CN103251457A - 一种用于神经外科立体定向手术的头面部标记点半自动标定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于神经外科立体定向手术的病人头面部标记点的半自动定位方法。针对计算机自动计算必须有量化规则的特点，选取初始点后，按照一定的规则在病人头部选取关联点作为面部标记点，计算机软件系统中按照对应的关联规则自动计算出对应的面部标记点，从而应用这两组标记点实现病人空间和图像空间的配准。该方法应用于在不适合或者时间上来不及贴面部标记的情况下，在计算机三维图像中半自动选取病人的头面部特征，进行无外贴标记点、无框架的神经外科立体定向手术。
Description
技术领域
本发明涉及手术导航领域，尤其涉及一种用于神经外科立体定向手术的头面部标记点半自动标定方法。
背景技术
早期神经外科手术中最常采用有框架定位方法，在扫描病人头颅之前，给病人带上头架，这种虽然精度较高，但是会给病人带来较大的痛苦，而且医生操作起来麻烦。随着技术的不断发展，基于无框架的立体定向方案目前逐渐成为了主流，通过在病人头部贴上标记点的方式，标记点在扫描图像中能够被识别并且定位，这种方式相对无框架要方便很多，但是也存在一些问题：一是标记物移动导致配准精度误差甚至导航失败；二是这种方法需要特定能在计算机层析成像CT（或核磁共振成像MRI）下显影的标记物，增加了成本，而且对于标记物缺乏的条件下不适用；三是对于急诊条件下的脑血管意外紧急手术的快速精确定位微创手术的要求难以有效满足，以上几点问题对快速精确标定提出现实而迫切的需求。
基于人体自身特征点的方式进行定位也成为目前立体定向手术的一个方向，通过人体鼻尖、耳垂、眼角等特征位置，不需要在扫描图像之前在病人脑袋上贴上标记点，但是也存在一些问题，主要原因是当选择的特征标记点较多时，这些特征点之间没有任何直接的联系，让医生在三维图像数据中手动的定位这些特征点比较麻烦，且容易出错，经常需要根据实际空间坐标与图像坐标的配准结果，重新标定某些特征点在图像坐标系中的位置，然后再重新计算配准矩阵。
针对上述问题，本发明提出了一种神经外科立体定向手术半自动标定方法，该方法只需要医生在图像坐标系中标记初始特征点位置，软件自动定位其它特征点的三维图像坐标，把计算的图像坐标结果自动与特征点的空间坐标进行配准，并且输出每一个点的配准误差。
发明内容
本发明提出了一种用于神经外科立体定向手术的病人头面部标记点的半自动定位方法，其基于人体表面特征点，提高了神经外科立体定向手术操作简易性和配准精度。
本发明提出了一种用于神经外科立体定向手术的病人头面部标记点的半自动定位方法，其包括以下步骤：
步骤1、对病人头部进行计算机层析成像CT或者核磁共振成像MRI三维扫描；
步骤2、根据上述扫描结果，通过计算机重建得到三维图像数据；
步骤3、通过空间定位工具在三维空间坐标系中确定空间初始特征点的位置，根据所述空间初始特征点的位置以及其它空间特征点的标定规则，依次标定其它空间特征点的空间位置；
步骤4、手动在三维图像坐标系中确定初始特征点的位置，计算机根据初始特征点的位置，以及其它特征点的标定规则，计算其它特征点在三维图像数据中位置；
步骤5、根据标定的全部空间特征点坐标和计算机中的图像位置数据，计算得到两个空间的变换矩阵，从而确定每一个特征点的配准误差；
步骤6、医生输入手术需要的精度ε，如果所述配准误差小于ε，则可以进行立体定向手术导航，否则返回步骤3，直到所有特征点的配准误差小于手术精度ε。
其中，步骤3所述初始特征点的确定具体为：
步骤3.1、在病人头部选取鼻尖A和鼻根B点作为初始特征点，其中所述鼻根B点为两眼内眦连线与鼻中线交点；
步骤3.2、在AB延伸线上选择C点，使得过C点的横断面与头面部的交线必须避开眼睛上不适合选取头面部标记点的部位，且ABC在同一个矢状面上，记录BC长度为a；
步骤3.3、以C点为起始点，向头顶延伸，在病人头部继续选取F点，使得CF=a，并且BCF在同一个矢状面上；
步骤3.4、选取某一参考平面，以C点为起点，在过C点并且与参考平面平行的平面与头面部的交线上选取D和E点，使得CD=CE=a；
步骤3.5、依次以D、E、F作为新的起点，重复所述步骤3.3和3.4直到所选取的特征点数量达到配准精度需要。
其中，步骤4所述计算其它空间特征点在三维图像数据中位置具体为：
