面板66上还示出对应于巡回电极17的电压信号ROV的幅度。随时间变化信号
ROV的幅度位于两个可调整带74和76之间，其可以用于设置信号ROV的峰峰电压的选择标
准。在具体实现中，具有低峰峰电压的心脏区域为梗塞组织的结果，而将峰峰电压转换为灰
度，或者假颜色的能力允许识别梗塞或者萎缩的区域。此外，随时间变化的信号“V1”还被示
出并且对应于表面参考电极，诸如传统的ECG表面电极。例如，信号V1可以将用户(诸如医
师)定向到在患者表面上探测的同样的事件。
和患者心脏中和/或围绕患者心脏的EP活动相关的不同时间域信息可以被映射到
该三维模型。例如，在巡回电极和参考电极处测得的动作电势的时间差、巡回电极处测得的
动作电势的峰峰电压和/或巡回电极测得的动作电势的峰值负电压可以被映射到三维模
型。在一个实施例中，来自多达62个巡回电极的EP活动可以被收集并且映射到三维模型。
复碎裂电图(complex fractionated electrogram，CFE)和频率域信息也可以被
映射到三维模型。例如，CFE信息可以用于识别和引导心房纤维性颤动的消融目标。CFE信息
涉及不规则的电激励(例如心房纤维性颤动)，其中，电描记图包括电描记图的基线的至少
两个分立的偏差和/或扰动，该电描记图具有延长的激励复杂度的持续偏差(例如大于10秒
周期)。具有很快和连续激励的电描记图例如与具有短不应期和小折返的心肌保持一致。例
如，图6示出一系列电描记图。(图6和下述文章相关：NADEMANEE,Koonlawee,M.D.,FACC,等
人著.,A new approach for catheter ablation of atrial fibrillation:Mapping of
the electrophysiologic substrate,Journal of the American College of
Cardiology,(2004)Vol.43,No.11,2044-53.)。前两个电描记图RAA-prox和RAA-dist包括
来自患者的右心房的典型电描记图，诸如分别来自患者右心房中的近端巡回电极和远端巡
回电极。第三个电描记图LA-roof包括CFE电描记图，诸如来自患者左心房的顶端。在第三电
描记图LA-roof中，电描记图中所示数字表示的周期长度基本上短于在前两个电描记图
RAA-prox和RAA-dist中所示的数字表示的周期长度。在图7中所示的另一个例子中，第一电
描记图RA-Septum相比于第二电描记图RA包括由箭头指示的快速和连续激励。例如，该快速
和连续激励和具有短不应期和小折返的心肌组织保持一致，例如心房纤维性颤动“巢
(nest)”。
从通过电极所收集的EP信息(例如，电描记图)中可以探测CFE信息的存在，例如，
通过监测电描记图分段中的偏差个数；计算电描记图分段中的偏差之间的平均时间；监测
电描记图的周期长度中偏差之间的随时间变化；并且计算电描记图的斜率、导数和幅度。例
如，离散激励具有在特定时间周期上测得的相关的峰峰值。该峰峰值可以用于量化离散激
励。如图5中所示，离散激励的时刻可以被标记在用户显示器上的电描记图上。电描记图碎
裂的时刻和/或其它的量化可以被用于确定CFE信息的存在和/或缺失。例如，预定时间周期
内的离散激励之间的平均间隔可以被用作量化给定电描记图的碎裂程度的指标。在此例
中，如果在给定时间周期内仅有一个离散激励，可以分配值1到电描记图，如果在给定时间
周期内存在多于一个离散激励，则分配较低或者较高值。例如，另一个量化可以包括量化电
描记图的离散激励之间的时间上的变化。时间域的这些或者其它量化可以与电描记图的形
态学相关，并且又基于被进行电描记图采样的区域的基础生理学。
