CN105046698A

CN105046698A - 基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法和系统

Info

Publication number: CN105046698A
Application number: CN201510391467.8A
Authority: CN
Inventors: 郑重; 吴文波; 杨文晖; 赖暖翔
Original assignee: Ka Heng Medical Technology (shanghai) Co Ltd
Current assignee: Ka Heng Medical Technology (shanghai) Co Ltd
Priority date: 2015-07-06
Filing date: 2015-07-06
Publication date: 2015-11-11
Anticipated expiration: 2035-07-06
Also published as: CN105046698B

Abstract

本发明公开基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法和系统，该方法包括：分割得到CT图像中左右两部分的肩关节表面点云信息；对两个肩关节表面点云进行三角剖分；提取位于两个肩关节表面的四面体；寻找两个肩关节最优变换矩阵；根据最优变换矩阵，配准两个肩关节点云；提取肩关节缺损部分点云信息。该系统包括肩关节分割模块、三角剖分模块、表面信息提取模块、变换矩阵计算模块、点云配准模块、缺损信息统计模块。本发明能够快速精准的统计得到肩关节缺损部分的信息，为临床病灶诊疗提供理论指导。

Description

基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法和系统

技术领域

本发明涉及医学技术领域，具体涉及一种基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法和系统。

背景技术

肩关节是人体活动度最大的关节，与上肢的日常运动密切相关。肩关节不稳定指在活动时肱骨头在肩关节盂窝内存在有症状的移位。肩关节不稳定是临床常见的肩部疾病，发生在前下关节盂或者后上部肱骨头的骨缺损都可以导致肩关节不稳定，其会严重影响患者的生活及工作，降低患者的生活质量。目前治疗骨缺损的有效方法主要有人工关节置换术和骨移植术。CT图像能够比较清晰的显示骨骼解构，可以提高计算肩关节骨缺损的体积和深度等参数的精度。因此磨损参数的计算可为外科医生提供可靠依据，是进行骨移植前最重要的工作之一。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法和系统，能够完成肩关节缺损部分信息的精确统计。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，包括：

分割得到CT图像中左右两部分的肩关节表面点云信息；

对两个肩关节表面点云进行三角剖分；

提取位于两个肩关节表面的四面体；

寻找两个肩关节最优变换矩阵；

根据最优变换矩阵，配准两个肩关节点云；

提取肩关节缺损部分点云信息。

在本发明的其他方案中，分割得到的CT图像中的肩关节表面点云信息是肩关节表面的点云，是离散的空间点的集合。

在本发明的其他方案中，对两个肩关节表面点云进行三角剖分以获得构成由肩关节表面点云构成的四面体集合。

在本发明的其他方案中，提取位于两个肩关节表面的四面体的步骤中，该四面体不包含位于三角剖分后肩关节空间结构内部的点。

在本发明的其他方案中，最优变换矩阵中存在7个参数值。

在本发明的其他方案中，根据最优变换矩阵，改变一个肩关节点云的空间位置，与另外一个肩关节点云融合显示。

在本发明的其他方案中，根据融合的两个肩关节点云信息，分离两个肩关节点云互不包含点云，该部分点云为肩关节缺损部分，统计该部分点云信息。

本发明实施例还提供了一种基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计系统，包括：

肩关节分割模块，其分割得到CT图像中左右两部分的肩关节表面点云信息；

三角剖分模块，其用于对两个肩关节表面点云进行三角剖分；

表面信息提取模块，其用于提取位于两个肩关节表面的四面体；

变换矩阵计算模块，其用于寻找两个肩关节最优变换矩阵；

点云配准模块，其根据最优变换矩阵，配准两个肩关节点云；

缺损信息统计模块，其提取肩关节缺损部分点云信息。

本发明能够快速精准的统计得到肩关节缺损部分的信息，为临床病灶诊疗提供理论指导。

附图说明

图1是本发明所提出的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法的工作流程图；

图2是本发明所提出的点云三角剖分的示意图；

图3是本发明所提出的两个肩关节点云融合的示意图；

图4是本发明所提出的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计系统的结构框架图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。

