CN102429730A - 一种用于医学图像导航系统的标定模及使用方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于医学图像导航系统的标定模及使用方法，其特征在于：它包括标定模本体，与标定模本体固定的扫描标志和导航标志；扫描标志的数量为三个以上，且各扫描标志位于不在同一条直线上的同一平面内；各扫描标志的图像灰度与标定模本体的图像灰度有明显区别；各扫描标志均具有一选定的特征点。本发明通过导航设备读取标定模上导航标志在导航设备下的坐标

进而得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标

再通过固定成像设备对标定模进行扫描，获取标定模的图像序列，进而获取标定模上各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

最终获得固定成像设备在导航设备下的坐标

完成标定。本发明可广泛用于医学图像导航系统的标定过程中。

Description

一种用于医学图像导航系统的标定模及使用方法

技术领域

本发明涉及一种标定模及使用方法，特别是关于一种用于医学图像导航系统的标定模及使用方法。

背景技术

在传统手术中，病灶不能直接用肉眼观察，例如不开刀的微创手术或者无创手术，或者不方便用肉眼观察，例如脑部神经外科手术，医生只能凭借肉眼观察病灶的图像，凭经验将手术器械放置到目标位置，这种方式造成的手术器件和病灶部位定位之间的误差，会拖延手术的时间，影响手术的质量，特别是这种误差有时会给患者带来不必要的痛苦和损伤。手术导航系统是在医学影像设备，包括磁共振成像设备、计算机断层扫描设备(CT)、C型臂、X线设备、超声波成像系统等，所成图像的引导下，利用跟踪系统测量手术器械的位置，从而可以把病灶的图像和虚拟手术器械融合并显示在屏幕上，帮助医生精确定位病灶和手术器械的位置，并观察病灶周围的器官和组织，帮助医生避开重要的器官和组织，将手术器械安全地放置到预定地点，以便完成治疗。手术导航设备进入外科并用计算机改进或完善了外科医师的能力以进行各项操作，在一定程度上降低了外科治疗所造成的损伤，缩短了手术时间。最新的导航技术是将病灶图片和虚拟的手术器械放到同一个坐标系下观测，即显示在同一个工作屏幕上(如液晶屏幕、投影屏幕或者其它形式的显示器材)，并且屏幕上两者的相对位置和实际的病灶与手术器械的相对位置相同，从而医生可以通过观察屏幕既能看到病灶，也能看到手术器械，进而准确而快速地将手术器械放置到目标位置。图像导航手术实现的关键在于：建立固定成像设备坐标系与手术器械坐标系之间的转换关系，为实现这一坐标转换，需要借助一个标定装置，建立转换关系的过程被称为导航系统的标定。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种用于医学图像导航系统的标定模及使用方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种用于医学图像导航系统的标定模，其特征在于：它包括标定模本体，设置在所述标定模本体内部的扫描标志，设置在所述标定模本体内部或表面的导航标志；所述扫描标志的数量为三个以上，且各扫描标志位于不在同一条直线上的同一平面内；各所述扫描标志的图像灰度与所述标定模本体的图像灰度有明显区别；各所述扫描标志均具有一选定的特征点。

各所述扫描标志均为一圆片，所述圆片的特征点为圆片的圆心。

各所述扫描标志均为一三角片，所述三角片的特征点为三角片的其中一顶点或三角片的重心。

各所述扫描标志均为一球体，所述球体的特征点为球体的球心。

各所述扫描标志为圆片、三角片、球体中的任意两种或两种以上的组合，所述圆片的特征点为圆片的圆心，所述三角片的特征点为三角片的其中一顶点或三角片的重心，所述球体的特征点为球体的球心。

上述一种用于医学图像导航系统的标定模的使用方法，其包括以下步骤：1)设置一具有扫描标志和导航标志的标定模，所述扫描标志的数量为三个以上，且各扫描标志位于不在同一直线上的同一平面内，各所述扫描标志的图像灰度与所述标定模本体的图像灰度有明显区别；2)通过导航设备读取标定模上导航标志在导航设备下的坐标

根据 $C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}=C_{\mathrm{track}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}}={\left(C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}\right)}^{-1}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}},$ 得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标

其中，

表示各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标；3)通过固定成像设备对标定模进行扫描，获取标定模的图像序列，进而获取标定模上各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

4)根据公式 $\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{marker}}\\ C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*{\left(C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{scan}}\right)}^{-1}\end{array},$ 最终获得固定成像设备在导航设备下的坐标