步骤a、交互选取包含皮肤和软组织在内的扫描图像像素值作为阈值，应用科学可视化领域的表面重建算法在计算机中重建出头部的表面模型，在该表面模型上选择鼻尖点A和鼻根点B，通过三维表面拾取方法，可以快速得到A和B在三维图像数据中的坐标；
步骤b、计算AB之间的距离，确保该距离与步骤3中的AB距离一致，且AB在同一个矢状面上，否则重复步骤1，重新选择A点和B；
步骤c、以B点为圆心，长度a为半径，在AOB平面上画圆，把圆周作为光线跟踪算法的光线路径，从外向内发出光线，以小步长采样，以步骤a中所述阈值为分界面条件寻找圆周上的等值点C，并且采用角度为条件保证C点在AB延伸线上；
步骤d、以C点为圆心画圆，寻找BOC平面上除B点外的另外一个等值点F；
步骤e、手动选取参考平面，以C点为圆心，在过C点且与参考平面平行的平面上画圆，并以圆周为光线跟踪路径，寻找等值点D和E；
步骤f、所述D、E、F均作为新的圆心，重复步骤d和e直到所计算出的特征点个数满足用户输入要求。
其中，步骤3.4所述参考平面为双侧耳屏前点与B点所在平面。
本发明的有益效果为：实现了基于人体表面特征点的半自动标定用于空间配准，降低医生误操作的概率，提升配准精度。
附图说明
图1是与本发明实施例一致的方法的流程图；
图2是与本发明实施例一致的初始特征点与关联特征点的选择方法；
图3是与本发明实施例一致的半自动计算关联特征点的方法。
具体实施方式
为了实现本发明提出的神经外科立体定向手术表面标记点的半自动配准，我们提出了一种具体的特征点选择方案，下面结合附图对本发明的流程和具体的操作方案进行详细的描述。
图1是本发明的流程图，具体包括如下步骤：
步骤1：对病人头部进行CT或MRI扫描，扫描时，病人不佩戴任何头架或标记物，得到头部断层扫描数据；
步骤2：通过计算机软件对断层数据进行三维重建，得到人脑部的三维图像数据，应用科学可视化领域的表面重建算法，得到头面部的三维模型数据。
步骤3：手术前，通过简易工具如圆规，在病人头部进行特征点的选取，特征点的步骤根据本发明后续提出的方案进行；
步骤4：通过外部空间定位系统如光学、立体定位仪对人头部表面的几个特征点进行定位，得到这些特征点外部空间坐标；
步骤5：医生手动在计算机系统中选择初始特征点A和B，参考长度a和参考平面，系统根据医生给定的信息，自动计算其它特征点，特征点计算法方法与步骤3采用的标定方案相一致；
步骤6：根据特征点的空间坐标和图像坐标，完成两个坐标系的变换矩阵的计算，在计算变换矩阵时，可以采用最小二乘法或者迭代法，快速得到；
步骤7：根据得到的变换矩阵，计算每一个特征点从空间坐标系到图像坐标系的误差，如果所有点的误差都在规定范围内，则完成空间配准，可以进入手术导航；如果部分点的误差大于指定阈值，则重复步骤五，直到误差小于手术需要的指定阈值,医生输入手术需要的精度作为阈值；
步骤8：开始立体定向手术，实时把空间坐标转换到图像坐标系，进行导航。
在上述步骤3中，如何在人头部选择特征点，需要满足步骤五中自动计算全部特征点的位置要求，本发明提出了一种特征点选择方案，该特征点的位置示意图如图2所示，具体在病人头部选择这些特征点步骤如下：
步骤3.1：首先在病人头部选取鼻尖A和鼻根B点，B点规定为两眼内眦连线与鼻中线交点；
步骤3.2：使用圆规或者其它工具，以B点为中心，长度a为半径，选择点C，保证ABC三点在同一个矢状面上；长度a由医生确定，选取时要保证过C点的横断面与头面部的交线必须避开眼睛上不适合选取头面部标记点的部位；
步骤3.3：以C为圆心，BC长为半径，选择点F，保证CF=BC=a，同时F、C、B、A四点都在同一个矢状面上；
步骤3.4：选择某一参考平面，如双侧耳屏前点与B点所在平面，以C为圆心，BC长为半径，选择点D和E，其中DC=EC=BC=a，同时D、C、E三个点所在平面与参考平面平行；
步骤3.5：通过上面三个步骤，可以确定A、B、C、D、E、F六个特征点，F，D，E可以作为新的起始点，使用BC长度a为半径，按照上面的方法选择新的特征点。
在步骤5中，我们根据步骤3采用的特征点选择方法，在计算机三维图像坐标系中自动计算特征点的图像坐标值，如图3所示，具体计算的步骤如下：
步骤5.1：手动在图像坐标系中选择鼻尖点A和鼻根点B，通过三维表面拾取方法，可以快速得到A和B在三维图像数据中的坐标；
步骤5.2：计算AB之间的距离，确保该距离与步骤三中的AB距离一致，且AB在同一个矢状面上，否则重复步骤1，重新选择A点和B；