在诊断心房纤维性颤动和引导消融导管中，通过量化电描记图中的碎裂可以识别
对应于开始和保持心房纤维性颤动的生理学机制的电描记图。这些量化又可以用于识别消
除心房纤维性颤动而将要被消融的区域。心的腔室的萎缩区域中的舒张中期电势也可以通
过量化心脏区域中收集的电描记图的碎裂来识别。健康的组织将对应于没有碎裂的电描记
图(即，单个离散激励)，而不健康组织(例如，萎缩组织)将对应于碎裂的电描记图(即多个
离散激励和/或基线的扰动)。电描记图中的CFE信息的时刻或者其他量化随后可以被映射
到上述的三维模型中。
对于从所收集的EP信息分析和映射的时间域信息的补充和/或替代，频率域信息
也可以被映射到三维模型。例如，在一个实施例中，快速傅里叶变换(FFT)或者转换随时间
变化信号为频率域信息的其他方法可以被用于转换所收集的信号到频率域。频率域描述表
示随时间变化电描记图信号的频率分量的能量或者功率的谱。FFT和其他变换方法为本领
域内公知并且在此处将不进一步详细描述。
图8示出共同形成心脏的壁的密质心肌和纤维心肌的并排比较。密质心肌组织包
括多组紧密连接细胞，该细胞在心脏的去极化期间以均匀方式通过在任意方向上以同样速
度传送电活动来传导电活动。但是，纤维心肌组织通常包括松散连接细胞，诸如神经、脉管
和心房组织之间的过渡。通过细胞的拉伸和/或退化导致这些受损组织之间的弱连接，也可
以形成纤维心肌组织。在A行中，第一列示出心脏的壁去极化期间的密质心肌组织的均匀或
者一致激励。但在第二列中，示出去极化期间的纤维心肌组织的不规则激励，其中波通过不
同股的纤维心肌组织或者纤维心肌组织的不同部分时以不同速率传播，从而在心肌的不同
部分导致不同步的收缩。
在B行中，示出了心跳的去极化阶段期间的密质心肌组织和纤维心肌组织的时间
域电描记图信号。如图8中所示，时间域电描记图信号通常包括用于密质心肌组织(列1中所
示)的两相或者三相形状和用于纤维心肌组织(列2中所示)的更多相形状。最后，行C中示出
用于密质心肌组织和纤维心肌组织的行B的电描记图信号的频率域。通过对行B列1的密质
心肌组织和行B列2的纤维心肌组织所示的随时间变化电描记图的时间周期上执行FFT,获
得频率域。如图8的行C中所示，用于密质心肌组织的频率谱通常包括围绕基频的单个峰值
处的较大幅度，而由于多个谐波频率分量所引起的频率的右移位，纤维心肌组织的频率谱
通常包括在其基频处的较小幅度。
如图8中所示，纤维心肌组织可以在心脏的去极化期间引起电活动的不规则的波
前。纤维心肌组织与密质心肌组织的比率越大，越可能具有心房纤维性颤动的倾向。在此区
域中，“心房纤维性颤动巢”(或“AFIB巢”)可以被识别为心房纤维性颤动的可能源。因此，通
过使用频率域信息，医师可以进一步识别导致心房纤维性颤动的可能问题点。
从电描记图信号的频率谱可以获取多个数字的指标。然后任意这些指标可以被映
射到患者心脏的三维模型以允许诸如医师的用户来识别对应于具体特性的心脏的壁上的
位置。在本发明的一个示例性变化中，可以在通过FFT已经获取的频率谱中识别电描记图信
号的主频。例如，如图9A中所示，典型的正常或者密质心肌组织可以在频谱中具有单个峰
值，而纤维心肌组织具有多于密质心肌组织的频谱峰值(spectral peaks)。对于如上所述
的三维模型上的心脏的壁周围的多个点可以确定频谱峰值的数量。(图7-9A和下述文章相
关：PACHON,Jose,C,等人著.,A new treatment for atrial fibrillation based on
spectral analysis to guide the catheter RF-ablation,Europace,(2004)6,590-601,
The European Society of Cardiology.)