完成标定。

所述步骤2)中，得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标的步骤如下：①开启导航设备，在一探针的针尖上绑定另一导航标志，从导航设备中能够直接获取探针针尖在导航设备下的坐标②将探针针尖和各个扫描标志的特征点进行接触，得到各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标(x_i，y_i，z_i)(1≤i≤n)；③根据各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标(x_i，y_i，z_i)(1≤i≤n)，计算各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

④从导航设备中读取导航标志在导航设备下的坐标

⑤根据 $C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}=C_{\mathrm{track}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}}={\left(C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}\right)}^{-1}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}},$ 得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标

所述步骤③中，根据各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标，计算各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

的步骤如下：i选择第一个扫描标志的特征点(x₁，y₁，z₁)作为原点o；ii计算从第一个扫描标志的特征点指向第二个扫描标志的特征点的向量作为x轴，

iii求其余各扫描标志特征点坐标值的平均值，得到p′点，计算第一个扫描标志的特征点指向p′点的向量作为参考y轴，

iv将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为z轴，

v将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为最终的y轴，

vi通过原点o、x轴、y轴、z轴，形成坐标系，得到各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

所述步骤3)中，获取标定模上各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

的步骤如下：①根据扫描标志所用材料在固定成像设备下的成像特征，得到各个扫描标志对应的图像灰度值区间(Pixel1，Pixel2)；通过对固定成像设备分层扫描间隔的设置，获得包含K张图像的标定模图像序列，每张图像包含I×J个像素，总共有I×J×K个像素，进而得到每个像素对应的灰度值和空间坐标(x，y，z)；根据各扫描标志在标定模上的位置，得到任意扫描标志a到任意扫描标志b之间的距离D_ab；②针对标定模图像序列，利用各个扫描标志对应的图像灰度值区间(Pixel1，Pixel2)进行灰度分割，将区间外的像素的灰度值全部置为0，将区间内的像素的灰度值全部置为某一非零的固定值；在I×J×K个像素中进行遍历，查找空间连续像素块，得到n+m个连续像素块，其中，n表示有n个扫描标志，m表示有m个噪声块；③根据步骤①中得到的每个像素对应的空间坐标(x，y，z)，计算空间第i个连续像素块的空间坐标(x_i，y_i，z_i)：

$x_i,y_i{,z}_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{f}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{ij}},y_{\mathrm{ij}},z_{\mathrm{ij}}}{f}$

其中，f表示连续像素块中包含f个像素，(x_ij，y_ij，z_ij)表示第i个连续像素块中第j个像素的空坐标；④根据空间第i个连续像素块的空间坐标(x_i，y_i，z_i)，计算任意两个连续像素块间的距离：

$d_{\mathrm{ab}}=\sqrt{{(x_a-x_b)}^2+{(y_a-y_b)}^2+{(z_a-z_b)}^2}$

根据已知任意两个扫描标志之间的距离D_ab和任意两个连续像素块之间的距离d_ab，通过距离比较算法，从n+m个连续像素块中分离出n个扫描标志；⑤根据分离出的n个扫描标志、n个扫描标志中每个像素的坐标、以及n个扫描标志位于同一平面上的物理特性，对得到的n个扫描标志中所有的像素做一次平面拟合，从而得到拟合平面，平面方程为：Ax+By+Cz＝d；⑥计算n个扫描标志中的每个像素在平面Ax+By+Cz＝d上的投影点，所有的这些投影点形成了一个平面图形，图形中包含n个扫描标志；⑦从步骤⑥中得到的平面图形中，分割出n个扫描标志的边界，找到扫描标志的特征点；根据获取的n个扫描标志的特征点的坐标，计算得到各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

所述步骤⑦中，扫描标志为圆片，则从平面图形中，使用图像分割技术得到n个近似圆的边界，对n个近似圆的边界进行圆拟合，得到n个圆心，即为圆片的特征点，根据获取的n个圆片的圆心坐标，计算各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

的步骤如下：i选择第一个圆片圆心(x₁，y₁，z₁)作为原点o；ii计算从第一个圆片圆心指向第二个圆片圆心的向量作为x轴，

iii将其余各圆片圆心点的坐标值，求平均值，得到p′点，计算第一个圆片圆心指向p′点的向量作为参考y轴，

iv将和

进行向量叉乘，得到的向量作为z轴，

v将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为最终的y轴，

vi通过原点o、x轴、y轴、z轴，形成坐标系，得到各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明的标定模本体内部设置扫描标志，标定模本体内部或表面设置导航标志；扫描标志的数量为三个以上，且各扫描标志位于不在同一条直线上的同一平面内，物理上限定扫描标志位于同一平面上，在扫描标志自动分析算法中可以利用这一特性得到更加精确的分析结果；各扫描标志的图像灰度与所述标定模本体的图像灰度有明显区别，能够方便进行空间上的图像分割，区分各个扫描标志，因此，本发明能够显著提高固定成像设备在导航设备下三维空间位置的计算精度。2、本发明采用扫描标志自动识别算法(文中所述获取