步骤5.3：在三维图像坐标系中，以B为圆心，长度a为半径，在包含AB的矢状面上画圆，把圆周作为光线跟踪算法的光线路径，从外向内发出光线，以小步长采样，以步骤2 中阈值为分界面条件寻找圆周上的等值点C，并且用角度为条件保证C点在AB延伸线上；
步骤5.4：以C点为圆心画圆，寻找BOC平面上除B点外的另外一个等值点F；
步骤5.5：手动选取参考平面，以C点为圆心，在过C点且与参考平面平行的平面上画圆，并以圆周为光线跟踪路径，寻找等值点D和E；
步骤5.6：D、E、F均作为新的圆心，重复步骤5.4和5.5直到所计算出的特征点个数满足用户输入要求。
通过本发明的半自动标定方法，在没有头架和特征标记点的情况下，能够快速的实现对人体头部的立体定向手术，同时具有手术精度高，操作简单优势，能够大幅度提供一些基层医院的立体定向手术应用水平。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干可以预期的改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种用于神经外科立体定向手术的病人头面部标记点的半自动定位方法，包括以下步骤：
步骤1、对病人头部进行计算机层析成像CT或者核磁共振成像MRI三维扫描；
步骤2、根据上述扫描结果，通过计算机重建得到三维图像数据；
步骤3、通过空间定位工具在三维空间坐标系中确定空间初始特征点的位置，根据所述空间初始特征点的位置以及其它空间特征点的标定规则，依次标定其它空间特征点的空间位置；
步骤4、手动在三维图像坐标系中确定初始特征点的位置，计算机根据初始特征点的位置，以及其它特征点的标定规则，自动计算其它特征点在三维图像数据中位置；
步骤5、根据标定的全部空间特征点坐标和计算机中的图像位置数据，计算得到两个空间的变换矩阵，从而确定每一个特征点的配准误差；
步骤6、医生输入手术需要的精度ε，如果所述配准误差小于ε，则可以进行立体定向手术导航，否则返回步骤3，直到所有特征点的配准误差小于手术精度需求ε。
2. 如权利要求1所述用于神经外科立体定向手术的病人头面部标记点的半自动定位方法，其中步骤3所述初始特征点的确定具体为：
步骤3.1、在病人头部选取鼻尖A和鼻根B点作为初始特征点，其中所述鼻根B点为两眼内眦连线与鼻中线交点；
步骤3.2、在AB延伸线上选择C点，使得过C点的横断面与头面部的交线必须避开眼睛上不适合选取头面部标记点的部位，且ABC在同一个矢状面上，记录BC长度为a；
步骤3.3、以C点为起始点，向头顶延伸，在病人头部继续选取F点，使得CF=a，并且BCF在同一个矢状面上；
步骤3.4、选取某一参考平面，以C点为起点，在过C点并且与参考平面平行的平面与头面部的交线上选取D和E点，使得CD=CE=a；
步骤3.5、依次以D、E、F作为新的起点，重复所述步骤3.3和3.4直到所选取的特征点数量达到配准精度需要。
3.如权利要求1所述用于神经外科立体定向手术的病人头面部标记点的半自动定位方法，其中步骤4所述计算其它空间特征点在三维图像数据中位置具体为：
步骤a、交互选取包含皮肤和软组织在内的扫描图像像素值作为阈值在计算机中重建出头部的表面模型，阈值的选取以整个头面部能够完全显示为标准，在该表面模型上选择鼻尖点A和鼻根点B，通过三维表面拾取方法，可以快速得到A和B在三维图像数据中的坐标；
步骤b、计算AB之间的距离，确保该距离与步骤3中的AB距离一致，且AB在同一个矢状面上，否则重复步骤1，重新选择A点和B；
步骤c、以B点为圆心，长度a为半径，在AOB平面上画圆，把圆周作为光线跟踪算法的光线路径，从外向内发出光线，以小步长采样，以步骤a中所述阈值为分界面条件寻找圆周上的等值点C，并且采用角度为条件保证C点在AB延伸线上；
步骤d、以C点为圆心画圆，寻找BOC平面上除B点外的另外一个等值点F；
步骤e、手动选取参考平面，以C点为圆心，在过C点且与参考平面平行的平面上画圆，并以圆周为光线跟踪路径，寻找等值点D和E；
步骤f、所述D、E、F均作为新的圆心，重复步骤d和e直到所计算出的特征点个数满足用户输入要求。
4.如权利要求2所述用于神经外科立体定向手术的病人头面部标记点的半自动定位方法，其中步骤3.4所述参考平面为双侧耳屏前点与B点所在平面。
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