在本发明的另一个变化中，在主频处的最大峰值幅度可以由电描记图信号的频率
谱被确定并且可以被映射到心脏的三维模型。例如，在图9A中，可以看到密质心肌组织在主
频处的最大峰值幅度较高，大约为175dB mV，而纤维心肌组织在主频处的最大峰值幅度较
低，大约为80dB mV。这些值也可以被映射到心脏的三维模型上。
在又一种变化中，可以确定频率域一个带的能量与频率域的第二带的能量的比率
并且将该比率映射到心脏的三维模型。例如，图9B示出60-240Hz通带中的能量和低于60Hz
的能量的比率，纤维心肌组织的电描记图的频谱中的比率大于密质心肌组织的电描记图的
频谱中的比率。
虽然已经在此处描述了能够被转换成患者心脏的三维图的时间域和频率域信息
的例子，本领域的普通技术人员可以认识到其它时间域和频率域信息也可以被确定并被映
射到三维模型。例如，从时间域或者频率域可以确定下述信息并且将其映射到三维模型：所
关注的低频或者高频通带(例如,以Hz表示)；通带中具有最大能量的频率(例如，以Hz表
示)；通带中的多个峰值(例如，计数)；每一峰值的能量、功率和/或面积(例如，以dB表示)；
每一峰值中的能量和/或面积和另一通带中的每一峰值中的能量和/或面积的比率、以及频
谱中每一峰值的宽度(例如，以Hz表示)。
图10示出用于在时间域和/或频率域中确定来自随时间变化电描记图的信息并且
用于映射该信息到三维模型(例如，心脏)的方法的一个例子。在操作100中，多个电极(例如
接触或者非接触、单级或者双极映射电极)用于采样随时间变化的电描记图信号。例如，该
电描记图信号可以沿着心脏的壁和/或周围脉管系统在多个地点被采样。
随后在操作102中，在随时间变化的电描记图的时间周期上执行FFT以确定电描记
图的频率域信息。在操作104中，可以显示时间域和/或频率域信息的实时显示。随后在操作
106中，确定一个或者多个参数。上面描述了示例性的参数，并且例如包括巡回电极和参考
电极之间的时间差；巡回电极的峰峰电压；巡回电极的峰值负电压；CFE信息；电描记图信号
的主频；该主频处的最大峰值幅度；频率域一个带中能量和频率域第二个带中能量的比率；
所关注的低频或者高频通带；通带中具有最大能量的频率；通带中的多个峰值；每一峰值的
能量、功率和/或面积；每一峰值的能量和/或面积与另一个通带的每一峰值的能量和/或面
积的比率；和频谱中每一峰值的宽度。在操作108中将颜色、颜色深浅和/或灰度分配给将被
识别的参数的值，并且在操作110中，对应于由电极采样的电描记图的参数的颜色、颜色深
浅和/或灰度被连续并且实时更新到三维模型(例如心脏)上。
感兴趣的一个具体区域为包括自主神经细胞的心脏的区域映射。可以映射ECG信
息来识别电传播通过心脏的局灶。电信号的开始点通常为自主细胞束或者神经中枢丛
(ganglia plexi)。对于自主细胞中机能故障引发的任意心律不齐的范围，对于此机能故障
探测的能力可以显著的增强治疗效果并且最小化治疗的范围。在频率域中映射该复分段的
电描记图的具体优点是其有能力快速识别和定位心律不齐的区域。例如，如果确定特定自
主神经束为纤维颤动的根源，对准此初始神经系统输入的区域而不是治疗多个纤维组织的
区域大致可以降低治疗所述情况所需的损伤的数量。
如上所述，在定位需要治疗的组织中，电生理学数据可以非常有用。但是对于映射
该电生理学数据到心脏的三维模型上存在挑战。现在描述根据本发明的投射过程。
如上所述，至少一个EP导管的电极在心脏表面上移动并且在移动中其探测心脏的
电激励或者心脏表面上的其它EP信号。在每一次测量期间，连同EP电压或者信号的值，标注
导管电极的实时位置。位置点和相关测量结果的集合在此称为“EP数据集”。此数据随后被
投射到三维模型的表面对应于获取所采样的EP数据时的电极位置。由于该模型不是在定位
表面电极被加电时产生，投射过程可以用于布置电的信息到几何形状表示的最接近的心脏
表面。在一个示例性实施例中，例如，根据EP数据集中的单个最接近的位置的值，三维模型
的表面上的每一点被着色或者施以灰度阴影。此新点用作呈现给医师的图像中的EP数据的
表示的“位置”。
在另一个实施例中，使用新的和改进技术映射EP数据到三维模型上。由于测量该
EP数据的点可能与用于产生三维模型的物理位置不是相同的集合，该EP数据必须被投射到
三维模型的表面上。在此优选实施例中，该EP数据被投射到三维模型上用于显示。该EP数据
值(峰值电压、激励时间、最大频率或者其它量值)也必须被插值到三维几何形状的点上。一