的方法)，可以实现扫描标志在固定成像设备下三维空间位置的自动计算，从而大大提高工作效率。本发明标定模的结构简单、制备方便，采用本发明的标定模进行标定，能够提高标定精度和工作效率，因此，可广泛用于医学图像导航系统的标定过程中。

附图说明

图1是本发明标定模示意图

图2是图1的俯视示意图

图3是本发明标定模的一具体实例示意图

图4是本发明三维空间中连续像素块的分布示意图

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

本发明涉及到的硬件设备包括固定成像设备、标定模、导航设备。固定成像设备用于扫描标定模然后提供医学影像。标定模中包含扫描标志和导航标志，扫描标志可以被固定成像设备扫描并且在医学影像上清晰的显示，导航标志可以被导航设备探测。导航设备是一种空间坐标定位设备，能够在其有效探测范围内探测导航标志的空间坐标，导航设备的定位原理包括光学跟踪、电磁定位等多种方式。本发明可配合各种导航设备使用。为实现本发明的标定方法，本发明提供一种新型的标定模。

如图1～3所示，本发明的标定模包括标定模本体1，标定模本体1上固定设置有扫描标志2和导航标志3。

标定模本体1所选用的材料不能被固定成像设备扫描成像，或者可以被固定成像设备扫描成像，但是从图像灰度上与扫描标志2有明显区别。

扫描标志2嵌入标定模本体1内部，扫描标志2的数量为三个以上，所有扫描标志2设置在同一平面上、且不位于同一直线上；各扫描标志2均具有选定的特征点；各扫描标志2的厚度越薄越好，但各扫描标志2厚度的选择受到固定成像设备的成像分辨率的限制，至少应该可以被固定成像设备正常扫描并从图像上直观观察到。

导航标志3根据所选导航设备的不同，可以设置在标定模本体1的表面，也可以内嵌到标定模本体1内。图1、图2仅显示了导航标志3的坐标示意，导航标志3的外形不在本发明保护范围内，它的外形与所选用的导航设备有关。

如图3所示，为标定模的一具体实施例，其中扫描标志2内嵌到标定模本体1中，排列在一个平面上，并且不共线。导航标志3同时也内嵌到标定模本体1中。扫描标志2和导航标志3上覆盖一个压板，将导航标志2和扫描标志3固定在标定模本体1内。

上述实施例中，标定模本体1上的各扫描标志2可以是设置在同一平面上的圆片，还可以是三角片、球体等其他形状的扫描标志；也可以是圆片、三角片、球体等其他形状的扫描标志中的任意两种或两种以上的组合。扫描标志的共同点是：从医学图像中可以清晰识别，并且具有选定的特征点，比如圆片的特征点是圆片的圆心，三角片的特征点是三角片的其中一顶点或三角片的重心，球体的特征点是球体的球心等，这些特征点能够通过自动分析算法从图像序列中自动获取。

利用本发明的标定模，本发明实现图像导航的标定方法包括以下内容。

如表1所示，本发明中涉及的各变量定义如下：

表1

本发明的目的是获取固定成像设备在导航设备下的坐标

根据坐标转换关系，可以推断：

$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{marker}}\\ C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*{\left(C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{scan}}\right)}^{-1}\end{array}$

标定模中包含导航设备可以探测的导航标志，因此，导航标志在导航设备下的坐标

可以直接从导航设备中获取，无需复杂计算。本发明提供了获取

和的方法，从而最终可以计算

一、本发明获取需要对各扫描标志的特征点位置进行自动分析，其步骤如下。

自动分析算法的要求：①扫描标志的数量必须是三个以上；②所有扫描标志必须放置在一个平面上；③各扫描标志不能位于一条直线上；④各扫描标志必须能够被固定成像设备扫描，并且在图像灰度上和周围结构有所区别。

已知条件1：标定模通过固定成像设备扫描后，根据各扫描标志所采用的材料在固定成像设备下的成像特征，能够得到各扫描标志针对的图像灰度值区间是(Pixel1，Pixel2)。