图1为本发明实施例的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法的流程示意图，具体步骤包括：

步骤S1，

分割得到CT图像中左右两部分的肩关节表面点云信息。

从CT图像中分割得到左右两部分的肩关节，分割的结果为两个肩关节表面的点云，是由两个肩关节表面的空间中的点组成的点集。

步骤S2，

对两个肩关节表面点云进行三角剖分。

三角剖分是指把一个离散点集合剖分成不均匀的三角形网格，如图2所示，示意性地示出了三角剖分的结果。对于二维实数域内的有限点集N，将点集中的点作为端点构成封闭线段记为边e，E为边e的集合。该点集N的三角剖分T＝(N,E)是一个平面图，该平面图满足以下条件：

(1)该平面图中的边彼此不相交；

(2)平面图的边中，除去端点，不包含点集N中的任何点；

(3)该平面图中只含有三角形，同时所有三角形的合集是离散点集N的凸包。

若集合E中的边e(假设短点为a,b)满足条件：存在一个圆经过a,b两点，且圆内不含点集N中的任何点，则该三角剖分T称为Delaunay三角剖分[18]。

Delaunay三角剖分的主要特性：

(1)Delaunay三角剖分是唯一的。

(2)空圆特性。在点集N的Delaunay三角剖分中，任意一个三角形的外接圆内不含有N中的任何点。

(3)最小角最大化性质。在点集N的所有三角剖分中，Delaunay三角剖分将最大化所有三角形的最小角。

步骤S3，

提取位于两个肩关节表面的四面体。

对于两个肩关节点云的三角剖分的结果，是由两个肩关节点云中的四个点组成的四面体的集合，提取肩关节三角剖分结果的表面的四面体，其他四面体位于表面四面体组成的空间的内部。

在提取位于两个肩关节表面的四面体的步骤中，该四面体可以不包含位于三角剖分后肩关节空间结构内部的点

步骤S4，

寻找两个肩关节最优变换矩阵。

给定任意初始位置的两组点云，分别为原始点云与目标点云寻求最优的刚性变换作用于X，使得点云X与Y最为匹配。其中，N_X与N_Y为点云X和Y中三维点的数量。最佳变换T_best的目标是对点云X经变换后的每一个点求取与点云Y中每个点的最小距离，求所有N_i个最小距离的和S_i，使S_i最小。

首先，定义点云X与点云Y的三角剖分结果为D₁与D₂，分别提取三角剖分D₁与D₂表面的四面体集合F₁与F₂。

然后，选择四面体集合F₁中一个四面体F₁，将四面体f₁与四面体集合F₂中所以四面体进行刚性配准，四面体全等必然存在一下关系：

\{\begin{matrix} | | a_{i} - b_{i} | | = | | {a_{j}}^{'} - {b_{j}}^{'} | | \\ | | b_{i} - c_{i} | | = | | {b_{j}}^{'} - {c_{j}}^{'} | | \\ | | c_{i} - d_{i} | | = | | {c_{j}}^{'} - {d_{j}}^{'} | | \\ | | d_{i} - a_{i} | | = | | {d_{j}}^{'} - {a_{j}}^{'} | | \end{matrix}

其中||a_i-b_i||表示a_i与b_i两点之间的欧氏距离，每一组相等判定允许小于误差限δ的误差存在。

如果配准的两组点云间存在尺度缩放，我们只需将全等判定改为相似判定，原算法依然有效。f_i与f_j'相似的判定条件为：

\frac{| | a_{i} - b_{i} | |}{| | {a_{j}}^{'} - {b_{j}}^{'} | |} = \frac{| | b_{i} - c_{i} | |}{| | {b_{j}}^{'} - {c_{j}}^{'} | |} = \frac{| | c_{i} - d_{i} | |}{| | {c_{j}}^{'} - {d_{j}}^{'} | |} = \frac{| | d_{i} - a_{i} | |}{| | {d_{j}}^{'} - {a_{j}}^{'} | |} = s

其中s为这一对潜在匹配计算出的尺度变换因子，判定同样允许小于δ的误差存在。

步骤S5，

根据最优变换矩阵，配准两个肩关节点云。

可以根据各种方式配准两个肩关节点云。优选地，可以根据计算得到的最优变换矩阵，改变一个肩关节点云的空间位置，与另外一个肩关节点云融合。

步骤S6，

提取肩关节缺损部分点云信息。

提取可以由多种方式实现。优选地，可以根据融合的两个肩关节点云信息，分离两个肩关节点云互不包含点云，该部分点云为肩关节缺损部分，统计该部分点云信息。

图4是本发明所提出的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计系统的结构框架图。如图3所示，基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计包括肩关节分割模块、三角剖分模块、表面信息提取模块、变换矩阵计算模块、点云配准模块、缺损信息统计模块。