旦该EP数据被投射到三维模型上，EP数据可以根据标准的计算机图形技术被转换为颜色并
且被呈现。必须确定将三维模型关联到EP数据结构的方法。对于多个表面插值问题，期望产
生数据点的好的三角剖分’将其连接到填充x-y平面(2维)的三角形中。随后使用此三角形
的三个端点的平滑加权平均，可以近似在平面内的任意点的数据值。此基于三角剖分的插
值公知为重心插值，但可以理解，其还可以使用插值的其它公知方法。在一般的二维空间
中，通常可以使用称之为德洛内三角剖分的特定三角剖分，并且其公知可以给出最优结果。
德罗内三角剖分与Voronoi图紧密相关，其中Voronoi图是指：围绕每一数据点的一组区域，
其相对于任意其它点更为接近那个数据点。更具体地，其Voronoi区域互相接壤的每一对数
据点由德洛内三角剖分中的边缘连接。但可以相信不存在公知的算法用于计算随机和复杂
表面(诸如结合本发明所述的心脏的三维模型)上的德洛内三角剖分。该优选实施例的方法
如下计算对德洛内三角剖分的好的近似。每一EP数据点被投射到三维模型上其最接近的
点，并且这些所投射的点被搜索来确定Voronoi邻居。在三维模型中选择顶点，并且在EP数
据图中搜索最接近于三维模型中的该顶点的两个EP数据点。通常，首先搜索与所选顶点相
邻的EP数据点，并且通常随后搜索邻居的邻居，直到发现两个最接近的EP数据点。具有高可
能性，这些数据点具有互相接壤的Voronoi区域，并且从而该两个点由德洛内边缘连接。对
于三维模型中的每一个其它顶点重复此过程。随后，由此组德洛内边缘形成多个三角形，可
知每一边缘应该为正好两个三角形的部分。如果所产生的三角剖分具有任意“孔”’四个或
者更多边缘的圈没有包括任意三角形’则通过递归增加连接圈的两个数据点的最短新的边
缘可以来填充这些孔。尽管近乎所有边缘已发现为德洛内边缘，但因为两个最接近数据点
算法没有发现每一个德洛内边缘，这就很有必要。一旦EP数据点已经被收集进入此三角剖
分中，所测量的数据可以被插值到三维模型的每一个顶点上。大部分顶点位于其中一个德
洛内三角形的内部，并且将使用在三角形的三个数据点的每一个处测得的EP数据来插值。
一些顶点可以与三角形边缘足够接近(例如，其位于或者很接近于三角形边缘)，使得将被
分配的值将从两个端点的各自测量结果被双线性插值。优选地，可以设置阈值以显示在施
加双线性插值之前该顶点必须与边缘多接近。几个顶点可以比任意边缘或者三角形更接近
于数据点，在此情况中，顶点必须被分配与所接近的数据点同样的EP数据。优选地，可以设
置阈值以显示在分配测量点的值之前该顶点必须与测量点多接近。一旦EP数据值已经被分
配给三维模型中的多个点，随后产生牢固的颜色图，并且优选地，使用平滑算法平滑该颜色
图以提供临床合理的颜色呈现，其中，三维模型中的点仅从接近测量点处采用的测量结果
获得它们的颜色。
在图11-14的上下文中将讨论在前段中描述的实施例。图11为心脏的部分的三维
模型，其中使用三角剖分已经连接该位置点91。该表面可以在更加均匀的网格上再次采样
并且可以被进一步插值来给出合理的平滑表面，其被存储为三维模型用于在相同或者之后
的程序期间显示给医师。再次采样的表面通常具有更大量的数据点。还可以使用平滑算法
处理再次采样的表面，给几何形状更加平滑的外观。例如，该三维模型从该组点提供心脏区
域的内部的估计边界。表示EP数据集中的数据测量点的标记92已经被重叠在图11中的三维
模型上。如前所述，用于EP数据集的数据测量点(由标记92表示)的位置通常不再是与位置
点91的同样的位置。因此，标记92有时全部位于三角形内，并且在其他时间显示在三角形的
边缘上或者接近该边缘。
图12示出包括一系列测量点93的EP数据集，每一测量点具有相应的电压水平。该
电压水平由标记92表示，改变标记92的颜色用于显示该电压水平。
可以理解图12中描述的EP数据集与图11中的总体几何形状相同，可以观察到EP数
据集的测量点93并不对应于三维模型的位置点91，虽然使用相同心脏的相同区域产生。其
缺乏一对一的位置对应关系，这产生投射所测EP数据到三维模型的需求。为了帮助投射过
程，从包括图11的三维模型的多个位置点91中选取位置点91。接下来，将所选择位置点91的
位置和多个测量点93的至少一个子集的位置相比较，用于确定与所选择位置点91最接近的
两个测量点93。该最接近的测量点对被认为形成德洛内边缘94(其在图12上以绿线画出)，
很有可能所识别的最接近的测量点93的对为Voronoi邻居。可以使用任意数量的设计用于