已知条件2：标定模中共有n个扫描标志，任意一个扫描标志a到任意一个扫描标志b之间的距离D_ab已知。

已知条件3：设置固定成像设备分层扫描的扫描间隔，对标定模进行分层扫描，得到一个图像序列，包含K张图像，每张图像包含I×J个像素，总共有I×J×K个像素，每个像素对应的灰度值和空间坐标(x，y，z)都是已知的。

定义1：空间连续像素块：连续像素块中的任意像素的灰度值大于0，且任意两个像素都可以通过两两连续的像素连接起来；两个连续像素块之间不存在连续像素，否则应该视为一个连续像素块。

通过自动分析算法获取

的步骤如下：

1)针对标定模图像序列，利用扫描标志针对的图像灰度值区间(Pixel1，Pixel2)对图像序列进行灰度分割，将区间外的像素的灰度值全部置为0，将区间内的像素的灰度值全部置为某一非零的固定值，如255。在I×J×K个像素中进行遍历，查找空间连续像素块，得到n+m个连续像素块，其中，n表示有n个扫描标志块4，m表示有m个噪声块5(如图4所示)，其中，n个扫描标志块4理论上应该位于同一平面上。

2)根据已知条件3中，每个像素对应的空间坐标(x，y，z)，计算空间第i个连续像素块的空间坐标(x_i，y_i，z_i)；假设连续像素块中包含f个像素，那么：

$x_i,y_i{,z}_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{f}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{ij}},y_{\mathrm{ij}},z_{\mathrm{ij}}}{f}$

其中，(x_ij，y_ij，z_ij)表示第i个连续像素块中第j个像素的空间坐标。

3)根据空间第i个连续像素块的空间坐标(x_i，y_i，z_i)，可以计算任意两个连续像素块间的距离：

$d_{\mathrm{ab}}=\sqrt{{(x_a-x_b)}^2+{(y_a-y_b)}^2+{(z_a-z_b)}^2}$

根据已知任意两个扫描标志之间的距离D_ab和任意两个连续像素块之间的距离d_ab，通过距离比较算法，可以从n+m个连续像素块中分离出n个扫描标志。

4)根据分离出的n个扫描标志、n个扫描标志中每个像素的坐标、以及n个扫描标志位于同一平面上，对得到的n个扫描标志中所有的像素做一次平面拟合，从而得到拟合平面，平面方程为：

Ax+By+Cz＝d

5)计算n个扫描标志中的每个像素在平面Ax+By+Cz＝d上的投影点，所有的这些投影点形成了一个平面图形，图形中包含n个扫描标志。

6)从步骤5)中得到的平面图形中，分割出n个扫描标志的边界，找到扫描标志的特征点；根据获取的n个扫描标志的特征点的坐标，计算得到各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

下面采用圆片作为特例，来介绍如何在步骤6)中获取

其他类型的扫描标志，如三角片等，可以参考以下步骤进行。从步骤5)中得到的平面图形中，使用图像分割技术得到n个近似圆的边界，对n个近似圆的边界进行圆拟合，得到n个圆心，即为圆片的特征点，根据获取的n个圆片的圆心坐标，计算各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

的步骤如下：

①选择第一个圆片圆心(x₁，y₁，z₁)作为原点o；

②计算从第一个圆片圆心指向第二个圆片圆心的向量作为x轴，

③将其余各圆片圆心点的坐标值，求平均值，得到p′点，计算第一个圆片圆心指向p′点的向量作为参考y轴，

④将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为z轴，

⑤将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为最终的y轴，

⑥通过原点o、x轴、y轴、z轴，形成坐标系，得到各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

二、本发明获取

的步骤如下。

1)开启导航设备，在一根探针上绑定另一导航标志，根据现有的方法，对探针针尖进行标定，从而可以从导航设备中，直接获取探针针尖在导航设备下的坐标

2)将探针针尖和各个扫描标志的特征点进行接触，读取

因为针尖和扫描标志的特征点正在进行接触，同时也就得到各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标(x_i，y_i，z_i)(1≤i≤n)。

3)根据各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标(x_i，y_i，z_i)(1≤i≤n)，计算各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

4)从导航设备中读取导航标志在导航设备下的坐标

5)根据 $C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}=C_{\mathrm{track}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}}={\left(C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}\right)}^{-1}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}},$ 得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标

下面采用圆片作为特例，来介绍如何在步骤3)中获取

其他类型的扫描标志，如三角片等，可以参考以下步骤进行。圆片的特征点是圆心，则利用各个圆片的圆心在导航设备下的坐标，计算各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