1、肩关节分割模块

分割得到CT图像中左右两部分的肩关节表面点云信息。

2、三角剖分模块

对两个肩关节表面点云进行三角剖分。

(1)该平面图中的边彼此不相交；

(2)平面图的边中，除去端点，不包含点集N中的任何点；

Delaunay三角剖分的主要特性：

(1)Delaunay三角剖分是唯一的。

3、表面信息提取模块

提取位于两个肩关节表面的四面体。

4、变换矩阵计算模块

寻找两个肩关节最优变换矩阵。

给定任意初始位置的两组点云，分别为原始点云与目标点云，寻求最优的刚性变换作用于X，使得点云X与Y最为匹配。其中，N_X与N_Y为点云X和Y中三维点的数量。最佳变换T_best的目标是对点云X经变换后的每一个点求取与点云Y中每个点的最小距离，求所有N_i个最小距离的和S_i，使S_i最小。

\{\begin{matrix} | | a_{i} - b_{i} | | = | | {a_{j}}^{'} - {b_{j}}^{'} | | \\ | | b_{i} - c_{i} | | = | | {b_{j}}^{'} - {c_{j}}^{'} | | \\ | | c_{i} - d_{i} | | = | | {c_{j}}^{'} - {d_{j}}^{'} | | \\ | | d_{i} - a_{i} | | = | | {d_{j}}^{'} - {a_{j}}^{'} | | \end{matrix}

\frac{| | a_{i} - b_{i} | |}{| | {a_{j}}^{'} - {b_{j}}^{'} | |} = \frac{| | b_{i} - c_{i} | |}{| | {b_{j}}^{'} - {c_{j}}^{'} | |} = \frac{| | c_{i} - d_{i} | |}{| | {c_{j}}^{'} - {d_{j}}^{'} | |} = \frac{| | d_{i} - a_{i} | |}{| | {d_{j}}^{'} - {a_{j}}^{'} | |} = s

5、点云配准模块

根据最优变换矩阵，配准两个肩关节点云。

6、缺损信息统计模块

提取肩关节缺损部分点云信息。

当然，以上所述是本发明的优选实施方式。为方便说明起见，使用了步骤S1、S2等序号，但是应该认识到的是，这些步骤本身还可以包括其他过程，这些步骤之间还可以有其他步骤，这也在本发明的保护范围之内。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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，其特征在于，包括：

分割得到CT图像中左右两部分的肩关节表面点云信息；

对两个肩关节表面点云进行三角剖分；

提取位于两个肩关节表面的四面体；

寻找两个肩关节最优变换矩阵；

根据最优变换矩阵，配准两个肩关节点云；

提取并统计肩关节缺损部分点云信息。

2.根据权利要求1所述的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，其特征在于，分割得到的CT图像中的肩关节表面点云信息是肩关节表面的点云，是离散的空间点的集合。

3.根据权利要求1所述的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，其特征在于，对两个肩关节表面点云进行三角剖分以获得构成由肩关节表面点云构成的四面体集合。

4.根据权利要求1所述的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，其特征在于，提取位于两个肩关节表面的四面体的步骤中，该四面体不包含位于三角剖分后肩关节空间结构内部的点。

5.根据权利要求1所述的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，其特征在于，最优变换矩阵中存在7个参数值。

6.根据权利要求1所述的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，其特征在于，根据最优变换矩阵，改变一个肩关节点云的空间位置，与另外一个肩关节点云融合显示。

7.根据权利要求1所述的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计方法，其特征在于，根据融合的两个肩关节点云信息，分离两个肩关节点云互不包含点云，该部分点云为肩关节缺损部分，统计该部分点云信息。

8.一种基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计系统，其特征在于，包括：

变换矩阵计算模块，其用于寻找两个肩关节最优变换矩阵；

缺损信息统计模块，其提取并肩关节缺损部分点云信息。

9.根据权利要求8所述的基于左右对称信息的肩关节缺损参数统计系统，其特征在于，分割得到的CT图像中的肩关节表面点云信息是肩关节表面的点云，是离散的空间点的集合。