估计距离的算法(包括诸如Kirsanov-Hoppe或者Fast Marching测地线算法)来识别最接近
的测量点。基于与所选择位置点的接近程度对测量点对的识别可以被重复来识别附加的德
洛内边缘。在访问对于每一个位置点最接近的测量点对的过程中，很可能形成多个三角形。
如果此算法之后，仍然剩余不是三角形的部分的位置点，则通过画线到其它测量点来形成
三角形关系，给可以使用最短距离线连接的那些测量点最优选择(优选产生长度较短的三
角形边缘)。
当所选择位置点91和其各自的最接近测量点93对之间的接近关系可以使用多种
方法跟踪时，在图12和图13中均图形示出这种关系。在图12中，大部分德洛内边缘的中点95
具有与中点95接触的至少一条并且通常多条线(他们以暗色、红色墨水示出)。这些线表示
与三维模型中的多个位置点的连接。存在到具体位置点的线意味着对于该具体位置点，确
定最接近的测量点对为形成所识别的德洛内边缘的对。图12和13中示出同样的红色线，但
是图12所示具有德洛内边缘，而图13所示具有三维模型。图13包括图11的三维模型，距离线
加在其上用于识别三维模型中的所选择位置点和最接近所选择位置点的德洛内边缘之间
的关系。当EP图的测量数据被投射到三维模型的位置点上时，使用这些关系。这些红线仅确
定在三角剖分中使用哪些德洛内边缘；其不被用于指示从哪个德洛内边缘插值三维模型的
多个位置点。
以下描述EP数据值的实际投射。相对于已被用于建模EP数据集的三角形，访问三
维模型中的每一位置点。理论上，如果三维模型被加到EP数据集的三角化模型上时，位置点
和三角形之间的关系就更易于观察。大部分位置点91将位于EP数据集的三角化模型的其中
一个三角形的内部，并且被分配到该位置点91的EP数据值可以基于三角形三个顶点(测量
位置93)的测量值使用重心插值法来插值。本领域内公知重心插值并且其为一种优选方法。
但是可以理解也可以使用其它已知的插值方法。一些位置点91可以很接近于三角形边缘
(例如位于三角形边缘上或与其很接近)，使得所分配的值从边缘的两个端点的各自已测EP
数据值被双线性插值。一些位置点91比任意边缘或者三角形更接近于测量点，在此情况，位
置点91将被分配与在最接近的测量点处被测量的值同样的EP数据值。一旦EP数据值已经被
分配给三维模型中的多个点(并且优选地，三维模型的所有位置点)，则该三维模型(与其对
应的分配的EP数据值)可以被送至着色程序，其可以基于所分配的EP数据水平(例如，峰值
电压、激励时间、最大频率或者其它量值)着色该三维模型。图14表示来自该着色程序的输
出，其中色彩表示通过将图12的EP数据图投射到图11的三维模型上而分配的不同电压水
平。
在又一实施例中，使用包括细分该三维模型的技术，该EP数据被映射到该三维模
型。具体地，使用三角剖分以这样的方式细分该三维模型：使得所有的EP数据点顶点位于细
分的三维模型中。随后可以使用网格粗化(mesh-coarsening)或者抽取算法(允许人们指定
输出顶点集，其将被指定为正好就是EP数据点的集)处理细分后的三维模型。抽取程序可以
随后决定三维模型上的点的正确连接。在此实施例中，优选地，使用Kirsanov-Hoppe或者
Fast Marching测地线算法，EP数据的每一个顶点被投射到最接近的顶点或者细分的三维
模型的边缘。抽取程序的输出随后可以被送至着色程序，其可以基于三维模型的电压水平
对三维模型进行着色。也可以认识到长于预定距离阈值的德洛内边缘将被禁止。
尽管以上以一定程度的特殊性描述本发明的多个实施例，但本领域内的普通技术
人员可以在不脱离本发明的精神或范围情况下做出对这些公开实施例的多种改变。例如，
当上述说明书描述映射到三维模型的数据时，数据也可以被映射到任意的图，包括但不限
于二维或者三维、静态或随时间变化的图像或者模型。所有方向性的参考(例如上、下、向
上、向下、左、右、向左、向右、顶、底、上面、下面、垂直、水平、顺时针和逆时针)仅用于说明以
帮助读者理解本发明，而不是对本发明进行限制，特别是对于本发明的位置、取向或者使
用。连接关系参考(例如，附着、耦合、连接等)广义上理解，其可以包括元件连接之间的中间
部分和元件之间的相对移动。因此，连接关系参考并不必要是指两个元件直接相连并且互
相之间具有固定关系。可以理解上述说明书包含或者附图中示出的所有内容仅用于说明而
非限制。在不脱离由所附权利要求书限定的本发明的精神情况下，可以对本发明做出细节
或结构中的改变。