的步骤如下：

①选择第一个圆片圆心(x₁，y₁，z₁)作为原点o；

②计算从第一个圆片圆心指向第二个圆片圆心的向量作为x轴，

③将其余各圆片圆心点的坐标值，求平均值，得到p′点，计算第一个圆片圆心指向p′点的向量作为参考y轴，

④将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为z轴，

⑤将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为最终的y轴，

⑥通过原点o、x轴、y轴、z轴，形成坐标系，得到各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

下面列举本发明的一具体实施例。

1)首先将4个圆片和导航标志按照相关要求固定在标定模上；

作为标定模的内部参数应该首先根据本发明中介绍的方法，进行标定。

2)将标定模放入固定成像设备中进行扫描。扫描要求：设置固定成像设备分层扫描的扫描间隔，使最终图像序列中相邻两张图像中心的距离尽可能的小(大于0即可，尽量得到更多的关于扫描标志的图像)；图像扫描范围要求覆盖整个标定模；扫描参数的设定必须使得从最终二维医学图像上能够清晰的看到标定模中的扫描标志。

3)扫描结束后获取标定模的图像序列，根据本发明中提供的方法获取

4)根据公式 $\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{marker}}\\ C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*{\left(C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{scan}}\right)}^{-1}\end{array},$ 计算得到最终的结果

完成标定。

上述实施例中，获取

的方法是一种实例，根据导航设备的不同，存在其他计算的方法。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (10)

1.一种用于医学图像导航系统的标定模，其特征在于：它包括标定模本体，设置在所述标定模本体内部的扫描标志，设置在所述标定模本体内部或表面的导航标志；所述扫描标志的数量为三个以上，且各扫描标志位于不在同一条直线上的同一平面内；各所述扫描标志的图像灰度与所述标定模本体的图像灰度有明显区别；各所述扫描标志均具有一选定的特征点。

2.如权利要求1所述的一种用于医学图像导航系统的标定模，其特征在于：各所述扫描标志均为一圆片，所述圆片的特征点为圆片的圆心。

3.如权利要求1所述的一种用于医学图像导航系统的标定模，其特征在于：各所述扫描标志均为一三角片，所述三角片的特征点为三角片的其中一顶点或三角片的重心。

4.如权利要求1所述的一种用于医学图像导航系统的标定模，其特征在于：各所述扫描标志均为一球体，所述球体的特征点为球体的球心。

5.如权利要求1所述的一种用于医学图像导航系统的标定模，其特征在于：各所述扫描标志为圆片、三角片、球体中的任意两种或两种以上的组合，所述圆片的特征点为圆片的圆心，所述三角片的特征点为三角片的其中一顶点或三角片的重心，所述球体的特征点为球体的球心。

6.一种如权利要求1～5任一项所述的用于医学图像导航系统的标定模的使用方法，其包括以下步骤：

1)设置一具有扫描标志和导航标志的标定模，所述扫描标志的数量为三个以上，且各扫描标志位于不在同一直线上的同一平面内，各所述扫描标志的图像灰度与所述标定模本体的图像灰度有明显区别；

2)通过导航设备读取标定模上导航标志在导航设备下的坐标

根据

得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标其中，

表示各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标；

3)通过固定成像设备对标定模进行扫描，获取标定模的图像序列，进而获取标定模上各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

4)根据公式 $\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{marker}}\\ C_{\mathrm{scan}}^{\mathrm{track}}=C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}*{\left(C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{scan}}\right)}^{-1}\end{array},$ 最终获得固定成像设备在导航设备下的坐标

完成标定。

7.如权利要求6所述的一种用于医学图像导航系统的标定模的使用方法，其特征在于：所述步骤2)中，得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标

的步骤如下：

①开启导航设备，在一探针的针尖上绑定另一导航标志，从导航设备中能够直接获取探针针尖在导航设备下的坐标

②将探针针尖和各个扫描标志的特征点进行接触，得到各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标(x_i，y_i，z_i)(1≤i≤n)；

③根据各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标(x_i，y_i，z_i)(1≤i≤n)，计算各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

④从导航设备中读取导航标志在导航设备下的坐标

⑤根据 $C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{refer}}=C_{\mathrm{track}}^{\mathrm{refer}}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}}={\left(C_{\mathrm{refer}}^{\mathrm{track}}\right)}^{-1}*C_{\mathrm{marker}}^{\mathrm{track}},$ 得到各扫描标志作为整体在导航标志下的坐标

8.如权利要求7所述的一种用于医学图像导航系统的标定模的使用方法，其特征在于：所述步骤③中，根据各个扫描标志的特征点在导航设备下的坐标，计算各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

的步骤如下：

i选择第一个扫描标志的特征点(x₁，y₁，z₁)作为原点o；

ii计算从第一个扫描标志的特征点指向第二个扫描标志的特征点的向量作为x轴，

iii求其余各扫描标志特征点坐标值的平均值，得到p′点，计算第一个扫描标志的特征点指向p′点的向量作为参考y轴，

iv将和

进行向量叉乘，得到的向量作为z轴，

v将

和进行向量叉乘，得到的向量作为最终的y轴，

vi通过原点o、x轴、y轴、z轴，形成坐标系，得到各扫描标志作为整体在导航设备下的坐标

9.如权利要求6所述的一种用于医学图像导航系统的标定模的使用方法，其特征在于：所述步骤3)中，获取标定模上各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标的步骤如下：

①根据扫描标志所用材料在固定成像设备下的成像特征，得到各个扫描标志对应的图像灰度值区间(Pixel1，Pixel2)；通过对固定成像设备分层扫描间隔的设置，获得包含K张图像的标定模图像序列，每张图像包含I×J个像素，总共有I×J×K个像素，进而得到每个像素对应的灰度值和空间坐标(x，y，z)；根据各扫描标志在标定模上的位置，得到任意扫描标志a到任意扫描标志b之间的距离D_ab；

②针对标定模图像序列，利用各个扫描标志对应的图像灰度值区间(Pixel1，Pixel2)进行灰度分割，将区间外的像素的灰度值全部置为0，将区间内的像素的灰度值全部置为某一非零的固定值；在I×J×K个像素中进行遍历，查找空间连续像素块，得到n+m个连续像素块，其中，n表示有n个扫描标志，m表示有m个噪声块；

③根据步骤①中得到的每个像素对应的空间坐标(x，y，z)，计算空间第i个连续像素块的空间坐标(x_i，y_i，z_i)：

$x_i,y_i{,z}_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{f}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{ij}},y_{\mathrm{ij}},z_{\mathrm{ij}}}{f}$

其中，f表示连续像素块中包含f个像素，(x_ij，y_ij，z_ij)表示第i个连续像素块中第j个像素的空间坐标；

④根据空间第i个连续像素块的空间坐标(x_i，y_i，z_i)，计算任意两个连续像素块间的距离：

$d_{\mathrm{ab}}=\sqrt{{(x_a-x_b)}^2+{(y_a-y_b)}^2+{(z_a-z_b)}^2}$

根据已知任意两个扫描标志之间的距离D_ab和任意两个连续像素块之间的距离d_ab，通过距离比较算法，从n+m个连续像素块中分离出n个扫描标志；

⑤根据分离出的n个扫描标志、n个扫描标志中每个像素的坐标、以及n个扫描标志位于同一平面上的物理特性，对得到的n个扫描标志中所有的像素做一次平面拟合，从而得到拟合平面，平面方程为：Ax+By+Cz＝d

⑥计算n个扫描标志中的每个像素在平面Ax+By+Cz＝d上的投影点，所有的这些投影点形成了一个平面图形，图形中包含n个扫描标志；

⑦从步骤⑥中得到的平面图形中，分割出n个扫描标志的边界，找到扫描标志的特征点；根据获取的n个扫描标志的特征点的坐标，计算得到各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

10.如权利要求9所述的一种用于医学图像导航系统的标定模的使用方法，其特征在于：所述步骤⑦中，扫描标志为圆片，则从平面图形中，使用图像分割技术得到n个近似圆的边界，对n个近似圆的边界进行圆拟合，得到n个圆心，即为圆片的特征点，根据获取的n个圆片的圆心坐标，计算各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

的步骤如下：

i选择第一个圆片圆心(x₁，y₁，z₁)作为原点o；

ii计算从第一个圆片圆心指向第二个圆片圆心的向量作为x轴，

iii将其余各圆片圆心点的坐标值，求平均值，得到p′点，计算第一个圆片圆心指向p′点的向量作为参考y轴，

iv将

和

进行向量叉乘，得到的向量作为z轴，

v将和

进行向量叉乘，得到的向量作为最终的y轴，

vi通过原点o、x轴、y轴、z轴，形成坐标系，得到各扫描标志作为整体在固定成像设备下的坐标

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